Apache Airflow: Projetando pipelines de dados confiáveis

Criar fluxos de trabalho de dados eficientes requer mais do que apenas scripts de agendamento. Exige um entendimento profundo de como as tarefas interagem, falham e se recuperam. O Apache Airflow é o padrão do setor para orquestrar esses fluxos, e seus operadores são os blocos de construção principais de cada pipeline. Este curso escrito orienta você através dos conceitos fundamentais do Airflow, ensinando como selecionar, configurar e conectar operadores para criar pipelines de dados resilientes.Você fará a transição da escrita de fluxos de trabalho básicos para o projeto de pipelines limpos e prontos para produção que lidam com falhas com elegância e escalam de forma eficiente. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura fundamental do Airflow, DAGs e ciclos de vida das tarefas - Configurar os operadores principais do Airflow para executar comandos do sistema, funções Python e consultas de banco de dados - Gerenciar dependências de tarefas, repetições e tratamento de erros para garantir a confiabilidade do pipeline - Organize fluxos de trabalho complexos usando grupos de tarefas e padrões modernos da API TaskFlow - Implemente agendamento avançado, gatilhos baseados em calendário e regras de dependência orientadas por conjunto de dados - Aplique as melhores práticas para design de pipeline limpo, gerenciamento de variáveis e versionamento de tarefas Você começará explorando a terminologia essencial do Airflow e as estruturas básicas do DAG antes de passar para a configuração prática de diversos operadores.Através de explicações claras e exemplos práticos de código, você aprenderá a estruturar dependências de tarefas complexas e gerenciar cenários de execução do mundo real. Este curso é projetado para aspirantes a engenheiros de dados, analistas e desenvolvedores que são novos para o Apache Airflow.Não é necessária experiência prévia em orquestração de fluxo de trabalho, embora uma familiaridade básica com o Python seja útil. Comece a criar pipelines de dados robustos e automatizados hoje mesmo.