راهنمای حرفه‌ای ساخت پایپ‌لاین‌های ETL/ELT با Apache Airflow
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحه‌ای Astronomer
در سال‌های اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزه‌ی مدیریت وظایف زمان‌بندی‌شده و ارکستراسیون داده‌ها تبدیل شده است. نسخه‌ی ۳ این ابزار، با ویژگی‌های حرفه‌ای‌تری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیط‌های پیچیده داده‌ای و تولیدی تبدیل کرده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه می‌دهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحه‌ای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و به‌روز برای ساخت پایپ‌لاین‌های حرفه‌ای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایه‌ای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوت‌ها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوه‌های نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیاده‌سازی CI/CD و تست
📌 مقیاس‌پذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیه‌های زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگی‌های حرفه‌ای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها به‌صورت برنامه‌نویسی‌شده
• امکان Task Group ماژولار
• زمان‌بندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چک‌لیست نهایی + معرفی Astronomer
چک‌لیستی کامل برای ارزیابی پایپ‌لاین‌ها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپ‌لاین_داده #Airflow3
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحه‌ای Astronomer
در سال‌های اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزه‌ی مدیریت وظایف زمان‌بندی‌شده و ارکستراسیون داده‌ها تبدیل شده است. نسخه‌ی ۳ این ابزار، با ویژگی‌های حرفه‌ای‌تری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیط‌های پیچیده داده‌ای و تولیدی تبدیل کرده است.
یکی از رایج‌ترین کاربردهای Airflow، ساخت پایپ‌لاین‌های ETL/ELT است. اما در دنیای امروز با حجم بالای داده، معماری‌های پیچیده و نیاز به مقیاس‌پذیری بالا، پیاده‌سازی این پایپ‌لاین‌ها به‌گونه‌ای که قابل‌اعتماد، مانیتورپذیر و توسعه‌پذیر باشند، چالش‌برانگیز شده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه می‌دهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحه‌ای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و به‌روز برای ساخت پایپ‌لاین‌های حرفه‌ای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایه‌ای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوت‌ها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوه‌های نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیاده‌سازی CI/CD و تست
📌 مقیاس‌پذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیه‌های زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگی‌های حرفه‌ای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها به‌صورت برنامه‌نویسی‌شده
• امکان Task Group ماژولار
• زمان‌بندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چک‌لیست نهایی + معرفی Astronomer
چک‌لیستی کامل برای ارزیابی پایپ‌لاین‌ها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپ‌لاین_داده #Airflow3
❤1
راهنمای حرفه‌ای ساخت پایپ‌لاین‌های ETL/ELT با Apache Airflow
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحه‌ای Astronomer
در سال‌های اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزه‌ی مدیریت وظایف زمان‌بندی‌شده و ارکستراسیون داده‌ها تبدیل شده است. نسخه‌ی ۳ این ابزار، با ویژگی‌های حرفه‌ای‌تری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ امکان Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیط‌های پیچیده داده‌ای و تولیدی تبدیل کرده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه می‌دهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحه‌ای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و به‌روز برای ساخت پایپ‌لاین‌های حرفه‌ای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایه‌ای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوت‌ها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوه‌های نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیاده‌سازی CI/CD و تست
📌 مقیاس‌پذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیه‌های زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگی‌های حرفه‌ای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها به‌صورت برنامه‌نویسی‌شده
• امکان Task Group ماژولار
• زمان‌بندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چک‌لیست نهایی + معرفی Astronomer
چک‌لیستی کامل برای ارزیابی پایپ‌لاین‌ها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپ‌لاین_داده #Airflow3
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحه‌ای Astronomer
در سال‌های اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزه‌ی مدیریت وظایف زمان‌بندی‌شده و ارکستراسیون داده‌ها تبدیل شده است. نسخه‌ی ۳ این ابزار، با ویژگی‌های حرفه‌ای‌تری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ امکان Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیط‌های پیچیده داده‌ای و تولیدی تبدیل کرده است.
