Apache Airflow
Buchungsnummer: AIR-01
Dauer: 2 Tage
Apache Airflow ist eines der führenden Workflow-Orchestrierungsframeworks für Datenverarbeitung, Analytics und Cloud-Automatisierung. In diesem zweitägigen Seminar erhalten Sie einen praxisorientierten Einstieg in Apache Airflow, lernen Best Practices ebenso wie Anti-Patterns kennen und erfahren, wie Airflow produktiv, stabil und skalierbar eingesetzt wird.
Der Fokus liegt auf der praxisnahen Entwicklung von Airflow-DAGs, dem Orchestrieren von Container- und Batch-Workloads sowie auf modernen DevOps-Methoden rund um CI/CD, Linting, Testing und Deployment. In zahlreichen Übungen entwickeln Sie eigene Workflows und lernen typische Fehlerquellen und „Don’ts“ aus realen Projekten zu vermeiden.
Am Nachmittag des zweiten Tages steht ein offener Hands-on-Block zur Verfügung, in dem direkt an eigenen Kunden-Use-Cases gearbeitet werden kann.
Zielgruppe:
- Data Engineers und Data Scientists
- Cloud- und DevOps-Engineers
- ETL- / DWH-Spezialist:innen
- IT-Architekt:innen
- Entwickler:innen mit Daten- oder Integrationsfokus
Voraussetzung:
- Grundlegende IT-Kenntnisse
- Basiswissen in Python empfehlenswert
- Kubernetes-Grundlagen hilfreich, aber nicht zwingend notwendig
Ziele/Nutzen des Seminars:
Nach dem Seminar können Sie
- die Architektur von Apache Airflow sicher verstehen und einordnen
- eigene DAGs strukturiert entwickeln, testen und deployen
- Scheduling, Abhängigkeiten und XComs korrekt einsetzen
- unterschiedliche Operators für verschiedene Workloads nutzen
- Logging, Monitoring und Fehlerstrategien sicher anwenden
- DevOps-Best Practices für Airflow (Linting, Testing, GitOps) umsetzen
- typische Fehler und Anti-Patterns erkennen und vermeiden
- das Deployment von Airflow-DAGs automatisieren
- praxisnah an eigenen Use-Cases arbeiten
Inhalte:
- Grundlagen und Architektur von Apache Airflow
- DAG-Entwicklung in Python
- Operators und Sensoren (z.B. PythonOperator, BashOperator)
- Scheduling (Cron, Presets, Catchup, Backfill)
- Abhängigkeiten und Task-Flow
- XCom und Datenaustausch
- Jinja-Templates und Macros
- Fehlerstrategien (Retries, SLAs)
- Monitoring und Logging in der Airflow-UI
- Linting und Qualitätsprüfung von DAGs
- Testing von Airflow-Workflows
- Deployment und CI/CD für DAGs
- Versionsverwaltung und Best Practices
- Umgang mit Secrets und Konfiguration
- Anti-Patterns und typische Fehlerquellen
- Ressourcenmanagement und Parallelism
- Airflow 3: Task Execution API und sprachunabhängige, entkoppelte Task-Ausführung
- Assets und ereignisgesteuertes Scheduling (Nachfolger der Datasets)
- DAG-Versionierung über mehrere Läufe hinweg
- Neue Airflow-3-UI und überarbeitetes Backfill-Handling
Termin
05.11. - 06.11.2026
Veranstaltungsort
Online
Preis
1.190,00 €*
Termin
18.01. - 19.01.2027
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1.190,00 €*
Termin
18.01. - 19.01.2027
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Termin
07.06. - 08.06.2027
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07.06. - 08.06.2027
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16.08. - 17.08.2027
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16.08. - 17.08.2027
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Termin
29.11. - 30.11.2027
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29.11. - 30.11.2027
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Wiesbaden
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