Apache Airflow
Comment industrialiser ses workflows data avec Apache Airflow ? De la création de DAGs au monitoring en production, maîtrisez l'orchestrateur le plus utilisé du marché avec les bonnes pratiques d'industrialisation.
Ce que vous allez apprendre
Comprendre l'orchestration et Airflow
Comprendre le rôle d'un orchestrateur, pourquoi Airflow s'est imposé comme standard et maîtriser son vocabulaire (DAG, DAG run, tâches, opérateurs).
Créer et configurer des DAGs
Construire des DAGs, gérer les dépendances entre tâches, configurer le scheduling, la reprise sur erreur et le rejeu d'historique.
Industrialiser ses pipelines
Architecturer le code de ses DAGs, utiliser les fonctionnalités avancées (sensors, Xcom, pooling, branching) et monitorer ses pipelines en production.
Le programme détaillé
Huit modules pour passer de la découverte d'Airflow à l'industrialisation de ses pipelines data, avec des exercices pratiques à chaque étape.
Fondations de l'orchestration
3h30
Comprendre le rôle d'un orchestrateur, l'historique des outils du marché et les concepts fondamentaux d'Airflow.
Objectifs
- Comprendre ce qu'est un orchestrateur et pourquoi Airflow s'est imposé comme standard
- Maîtriser le vocabulaire Airflow : DAG, DAG run, tâche, opérateur, executor
- Comprendre l'architecture d'Airflow : scheduler, webserver, metadata database
Au programme
- Rôle d'un orchestrateur et historique des outils du marché
- Vocabulaire Airflow : DAG, DAG run, tâche, opérateur, executor
- Architecture d'Airflow : scheduler, webserver, metadata database
Vos experts
Investissement formation
1 500,00 €
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9 000,00 €
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