Allez plus loin avec Apache Airflow

Nous sommes arrivés au bout de cette formation, j'espère que vous avez apprécié l'aventure Airflow en ma compagine. Je partage avec vous une liste des ressources additionnelles qui vous permettront d'aller plus avec Apache Airflow. Je vous ai préparé un test de connaissance pour passer en revue ce que nous avons appris.

Cours en ligne#

Apache Airflow Bootcamp#

Apache Airflow Bootcamp est un programme accéléré qui vous permet de monter en compétence sur les notions de base de Apache Airflow ainsi que les notions avancées.

Test de compréhension#

Question 1

Apache Airflow sert à :

  • Créer des dashboards
  • Orchestrer des workflows
  • Compiler du code
  • Installer un OS

Question 2

Un DAG signifie :

  • Data Analysis Graph
  • Dynamic API Gateway
  • Distributed Access Grid
  • Directed Acyclic Graph

Question 3

Un DAG représente :

  • Une base SQL
  • Un pipeline de tâches
  • Un serveur web
  • Une API REST

Question 4

Une tâche (task) est :

  • Une unité de travail
  • Un serveur
  • Un cluster
  • Une base

Question 5

Airflow est écrit principalement en :

  • Java
  • Python
  • C++
  • Go

Question 6

Le scheduler sert à :

  • Supprimer les données
  • Compiler des programmes
  • Planifier les exécutions
  • Créer des dashboards

Question 7

Un opérateur (Operator) permet de :

  • Définir une tâche
  • Stocker des données
  • Créer une base
  • Installer Docker

Question 8

Airflow est souvent utilisé pour :

  • ETL / pipelines data
  • Jeux vidéo
  • Systèmes embarqués
  • OS

Question 9

Une dépendance entre tâches signifie :

  • Une erreur
  • Une suppression
  • Une API
  • L’ordre d’exécution

Question 10

L’interface Web Airflow permet :

  • Superviser les workflows
  • Compiler
  • Supprimer
  • Installer

Bravo ! Je vous invite à prendre le temps d’explorer les différentes possibilités de l'outil. Apache Airflow n'est pas qu'un simple outil, c'est une plateforme tout en un qui répond à vos caharges de travail de data engineering.

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