Wer Datenpipelines zuverlässig automatisieren und überwachen will, steht häufig vor der Frage, wie sich komplexe Abhängigkeiten zwischen einzelnen Verarbeitungsschritten strukturiert abbilden lassen. Apache Airflow bietet dafür ein weit verbreitetes Framework, das auf der Definition von Workflows als gerichteten azyklischen Graphen (DAGs) basiert. Der Kurs vermittelt Aufbau, Konfiguration und den operativen Betrieb dieser Orchestrierungsplattform.
Kursinhalt1. Grundkonzepte der Workflow-Orchestrierung mit Airflow
- Architektur von Apache Airflow: Scheduler, Executor, Webserver und Metadaten-Datenbank
- Aufbau und Struktur von DAGs
- Unterschiede zu anderen Orchestrierungslösungen
2. DAG-Entwicklung und Operator-Typen
- Erstellen von DAGs mit Python
- Überblick über gängige Operatoren (BashOperator, PythonOperator, Sensor)
- Parametrisierung und dynamische DAG-Generierung
3. Abhängigkeiten, Scheduling und Trigger
- Definition von Task-Abhängigkeiten und Ausführungsreihenfolgen
- Konfiguration von Scheduling-Intervallen und Catchup-Verhalten
- Externe Trigger und ereignisgesteuerte Ausführung
4. Monitoring, Fehlerbehandlung und Deployment
- Nutzung des Airflow-Webinterface zur Überwachung von DAG-Runs
- Retry-Logik, Timeouts und Fehlerbenachrichtigungen
- Deployment-Optionen inkl. containerbasierter Umgebungen
Berufliche Relevanz
- Zentrale Kompetenz für Data Engineers, die Datenpipelines automatisiert betreiben
- Grundlage für den Aufbau skalierbarer ETL- und ELT-Prozesse
- Nachgefragte Qualifikation in datengetriebenen Unternehmensumgebungen