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Schulungsübersicht
Überprüfung von Apache Airflow Grundlagen
- Kernkonzepte: DAGs, Aufgaben und Operatoren
- Airflow-Architektur und -Komponenten
- Rekapitulation gängiger Anwendungsfälle und Workflows
Optimierung der Workflow-Leistung
- Identifizierung von Engpässen in Airflow-Pipelines
- Optimierungstechniken auf Aufgabenebene
- Nutzung von Aufgabenwiederholungen, Parallelität und Gleichzeitigkeit
Komplexe Abhängigkeiten verwalten
- Definition von dynamischen Abhängigkeiten in Workflows
- Umgang mit bedingten und verzweigten Workflows
- Effektiver Einsatz von Aufgabengruppen und Sub-DAGs
Erweiterte Funktionen in Apache Airflow
- Benutzerdefinierte Operatoren und Hooks erstellen
- Implementieren von Sensoren für externe Auslöser
- Integration von Diensten und Plugins von Drittanbietern
Skalierung von Apache Airflow-Einsätzen
- Horizontale und vertikale Skalierungsansätze
- Verwendung von Celery Executors für die verteilte Ausführung
- Bewährte Praktiken für die Skalierung in Cloud-Umgebungen
Überwachung und Debugging von Workflows
- Konfigurieren von Protokollierung und Alarmen für die Workflow-Überwachung
- Verwendung der Airflow-Benutzeroberfläche und der CLI zur Fehlerbehebung
- Erkennen und Beheben von häufigen Problemen in Airflow-Implementierungen
Sichern Apache Airflow
- Authentifizierung und Zugriffskontrolle in Airflow
- Schutz von sensiblen Daten und Umgebungskonfigurationen
- Implementierung von Prüfpfaden für Workflows
Enterprise Use Cases und Best Practices
- Entwurf robuster Workflows für Produktionsumgebungen
- Nutzung von Airflow für Data Engineering und ETL-Pipelines
- Untersuchung von realen Fallstudien über skalierbare Airflow-Bereitstellungen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Apache Airflow
- Vertrautheit mit Python-Programmier- und Workflow-Orchestrierungskonzepten
- Erfahrung in der Verwaltung und Bereitstellung von Anwendungen in Linux-Umgebungen
Zielgruppe
- Daten-Ingenieure
- DevOps Fachleute
- Software-Entwickler
21 Stunden