Orquestração de pipeline de dados com o Apache Airflow

Scripts manuais e agendadores básicos falham rapidamente à medida que os fluxos de trabalho de dados crescem em complexidade. O Apache Airflow resolve isso trazendo ordem, confiabilidade e monitoramento claro para seus pipelines de dados. Neste curso baseado em texto, você fará a transição da escrita de scripts frágeis para o design de pipelines de dados de nível de produção. Você obterá uma sólida compreensão da orquestração do fluxo de trabalho, aprenderá a configurar ambientes usando o Docker e escreverá pipelines mantidos usando convenções modernas do Python. O que você vai aprender: 1. Entenda os conceitos fundamentais de orquestração, a arquitetura do Apache Airflow e a terminologia principal. 2. Configure um ambiente Airflow local de forma confiável usando contêineres Docker. 3. Crie fluxos de trabalho limpos e legíveis usando a moderna API TaskFlow e Python. 4. Implemente o mapeamento dinâmico de tarefas para dimensionar seus pipelines de processamento de dados de forma eficiente. 5. Conecte pipelines a bancos de dados externos e automatize a extração, transformação e carregamento de dados (ETL). Integre o controle de versão e os fluxos de trabalho de implantação automatizados usando as Ações do GitHub. 7.Configure monitoramento robusto, tratamento de falhas e alertas para manter seus pipelines funcionando sem problemas. Você começará com a terminologia essencial e a arquitetura central do Airflow antes de passar para a configuração prática. A partir daí, você progredirá através da construção prática de pipeline, integração de banco de dados e estratégias de implantação automatizadas. Este curso é projetado para iniciantes em engenharia de dados, desenvolvedores de Python e analistas que desejam automatizar seus fluxos de trabalho. Nenhuma experiência prévia com o Apache Airflow é necessária, embora a familiaridade básica com o Python seja útil. Comece a ler hoje para dominar a arte da orquestração de pipeline de dados.