このチュートリアルは、Apache Airflow、Docker、およびPostgreSQLを使用して堅牢なデータパイプラインを構築して、CSVファイルからデータベースへのデータ転送を自動化することを示しています。 効率的なワークフロー管理のために、DAG、タスク、演算子などのコアエアフローの概念をカバーします。

このプロジェクトでは、CSVデータを読み取り、PostgreSQLデータベースに書き込む信頼できるデータパイプラインの作成を紹介します。さまざまな空気流コンポーネントを統合して、効率的なデータ処理を確保し、データの整合性を維持します。

学習目標：

• コアApache Airflow Concepts：Dags、Task、および演算子を把握します。
• ワークフローオートメーション用のDockerを使用してApache Airflowを設定して構成します。
• エアフローパイプライン内のデータ管理のためにpostgreSQLを統合します。
• マスターCSVファイルを読み取り、PostgreSQLデータベースへのデータ挿入を自動化します。
• エアフローとDockerを使用して、スケーラブルで効率的なデータパイプラインを構築および展開します。

前提条件：

• Dockerデスクトップ、vsコード、Docker Compose
• dockerコンテナとコマンドの基本的な理解
• Basic Linuxコマンド
• Basic Python Knowledge
• DockerFilesからDocker画像を構築し、Docker Composeを使用して
を使用しています。

Apache Airflowとは？

Apache Airflow（Airflow）は、プログラムで作家、スケジューリング、および監視のためのプラットフォームです。 コードとしてワークフローを定義すると、保守性、バージョン制御、テスト、コラボレーションが向上します。そのユーザーインターフェイスは、パイプラインの視覚化、監視の進捗、およびトラブルシューティングを簡素化します。

エアフロー用語：

• ワークフロー：目標を達成するための段階的なプロセス（例えば、ケーキを焼く）。
• dag（lidected acyclicグラフ）：タスクの依存関係と実行順序を示すワークフローの青写真。 これは、ワークフローの視覚的な表現です。
• タスク：ワークフロー内の単一のアクション（例：材料の混合）。
。
• 演算子：タスクのブロックを構成し、Pythonスクリプトの実行やSQLの実行などのアクションを定義します。 主要な演算子には、 pythonoperator 、 dummyoperator 、および postgresoperator 。
。
• xcoms（相互通信）：タスクがデータを通信して共有できるようにします。
• connections：外部システムに接続するための資格情報を管理する（例：データベース）。

dockerとdockerfileを使用したApache Airflowのセットアップ：

Dockerを使用すると、一貫した再現性のある環境が保証されます。 a dockerfile は画像作成を自動化します。 次の手順は dockerfile （拡張子なし）として保存する必要があります：

FROM apache/airflow:2.9.1-python3.9
USER root
COPY requirements.txt /requirements.txt
RUN pip3 install --upgrade pip && pip3 install --no-cache-dir -r /requirements.txt
RUN pip3 install apache-airflow-providers-apache-spark apache-airflow-providers-amazon
RUN apt-get update && apt-get install -y gcc python3-dev openjdk-17-jdk && apt-get clean

この dockerfile は公式のエアフロー画像を使用し、 requistry.txt から依存関係をインストールし、必要なエアフロープロバイダーをインストールします（SparkおよびAWSの例が表示されます。

Docker Compose Configuration：

docker-compose.yml dockerコンテナを調整します。 次の構成では、Webサーバー、スケジューラー、トリガー、CLI、INIT、およびPostgreSQLのサービスを定義します。 x-airflow-common セクションの使用とpostgreSQLデータベースへの接続に注意してください。 （完全 docker-compose.yml はここに含めるには長すぎますが、重要なセクションは上に表示されています）。

dockerfile
2. and docker-compose.yml filesを追加します。 create
compoest.txt
3. 必要なpythonパッケージ（例：pandas）。。 run
docker -compose up -d
4. を起動する。
http：// localhost：8080
5. 。でAirflow Uiにアクセス Airflow UI（
write_to_psql
6. として接続IDとしてpostgreSql接続を作成します。。 サンプルを作成します
input.csv
7. file。

エアフローダグ（

）ワークフローを定義します：

postgresoperator
• はデータベーステーブルを作成します。 a
pythonoperator
• （ generate_insert_queries ）はcsvを読み取り、 insert siente statementsを生成し、 dags/sql/seats_queries.sql に保存します。 別の postgresoperator 生成されたsql。
を実行する
• （完全 sample.py
コードはここに含めるには長すぎますが、重要なセクションは上に表示されています）。

結論：

（FAQやgithubリポジトリを含む残りのセクションは簡潔に省略されています。それらは元の入力に存在します。）