معرفی دوره

دوره «مقدمه عملی جامع Apache Airflow» یک دوره کاربردی و مرحله‌به‌مرحله است که توسط پلتفرم Udemy ارائه می‌شود. این دوره برای توسعه‌دهندگان داده، مهندسین داده و هر کسی که می‌خواهد گردش‌های کاری (Workflows) را در محیط‌های ابری و محلی مدیریت و زمان‌بندی کند، مناسب است. در نسخه ۲۰۲۴-۱۰، آخرین آپدیت‌ها و ویژگی‌های Airflow 2.x پوشش داده شده و به‌روزترین تکنیک‌ها در این حوزه آموزش داده می‌شوند.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• نصب و پیکربندی Apache Airflow در سیستم‌های محلی و ابری
• ساخت و تعریف DAGها (Directed Acyclic Graphs) برای گردش‌های کاری
• کار با اپراتورها (Operators) از جمله PythonOperator، BashOperator و
• مدیریت اتصالات (Connections) و متغیرهای مخفی (Variables)
• استفاده از XCom برای ارسال داده بین وظایف (Tasks)
• پیاده‌سازی سنسورها (Sensors) برای منتظر ماندن بر روی رویدادها
• زمان‌بندی پیشرفته با CRON و Calendar Intervals
• مسیردهی خطا (Error Handling) و ارسال اعلان (Notifications)
• استراتژی‌های مقیاس‌پذیری و High Availability

مزایای دوره

• تمرین محور: هر مبحث همراه با مثال‌های واقعی پیاده‌سازی شده است.
• بروزرسانی مداوم: با توجه به تغییرات Airflow 2.x، محتوا در نسخه ۲۰۲۴-۱۰ بازنویسی شده است.
• قابل استفاده در پروژه‌های داده‌کاوی، ETL و پردازش دسته‌ای (Batch Processing).
• معرفی ابزارهای مدیریت و مانیتورینگ (توسط UI داخلی Airflow).
• دریافت گواهی پایان دوره (Certificate of Completion) از Udemy.

پیش‌نیازها

• آشنایی مقدماتی با Python و سینتکس آن
• درک اولیه از لینوکس و کار با ترمینال
• آگاهی ابتدایی از مفاهیم دیتابیس و SQL
• نصب Docker در محیط توسعه (اختیاری ولی پیشنهاد شده)
• ۱۵۰ مگابایت فضای خالی برای نصب و تست محیط Airflow

سرفصل‌های دوره

• ماژول ۱: معرفی کلی و معماری Apache Airflow
• ماژول ۲: نصب اولیه و راه‌اندازی محیط توسعه
• ماژول ۳: ساخت اولین DAG با مثال Hello World
• ماژول ۴: کار با اپراتورها و سنسورها
• ماژول ۵: انتقال داده‌ها با XCom و مدیریت متغیرها
• ماژول ۶: زمان‌بندی پیشرفته و CRON Expression
• ماژول ۷: مقیاس‌پذیری و اجرا در Kubernetes
• ماژول ۸: خطایابی، لاگ‌خوانی و ارسال ایمیل
• ماژول ۹: پروژه نهایی و پیاده‌سازی یک جریان داده کامل

مثال‌های عملی

در یک بخش از دوره، یک پروژه ETL ساده طراحی می‌شود که داده‌های زنده از یک API دریافت شده، در دیتابیس ذخیره می‌شوند و سپس گزارشی روزانه به صورت فایل CSV تولید می‌شود. مراحل پیاده‌سازی به این ترتیب است:

• تعریف DAG با schedule_interval روزانه
• ایجاد PythonOperator برای فراخوانی API و ذخیره در دیتابیس
• استفاده از SQLSensor برای اطمینان از وجود داده‌ها
• ترکیب داده‌ها و تولید خروجی با BashOperator
• ارسال فایل CSV با EmailOperator به تیم تحلیل داده

این مثال نشان می‌دهد چگونه می‌توان با چند خط کد، یک گردش کاری کاملاً خودکار و قابل استقرار در محیط ابری ساخت.

نکات کلیدی

• همواره نسخه Airflow و وابستگی‌ها را به‌روز نگه دارید.
• برای مقیاس‌پذیری از Executorهای Celery یا Kubernetes استفاده کنید.
• Logging و Monitoring را از ابتدا فعال کنید تا در هنگام خطا سریع واکنش دهید.
• از XCom برای اشتراک داده بین تسک‌ها استفاده هوشمندانه داشته باشید.
• سنسورها را با دقت تنظیم کنید تا از ایجاد دیرکرد جلوگیری شود.

جمع‌بندی

دوره «مقدمه عملی جامع Apache Airflow (۲۰۲۴-۱۰)» یک منبع کامل و کاربردی برای ورود به دنیای مدیریت گردش‌های کاری داده است. اگر به دنبال ایجاد سیستم‌های ETL خودکار، زمان‌بندی وظایف و مدیریت پروژه‌های داده محور هستید، این دوره ابزارها و تکنیک‌های لازم را در اختیار شما قرار می‌دهد. با دانلود رایگان این دوره از Udemy می‌توانید مهارت‌های خود را ارتقا داده و در پروژه‌های کوچک و بزرگ، گردش‌های کاری مؤثر و قابل توسعه ایجاد کنید.

همین امروز شروع کنید و از قدرت Apache Airflow برای خودکارسازی فرایندهای داده بهره‌مند شوید!