ISBN Datenpipelines mit Apache Airflow Buch Science Fiction Englisch Taschenbuch 480 Seiten

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Datenpipelines mit Apache Airflow zeigt Ihnen, wie Sie effektive Datenpipelines bauen und pflegen. Zusammenfassung Eine erfolgreiche Pipeline bewegt Daten effizient, minimiert Pausen und Blockaden zwischen Aufgaben und hält jeden Prozess entlang des Weges betriebsbereit. Apache Airflow bietet eine einzige anpassbare Umgebung zum Erstellen und Verwalten von Datenpipelines, wodurch die Notwendigkeit einer zusammengewürfelten Sammlung von Tools, Snowflake-Code und selbstentwickelten Prozessen entfällt. Anhand von realen Szenarien und Beispielen lehrt Datenpipelines mit Apache Airflow, wie Sie Datenpipelines vereinfachen und automatisieren, Betriebskosten senken und alle Technologien in Ihrem Stack reibungslos integrieren. Der Kauf des Druckbuches umfasst ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications. Über die Technologie Datenpipelines verwalten den Datenfluss von der ersten Erfassung über Konsolidierung, Bereinigung, Analyse, Visualisierung und mehr. Apache Airflow bietet eine einzige Plattform, die Sie zum Entwerfen, Implementieren, Überwachen und Pflegen Ihrer Pipelines verwenden können. Seine benutzerfreundliche UI, Plug-and-Play-Optionen und flexibles Python-Scripting machen Airflow perfekt für jede Datenverwaltungsaufgabe. Über das Buch Datenpipelines mit Apache Airflow lehrt Sie, wie Sie effektive Datenpipelines bauen und pflegen. Sie erkunden die häufigsten Nutzungsmuster, einschließlich der Aggregation mehrerer Datenquellen, Verbindung zu und von Datenseen und Cloud-Bereitstellung. Teil Referenz und Teil Tutorial deckt dieser praktische Leitfaden jeden Aspekt der gerichteten azyklischen Graphen (DAGs) ab, die Airflow antreiben, und wie man sie an die Bedürfnisse Ihrer Pipeline anpasst. Was ist enthalten Bauen, Testen und Bereitstellen von Airflow-Pipelines als DAGs Automatisieren des Verschiebens und Transformierens von Daten Analysieren historischer Datensätze mithilfe von Backfilling Entwickeln benutzerdefinierter Komponenten Einrichten von Airflow in Produktionsumgebungen Über den Leser Für DevOps, Dateningenieure, Maschinenlerningenieure und Sysadmins mit fortgeschrittenen Python-Kenntnissen. Über die Autoren Bas Harenslak und Julian de Ruiter sind Dateningenieure mit umfangreicher Erfahrung in der Entwicklung von Pipelines für große Unternehmen mit Airflow. Bas ist außerdem ein Airflow-Committer. Inhaltsverzeichnis TEIL 1 - ERSTE SCHRITTE 1 Lernen Sie Apache Airflow kennen 2 Anatomie eines Airflow DAG 3 Zeitplanung in Airflow 4 Vorlagen von Aufgaben mit dem Airflow-Kontext 5 Definieren von Abhängigkeiten zwischen Aufgaben TEIL 2 - ÜBER DIE GRUNDLAGEN HINAUS 6 Auslösen von Workflows 7 Kommunikation mit externen Systemen 8 Erstellung benutzerdefinierter Komponenten 9 Testen 10 Ausführen von Aufgaben in Containern TEIL 3 - AIRFLOW IN DER PRAXIS 11 Beste Praktiken 12 Betrieb von Airflow in der Produktion 13 Absichern von Airflow 14 Projekt: Den schnellsten Weg durch NYC finden TEIL 4 - IN DER CLOUD 15 Airflow in den Clouds 16 Airflow auf AWS 17 Airflow auf Azure 18 Airflow in GCP

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