Grafo acíclico direcionado que representa o pipeline de tarefas no Airflow.
Onde isto aparece
- Componentes do Airflow: Scheduler, Executor, Webserver e Metadata Database
- Fluxo de dados e execução de DAGs: do agendamento à monitoração
- DAGs no mundo real: versionamento, documentação e reuso
- Primeira DAG: extraindo e carregando dados no PostgreSQL
- Monitorando DAGs e tarefas: logs, métricas e notificações
- Deploy contínuo de DAGs: integração com Git e pipelines CI/CD
- Integração Redash + pipelines ETL open source
- Padronização de DAGs: nomenclatura, modularização e testes
- Pipeline BI em rede de fibra dedicada: ingestão, transformação e entrega
- Escolhendo componentes: quando usar Hive, Ranger e Airflow no seu Data Lake
- Airflow orquestrando pipelines: do ETL ao machine learning
- Job scheduling e automação de cargas: Airflow além do básico
- Laboratório: Pipeline ETL automatizado de BI com Apache Airflow, PostgreSQL e Pandas
