Master Apache Airflow: 5 Real-World Projects to Get You Started

Summary

In diesem Kurs lernen die Teilnehmer alles, was sie über Apache Airflow wissen müssen, um als Data Engineer erfolgreich zu sein. Der Kurs umfasst die Grundlagen von Apache Airflow, Docker und die Erstellung von Datenpipelines. Mit drei Mini-Projekten und zwei End-to-End-Projekten auf AWS und Google Cloud Platform wird der Kurs praxisnah gestaltet. Es werden fortgeschrittene Konzepte wie TaskFlow API, XComs und Branching behandelt. Bonusmaterial wie detaillierte Notizen, Zugang zu einer Discord-Community und Rabatte auf zukünftige Kurse sind ebenfalls enthalten. Dieser umfassende Kurs bietet eine ideale Grundlage für die Arbeit mit modernen Datenpipelines.

Takeaways

• 😀 Apache Airflow ist eine der wichtigsten Fähigkeiten für Data Engineers, die von großen Unternehmen wie Google, Microsoft und Meta genutzt wird.
• 😀 Apache Airflow wird für das Orchestrieren von Datenpipelines verwendet, was bedeutet, dass Aufgaben in der richtigen Reihenfolge ausgeführt werden.
• 😀 Der Kurs umfasst drei Mini-Projekte und zwei End-to-End-Projekte auf AWS und Google Cloud Platform.
• 😀 Docker wird im Kurs auch behandelt, um die Infrastruktur für Apache Airflow und andere Datenengineering-Tools aufzubauen.
• 😀 Der Kurs beginnt mit einer Einführung in Apache Airflow, einschließlich seiner Architektur, Aufgaben und Operatoren.
• 😀 Ein wichtiger Bestandteil des Kurses ist die Arbeit mit der Benutzeroberfläche von Apache Airflow, um DAGs zu erstellen, zu überwachen und zu verwalten.
• 😀 Der Kurs vermittelt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Konzepte von Apache Airflow, darunter Inkrementelles Laden von Daten, Backfilling und Scheduling.
• 😀 Wichtige Konzepte wie Atomarität und Idempotenz werden ebenfalls behandelt, da sie für den Aufbau robuster Datenpipelines entscheidend sind.
• 😀 Der Kurs umfasst Projekte, bei denen real-time Daten wie Crypto-Daten und Spotify-Daten verarbeitet werden, sowohl auf lokalen Maschinen als auch in der Cloud.
• 😀 Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Apache Airflow in Produktionsumgebungen zu implementieren und Best Practices für das Schreiben von sauberem Code anzuwenden.

Q & A

Was ist Apache Airflow und warum ist es wichtig für Data Engineers?

Apache Airflow ist ein Orchestrierungstool zur Verwaltung von Workflows, das von großen Unternehmen wie Google, Microsoft, Meta und Netflix verwendet wird, um Datenpipelines zu erstellen und zu verwalten. Es ermöglicht die Ausführung von Aufgaben in einer bestimmten Reihenfolge, was für die Verarbeitung von Daten unerlässlich ist.

Was versteht man unter Orchestrierung in Apache Airflow?

Orchestrierung in Apache Airflow bedeutet, verschiedene Aufgaben in einer festgelegten Reihenfolge auszuführen. Ein Beispiel dafür wäre eine Wetterdatenpipeline, bei der Daten extrahiert, transformiert und anschließend in ein Ziel gespeichert werden.

Warum sollte man Docker in einem Apache Airflow Kurs lernen?

Docker ist ein wesentliches Werkzeug für Data Engineers, um Infrastruktur für Tools wie Apache Airflow, Apache Spark oder Kafka zu erstellen. In diesem Kurs lernen die Teilnehmer Docker, da es in der Praxis oft zur Erstellung und Verwaltung von Containern für diese Tools verwendet wird.

Was sind die wichtigsten Themen im Kurs über Apache Airflow?

Der Kurs deckt viele Themen ab, darunter die Grundlagen von Airflow, Docker, das Arbeiten mit DAGs (Directed Acyclic Graphs), Scheduling, Backfilling, Incremental Data Loading, Atomizität und Idempotenz, sowie fortgeschrittene Themen wie XComs und die Integration von externen APIs.

Was ist der Unterschied zwischen Aufgaben und Operatoren in Apache Airflow?

In Apache Airflow sind Aufgaben (Tasks die kleineren Einheiten einer DAG, während Operatoren die konkreten Aktionen definieren, die von diesen Aufgaben ausgeführt werden. Ein Operator könnte beispielsweise eine SQL-Abfrage ausführen oder eine Datei in ein Cloud-Speichersystem hochladen.

Was ist Backfilling in Apache Airflow?

Backfilling bedeutet, dass historische Daten erneut verarbeitet werden, wenn bestimmte Aufgaben nicht zu einem früheren Zeitpunkt ausgeführt wurden. In realen Szenarien könnte es notwendig sein, Daten nachträglich zu laden, wenn das Geschäftsteam es verlangt.

Was sind XComs in Apache Airflow und wie werden sie verwendet?

XComs (Cross-communication) in Apache Airflow ermöglichen den Austausch von Daten zwischen verschiedenen Aufgaben innerhalb eines DAG. Sie ermöglichen es, Informationen von einer Aufgabe zur nächsten zu übermitteln, ohne dass diese Daten explizit in einer externen Quelle gespeichert werden müssen.

Was sind die beiden End-to-End-Projekte im Apache Airflow Kurs?

Das erste End-to-End-Projekt besteht aus einer Spotify-Datenpipeline, bei der Daten extrahiert, transformiert und in Snowflake gespeichert werden. Das zweite Projekt verwendet Google Cloud Composer und beschäftigt sich mit der Verarbeitung von Echtzeit-Kryptodaten und deren Speicherung in BigQuery.

Was sind die Boni, die Teilnehmer im Apache Airflow Kurs erhalten?

Zu den Boni gehören detaillierte Notizen zu allen Kursinhalten, lebenslanger Zugang zu den Kursnotizen für verwandte Themen wie Python, SQL und Data Warehousing, Zugang zu einer Discord-Community für den Austausch von Ideen und eine erhebliche Rabattierung auf zukünftige Kurse.

Welche Vorkenntnisse sind erforderlich, um den Apache Airflow Kurs zu absolvieren?

Für den Kurs sind Grundkenntnisse in Python und SQL erforderlich, da Apache Airflow hauptsächlich in Python entwickelt wird. Andere Themen wie Data Warehousing oder Apache Spark sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.