یکی از رایج‌ترین کاربردهای Airflow، ساخت پایپ‌لاین‌های ETL/ELT است. اما در دنیای امروز با حجم بالای داده، معماری‌های پیچیده و نیاز به مقیاس‌پذیری بالا، پیاده‌سازی این پایپ‌لاین‌ها به‌گونه‌ای که قابل‌اعتماد، مانیتورپذیر و توسعه‌پذیر باشند، چالش‌برانگیز شده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه می‌دهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحه‌ای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و به‌روز برای ساخت پایپ‌لاین‌های حرفه‌ای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایه‌ای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوت‌ها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوه‌های نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیاده‌سازی CI/CD و تست
📌 مقیاس‌پذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیه‌های زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگی‌های حرفه‌ای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها به‌صورت برنامه‌نویسی‌شده
• امکان Task Group ماژولار
• زمان‌بندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چک‌لیست نهایی + معرفی Astronomer
چک‌لیستی کامل برای ارزیابی پایپ‌لاین‌ها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپ‌لاین_داده #Airflow3
👍2❤1
دو منبع عالی برای یادگیری سریع و عمیق Airflow 3 📚
چند ماه از انتشار رسمی Airflow 3 می‌گذرد و حالا وقت آن است که ببینیم دقیقاً چه چیزهایی تغییر کرده و چرا این نسخه نقطه عطف مهمی در مسیر این پلتفرم محبوب مدیریت جریان کاری داده (workflow orchestration) محسوب می‌شود.
در این نوشته می‌خواهیم دو منبع فوق‌العاده را معرفی کنیم که به‌جای خواندن ده‌ها صفحه مستندات یا تماشای ویدیوهای پراکنده، شما را مستقیم و مؤثر به قلب Airflow 3 می‌برند.
گاهی برای درک عمیق‌تر و تجربه‌ی واقعی، باید سراغ منابعی رفت که با نگاه حرفه‌ای نوشته شده‌اند - منابعی که نه‌تنها توضیح می‌دهند چطور کار می‌کند، بلکه کمک می‌کنند در عمل بهتر بسازید.
حالا که چند ماه از انتشار نسخه ۳ می‌گذرد، اگر هنوز با نسخه ۲ کار می‌کنید، باید بدانید از خیلی از قابلیت‌های جدید و بهینه‌سازی‌های Airflow 3 بی‌نصیب مانده‌اید.
دو منبع زیر بهترین نقطه‌ی شروع برای درک تفاوت‌ها و یادگیری عملی نسخه ۳ هستند 👇
1️⃣ جزوه مروری بر امکانات ایرفلو ۳ از Astronomer
یک مرور سریع و فشرده (حدود ۹ صفحه) از همه‌ی قابلیت‌های جدید Airflow 3 - ایده‌آل برای کسانی که می‌خواهند در چند دقیقه بفهمند دقیقاً چه تغییراتی در انتظارشان است. البته با این پیش‌فرض که با ایرفلو قبلا آشنا هستید.
2️⃣ کتاب Practical Guide to Apache Airflow 3 از Manning
از ساخت اولین pipeline تا معماری جدید، UI به‌روز، نسخه‌بندی DAGها و حتی اجرای inference با OpenAI - همه‌چیز در قالب مثال‌های عملی و توضیحات تصویری ارائه شده است آنهم در ۱۴۰ صفحه، مفید و مختصر
📘 فهرست فصل‌ها در یک نگاه:
✅آشنایی با Airflow 3
✅ساخت اولین pipeline
✅قابلیت اطمینان و زمان‌بندی
✅ واسط کاربری جدید و DAG Versioning
✅معماری داخلی نسخه ۳
✅حرکت به محیط Production
✅اجرای inference
✅مهاجرت از نسخه ۲
✅آینده Airflow
💡 اگر به دنبال یادگیری جدی نسخه ۳ و امکانات جذاب و کاربردی آن هستید:
✨ با جزوه Astronomer شروع کنید تا دید کلی بگیرید،
✨ و سپس با کتاب Manning جلو بروید تا Airflow 3 را به‌صورت عملی و حرفه‌ای تجربه کنید.
