دانلود - Apache Airflow: راهنمای اپراتورها

معرفی دوره

دوره «Apache Airflow: راهنمای اپراتورها» یک آموزش جامع و کاربردی است که توسط پلتفرم ارائه شده است. در این دوره، شما با مفاهیم اصلی Airflow به‌عنوان یک ابزار متن‌باز برای برنامه‌ریزی و مدیریت گردش کار (Workflows) آشنا می‌شوید. هدف اصلی این دوره فراهم کردن دانش لازم برای پیاده‌سازی اپراتورها، DAGها (Directed Acyclic Graphs) و اتوماسیون پردازش داده در محیط‌های تولیدی است.

آنچه در این دوره می‌آموزید

• مبانی معماری Apache Airflow و اجزاء اصلی آن شامل Scheduler, Executor و Web UI
• نحوه ایجاد و پیکربندی DAGها برای تعریف گردش کار
• ساخت اپراتورهای سفارشی (Custom Operators) با استفاده از پایتون
• مدیریت و مانیتورینگ اجرای تسک‌ها از طریق رابط کاربری وب
• به‌کارگیری XCom برای تبادل داده بین تسک‌ها
• راه‌اندازی Executorهای متنوع (LocalExecutor, CeleryExecutor, KubernetesExecutor)
• یکپارچه‌سازی با پایگاه داده‌ها، سرویس‌های ابری و ابزارهای ETL
• بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری Airflow در محیط‌های بزرگ

  مزایای شرکت در دوره

  • افزایش توانمندی در حوزه داده‌کاوی و مهندسی داده
  • کسب تجربه عملی در طراحی گردش کارهای پیچیده
  • آشنایی با بهترین شیوه‌های نگهداری، مقیاس‌دهی و خطایابی در Airflow
  • دسترسی به پروژه‌های نمونه برای ایجاد پورتفولیو حرفه‌ای
  • یادگیری نحوه استقرار در محیط‌های ابری مانند AWS و GCP
  • گواهی پایان دوره از برای تقویت رزومه

    پیش‌نیازها

    • آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون
    • درک مفاهیم ابتدایی پایگاه داده و SQL
    • نصب و اجرای محیط Python (ترجیحاً Python 3.7+)
    • حداقل تجربه کار با خط فرمان (CLI) لینوکس یا ویندوز
    • ترجیحاً مقداری تجربه اولیه با ابزارهای ETL

      بخش‌های دوره و مباحث کلیدی

      • مقدمه و راه‌اندازی محیط توسعه: نصب Airflow، تنظیم پایگاه داده SQLite و PostgreSQL
      • معماری داخلی Airflow: DAG، Task، Executor و Scheduler
      • اپراتورهای استاندارد: BashOperator، PythonOperator، EmailOperator
      • نوشتن اپراتورهای سفارشی و پکیج‌سازی
      • استفاده از متغیرها (Variables) و کانکشن‌ها (Connections)
      • مدیریت خطا با Retry، SLA و Alert
      • ادغام با سرویس‌های ابری: S3, BigQuery, Cloud Composer
      • مقیاس‌پذیری با CeleryExecutor و KubernetesExecutor
      • نکات امنیتی و به‌روزرسانی دوره‌ای

        مثال‌های عملی

        برای درک بهتر مفاهیم، در طول دوره مثال‌های زیر را بررسی خواهیم کرد:

        • ایجاد یک DAG برای پردازش دسته‌ای فایل‌های CSV و ذخیره نتایج در دیتابیس PostgreSQL
        • استفاده از XCom برای انتقال اطلاعات میان تسک‌های استخراج و بارگذاری
        • تست و شبیه‌سازی خطاها با TriggerRule و Retry
        • اتوماسیون دریافت گزارش‌ها از API خارجی و ارسال ایمیل خودکار
        • پیاده‌سازی DAG مقیاس‌پذیر با CeleryExecutor و کنترل concurrency

          نکات مهم

          • همواره نسخه Airflow و پلاگین‌ها را به‌روز نگه دارید تا از باگ‌های شناخته‌شده جلوگیری شود.
          • برای پروژه‌های حجیم، استفاده از پایگاه داده قوی مانند PostgreSQL یا MySQL توصیه می‌شود.
          • بهینه‌سازی DAGها با کاهش وابستگی‌های غیرضروری و تنظیم دقیق پارامترهای Parallelism.
          • استفاده از Logging و Monitoring برای رصد سلامت سیستم.
          • پیکربندی مناسب Executor و Workerها در محیط ابری برای حفظ هزینه‌های عملیاتی.

            نظرات

            هنوز نظری ثبت نشده است.

            وارد شوید تا نظر ثبت کنید.