Designing Large-Scale Data Processing Patterns Based on Data Workflow Management with Toss Developers
Learn the process of building data pipelines using Apache Airflow from basics to practical application. Understand Airflow's core concepts and architecture, and master advanced design patterns frequently used in practice such as dynamic DAGs, parallel processing, distributed processing, and Custom Operators through hands-on exercises. Set up a practice environment with Python and Docker, and develop practical skills to design and operate real workflows.
199 learners
Level Basic
Course period Unlimited

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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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a month 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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6 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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8 months ago
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