دانلود رایگان دوره: مقدمه عملی جامع Apache Airflow (۲۰۲۴-۱۰)

معرفی دوره

دوره «مقدمه عملی جامع Apache Airflow» یک دوره کاربردی و مرحله‌به‌مرحله است که توسط پلتفرم 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.

    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 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!

            نظرات

            هنوز نظری ثبت نشده است.

            وارد شوید تا نظر ثبت کنید.