Zwykłe zakupy. Niezwykły efekt.
Wystaw opinię o produkcie
Airflow. Monitorowanie przepływu danych
Kod kreskowy: 9788328919068
Zapytaj o produkt
Administratorem danych osobowych jest XYZ PROSTA SPÓŁKA AKCYJNA. Przetwarzamy je w celu przesłania odpowiedzi na zapytanie. Więcej informacji dotyczących przetwarzania danych osobowych znajduje się w polityce prywatności.
Udostępnianie karty produktu
Cechy produktu
- Autor Piotr Chudzik
- Wydawnictwo/Producent Helion
- ISBN 9788328919068
- Rok wydania 2025
- Data premiery 2025-09-23
- Strony 168
- Format 232x161 mm
- Oprawa broszurowa
- GPSR: Producent HELION S.A.
- GPSR: Kontakt HELION S.A. Kościuszki 1C, 44-100 Gliwice, Polska Tel: (32) 230-98-63 Email: gpsr@grupahelion.pl
Opis
Airflow. Monitorowanie przepływu danych
Wszystkie dane pod pełną kontrolą
W czasach, gdy wiele naszych działań przeniosło się do przestrzeni cyfrowej, tworzymy i agregujemy ogromne ilości danych. Przechowujemy je na dyskach urządzeń, mobilnych nośnikach pamięci, w chmurach, a nawet w formie załączników poczty elektronicznej. Aby uzyskać z nich jak najwięcej informacji, musimy wykonywać odpowiednie procesy analityczno-agregujące, które następnie pozwolą nam na wyciągnięcie właściwych wniosków, a potem podjęcie odpowiednich decyzji. W tym miejscu często pojawia się problem: w jaki sposób pogodzić różne formaty danych, odpowiednio je ze sobą połączyć, wykonać mapowanie i konwertowanie?
Wtedy do gry wkraczają tak zwane orkiestratory zadań, a należy do nich między innymi Apache Airflow. Jest to jedno z najpopularniejszych narzędzi służących do tworzenia, organizowania i monitorowania przepływów pracy, a także uruchamiania łańcuchów zadań na podstawie danych pochodzących z rozmaitych źródeł i występujących w różnych formatach.
Apache Airflow - darmowej usłudze dostępnej dla każdego, kto zna język Python - poświęcona jest ta książka:
Znajdziesz w niej opis poszczególnych modułów narzędzia Apache Airflow
Korzystając z zawartych w niej wskazówek, przeprowadzisz proces instalacji i przygotujesz środowisko pracy
Przyjrzysz się poszczególnym elementom Apache Airflow
Poznasz dobre praktyki związane z pracą w orkiestratorze danych