# Учебник по Apache Airflow для начинающих

Учебник знакомит с Apache Airflow 2.9: устройством DAG, запуском задач, интерфейсом и поиском ошибок. К нему прилагается Docker-стенд с готовыми примерами. Перед началом нужны Python, pandas, SQL и основы Docker.

## Что вы узнаете

- **Основы Airflow**: что это такое, для каких задач используется и почему он стал таким популярным
- **Ключевые концепции**: DAG, задачи, операторы и другие фундаментальные понятия
- **Архитектура**: как устроен Airflow внутри и как это влияет на вашу работу
- **Интерфейс**: как эффективно использовать веб-интерфейс для мониторинга и управления
- **Практическое создание DAG**: пошаговое руководство по созданию ваших первых рабочих процессов
- **Отладка и мониторинг**: как понимать статусы задач и быстро находить проблемы
- **Продвинутые возможности**: шаблоны, параметры, управление временем, пулы, XCom, TaskGroup и алертинг

## Содержание курса

### [01. Введение в Airflow](01%20-%20Введение%20в%20Airflow.md)
- Почему Apache Airflow стал незаменимым инструментом для работы с данными
- Преимущества использования Airflow
- Когда Airflow может не подойти
- Практическое применение Airflow
- Как компании развертывают Airflow

### [02. Понятное введение в ключевые понятия Airflow](02%20-%20Понятное%20введение%20в%20ключевые%20понятия%20Airflow.md)
- Основные концепции и терминология
- Что такое DAG и как он работает
- Операторы, задачи и зависимости

### [03. Как устроен Airflow внутри](03%20-%20Как%20устроен%20Airflow%20внутри.md)
- Архитектура Airflow
- Компоненты системы
- Как работает планировщик и исполнитель

### [04. Знакомство с интерфейсом Airflow для начинающих](04%20-%20Знакомство%20с%20интерфейсом%20Airflow%20для%20начинающих.md)
- Навигация по веб-интерфейсу
- Основные разделы и их назначение
- Как мониторить и управлять DAG

### [05. Основы построения DAG-файлов в Airflow](05%20-%20Основы%20построения%20DAG-файлов%20в%20Airflow.md)
- Структура DAG-файла
- Создание ваших первых задач
- Настройка расписаний и параметров

### [06. Статусы задач в Airflow](06%20-%20Статусы%20задач%20в%20Airflow.md)
- Что означают цвета и статусы задач
- Жизненный цикл задачи
- Как отлаживать проблемы и работать с ошибками

### [07. Шаблоны, переменные и подключения в Airflow](07%20-%20Шаблоны,%20переменные%20и%20подключения%20в%20Airflow.md)
- Использование Jinja-шаблонов
- Параметризация DAG
- Глобальные переменные и подключения

### [08. Управление временем в Airflow](08%20-%20Управление%20временем.md)
- Расписания и интервалы запуска
- Работа с временными зонами
- Понимание execution_date и других временных концепций

### [09. Пулы, XCom, TaskGroup и алертинг в Airflow](09%20-%20Пулы,%20XCom,%20TaskGroup%20и%20алертинг%20в%20Airflow.md)
- Управление ресурсами с помощью пулов задач
- Обмен данными между задачами через XCom
- Логическая группировка задач с TaskGroup
- Настройка системы оповещений и уведомлений

## Практический стенд

В [`airflow-docker`](airflow-docker/) находятся Airflow 2.9.2, учебная PostgreSQL и девять готовых DAG. [Инструкция запуска](airflow-docker/README.md) поможет поднять стенд, а [маршрут практики](educational-tasks.md) связывает восемь блоков заданий с главами учебника.

Здесь вы запускаете готовый DAG, меняете одну часть и проверяете результат в графе, логах или данных. Самостоятельные процессы обработки данных относятся к курсовым работам дальше по [программе](https://de.dementev.space/).

## Как использовать этот учебник

1. Прочитайте главы 1-5 и запустите стенд. Перед каждым блоком практики сверяйтесь с колонкой "Перед практикой": некоторые задания используют материал следующих глав.
2. Выполняйте основные задания блока по порядку и сохраняйте изменения. Каждый новый блок описывает, с какого состояния начать.
3. Проверяйте раздел "Что должно получиться". В опыте с ошибкой результатом может быть `failed`; важно найти причину и восстановить успешный запуск.
4. Задания "По желанию" можно пропустить. Они не нужны для продолжения основного маршрута, а высокая сложность отмечена отдельно.

Практика завершена, когда пройдены основные задания всех восьми блоков и вы можете объяснить наблюдаемое поведение. Выполнение всех усложнений для этого не требуется.

## Технические требования

- **Python и pandas**: чтение функций, работа с таблицами
- **SQL**: понимание основных запросов и концепций
- **Airflow**: версия 2.9 (на которой ориентирован курс)
- **Docker и Docker Compose**: запуск учебного стенда
- **Среда разработки**: любой текстовый редактор или IDE с поддержкой Python