Design Patterns for Large-Scale Data Processing Based on Data Workflow Management with Toss Developers
Learn how to build data pipelines with Apache Airflow, from the basics to real-world applications. Understand Airflow’s core concepts and architecture, and practice advanced design patterns frequently used in the field, including dynamic DAGs, parallel processing, distributed processing, and Custom Operators. Set up a hands-on environment with Python and Docker, design and operate real-world workflows, and develop practical skills for production use.
235 learners
Level Basic
Course period Unlimited
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24강 소스코드 관련
안녕하세요. 올려주신 강의 잘 듣고 있습니다!24강 수강 중, 실습코드 > TaskGroup 랑 CustomOperator 폴더 내 root 파일이 중복된
빅데이터dockerdocker-composeairflowalfks3190860
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a month ago
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데이터베이스 설정 가져오기 시 캐싱 관련 질문 있습니다
안녕하세요, 좋은 강의 감사드립니다.강의 내용 중 DAG Top-Level에서 캐싱을 사용해 DB 설정 조회 시 스케줄러 DAG 파싱 리소스를 절약할 수 있다는
airflowsgjeong1108
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5 months ago
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강의에서사용하신 root.py 파일이 안보여서 실습하면서 만든 텍스트 공유 드려요
dynamicDagfrom datetime import datetime, timedelta from airflow import DAG fr
빅데이터dockerdocker-composeairflowdellahong
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10 months ago
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실습환경에 대해 질문이 있습니다!
안녕하세요섹션6의 강의를 듣다가 질문드릴게 있어 글을 작성하게되었습니다우선 강의를 너무 잘 듣고 있음에
빅데이터dockerdocker-composeairflowjomseni0393
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