In this chapter, you’ll gain a complete introduction to the components of Apache Airflow and learn how and why you should use them.

Introduction to Apache Airflow

Dag counter

Running your first Dag

Airflow Dags

Creating a simple Dag

Working with Dags and the Airflow shell

Examining Airflow commands

Testing a task in Airflow

Airflow web interface

Navigating the Airflow UI

Examining Dags with the Airflow UI

Dag errors

Intro to Airflow

What’s up Dag? Now it’s time to learn the basics of implementing Airflow Dags. Through hands-on activities, you’ll learn how to set up and deploy operators, tasks, and scheduling.

Airflow-Operatoren

Eine BashOperator-Task definieren

Mehrere BashOperators

Define order of Tasks

Reihenfolge von BashOperators festlegen

Scheduling Dags

Schedule a Dag via Python

Schedule Intervals

Deciphering Airflow schedules

Troubleshooting Dag runs

Passing data between tasks with XCom

EmailOperator und Abhängigkeiten

XCom variables

Airflow Sensors

Schedule-Intervalle

Airflow-Zeitpläne entschlüsseln

Creating a FileSensor

Sensory Deprivation

Building Dags in Airflow

In this chapter, you’ll learn how to save yourself time using Airflow components such as sensors and executors while monitoring and troubleshooting Airflow workflows.

Monitoring, Alerting, and Callbacks

Implementing a callback function

Implementing an SmtpNotifier

What's in the logs?

Templating with Jinja

Writing with Jinja

Subbing out

Airflow Variables

The answer is Variable

Reading a variable in Python

Variables not quite right

Debugging and troubleshooting in Airflow

Dag troubleshooting

Missing Dag

Maintaining and monitoring Airflow workflows

Put it all together. In this final chapter, you’ll apply everything you've learned to build a production-quality workflow in Airflow.

Triggers and Fault Tolerance

Implementing a Trigger Rule

Adding retries

Triggering a child Dag

Branching

Define a @task.branch

Branch troubleshooting

The HITL Operator

Adding Human approval

ApprovalOperator Task

Creating a production pipeline

Setting up the sales ETL pipeline

Adding monthly branching

Adding a human approval gate

Congratulations!

Controlling Dag Logic

Jetzt aktualisiert auf Apache Airflow 2.7 – Daten nach Zeitplan bereitzustellen, kann ein manueller Prozess sein. Du schreibst Skripte, pflegst komplexe Cron-Jobs und probierst verschiedene Wege aus, um ständig wechselnde Anforderungen zu erfüllen – und im Team wird die Verwaltung noch kniffliger. Apache Airflow nimmt dir diese Kopfschmerzen, indem es deinen Workflows Planung, Fehlerbehandlung und Reporting hinzufügt. In diesem Kurs lernst du die Grundlagen von Apache Airflow und wie du komplexe Data-Engineering-Pipelines produktiv umsetzt. Außerdem lernst du, wie du Directed Acyclic Graphs (DAGs) nutzt, Data-Engineering-Workflows automatisierst und Aufgaben im Data Engineering einfach und wiederholbar implementierst – damit du einen kühlen Kopf bewahrst.

Intermediate Python

Introduction to Shell

Lerne, Daten-Workflows mit Airflow und Python zu planen, Fehler zu behandeln und Berichte zu erstellen.

Einführung in Apache Airflow mit Python

Dieser Kurs zeigt dir, wie du Data-Engineering-Workflows implementierst und planst.

Dateningenieur in Python

XCom variables

Einführung in Apache Airflow mit Python

Interaktive Übung