برای دانلود این دو pdf به دو پست قبلی، مراجعه کنید. 👆👆👆
کانال مدرسه مهندسی داده سپَهرام : آموزش‌های تخصصی مهندسی داده : @sepahram_school
#ApacheAirflow #DataEngineering #ETL #WorkflowAutomation #ManningBooks #Astronomer #OpenAI #Airflow3 #DataOps
چند ماه از انتشار رسمی Airflow 3 می‌گذرد و حالا وقت آن است که ببینیم دقیقاً چه چیزهایی تغییر کرده و چرا این نسخه نقطه عطف مهمی در مسیر این پلتفرم محبوب مدیریت جریان کاری داده (workflow orchestration) محسوب می‌شود.
در این نوشته می‌خواهیم دو منبع فوق‌العاده را معرفی کنیم که به‌جای خواندن ده‌ها صفحه مستندات یا تماشای ویدیوهای پراکنده، شما را مستقیم و مؤثر به قلب Airflow 3 می‌برند.
گاهی برای درک عمیق‌تر و تجربه‌ی واقعی، باید سراغ منابعی رفت که با نگاه حرفه‌ای نوشته شده‌اند - منابعی که نه‌تنها توضیح می‌دهند چطور کار می‌کند، بلکه کمک می‌کنند در عمل بهتر بسازید.
حالا که چند ماه از انتشار نسخه ۳ می‌گذرد، اگر هنوز با نسخه ۲ کار می‌کنید، باید بدانید از خیلی از قابلیت‌های جدید و بهینه‌سازی‌های Airflow 3 بی‌نصیب مانده‌اید.
دو منبع زیر بهترین نقطه‌ی شروع برای درک تفاوت‌ها و یادگیری عملی نسخه ۳ هستند 👇
1️⃣ جزوه مروری بر امکانات ایرفلو ۳ از Astronomer
یک مرور سریع و فشرده (حدود ۹ صفحه) از همه‌ی قابلیت‌های جدید Airflow 3 - ایده‌آل برای کسانی که می‌خواهند در چند دقیقه بفهمند دقیقاً چه تغییراتی در انتظارشان است. البته با این پیش‌فرض که با ایرفلو قبلا آشنا هستید.
2️⃣ کتاب Practical Guide to Apache Airflow 3 از Manning
اگر می‌خواهید با Airflow 3 به‌صورت واقعی و پروژه‌محور کار کنید، این کتاب انتخاب فوق‌العاده‌ای است.
از ساخت اولین pipeline تا معماری جدید، UI به‌روز، نسخه‌بندی DAGها و حتی اجرای inference با OpenAI - همه‌چیز در قالب مثال‌های عملی و توضیحات تصویری ارائه شده است آنهم در ۱۴۰ صفحه، مفید و مختصر
📘 فهرست فصل‌ها در یک نگاه:
✅آشنایی با Airflow 3
✅ساخت اولین pipeline
✅قابلیت اطمینان و زمان‌بندی
✅ واسط کاربری جدید و DAG Versioning
✅معماری داخلی نسخه ۳
✅حرکت به محیط Production
✅اجرای inference
✅مهاجرت از نسخه ۲
✅آینده Airflow
💡 اگر به دنبال یادگیری جدی نسخه ۳ و امکانات جذاب و کاربردی آن هستید:
✨ با جزوه Astronomer شروع کنید تا دید کلی بگیرید،
✨ و سپس با کتاب Manning جلو بروید تا Airflow 3 را به‌صورت عملی و حرفه‌ای تجربه کنید.
برای دانلود این دو pdf به دو پست قبلی، مراجعه کنید. 👆👆👆
کانال مدرسه مهندسی داده سپَهرام : آموزش‌های تخصصی مهندسی داده : @sepahram_school
#ApacheAirflow #DataEngineering #ETL #WorkflowAutomation #ManningBooks #Astronomer #OpenAI #Airflow3 #DataOps
👍3