GELİŞMİŞ APACHE AIRFLOW: ÖZEL OPERATÖRLER VE EKLER EĞİTİMİ

Airflow'u kendi operatörlerinizle genişletin

Özel operatör, hook, sensor ve plugin yazarak Airflow'u kurum ihtiyaçlarına göre genişletin ve yeniden kullanılabilir hale getirin.

BaseOperator/BaseHook/BaseSensor genişletme, deferrable trigger, plugin ile UI genişletme, provider paketleme ve pytest/CI entegrasyonunu öğreten ileri seviye Airflow eğitimi.

3 gün İleri Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

Özel operatör, hook, sensor ve plugin geliştirme

Bu eğitim, Apache Airflow'un BaseOperator, BaseHook ve BaseSensorOperator sınıfları genişletilerek özel bileşen geliştirilmesini öğretir. Özel operatör yazımı (execute metodu, template_fields, context kullanımı), hook ile harici sistem bağlantısı (Connections üzerinden), özel sensor ile poke/reschedule modları ve deferrable operator/trigger ile asenkron bekleme işlenir. Plugin mekanizması ile UI genişletme (menü, view, macro), provider paketi yapısı, XCom custom backend ve yeniden kullanılabilir bileşen paketleme uygulamalı ele alınır. Birim test (pytest) ve CI entegrasyonu gösterilir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; Python ile özel operatör/hook/sensor yazıp test etme lableri.

Seviye

İleri Seviye — Airflow için özel operatör, hook, sensor ve plugin geliştirmeyi; provider paketleri ve genişletmeyi kapsar.

Öğrenme Metodu

Gerçek bir harici sisteme bağlanan özel operatör ve hook'u sıfırdan yazıp test ederek uygulanır.

Neden Bu Eğitim?

🧰Yeniden Kullanım

Tekrarlayan görev mantığını özel operatöre kapsülleyip tüm DAG'lerde kullanırsınız.

🔌Entegrasyon

Hook'larla kurumsal sistemlere güvenli ve standart bağlantılar kurarsınız.

⏳Asenkron Bekleme

Deferrable operator ile worker kaynağını tüketmeden verimli bekleme sağlarsınız.

Anahtar Konular

airflow özel operatörairflow hook geliştirmecustom sensordeferrable operatorairflow pluginprovider paketiairflow ileriairflow test ci
“Güçlü orkestrasyon, kuruma özel doğru soyutlamalarla büyür.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Airflow Temeli

DAG, operatör ve XCom kavramlarına hakimiyet gerekir.

2
Python OOP

Sınıf, kalıtım ve dekoratör düzeyinde Python bilgisi beklenir.

3
Test Bilgisi

pytest ile birim test yazımına aşinalık faydalıdır.

4
Ortam

Geliştirme yapılabilen bir Airflow kurulumu (Docker) gerekir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı BaseOperator ve BaseHook'u genişleterek özel bileşen yazabilir.
Modül 1
Özel Operatör
  • BaseOperator'dan türetme
  • execute(self, context) metodu
  • __init__ parametreleri
  • template_fields tanımı
  • XCom push ve dönüş değeri
  • Loglama ve hata yönetimi
Modül 2
Hook Geliştirme
  • BaseHook'tan türetme
  • Connection'dan kimlik çekme
  • get_conn ve bağlantı havuzu
  • Harici API/DB istemcisi sarma
  • Yeniden deneme ve timeout
  • Hook'u operatörde kullanma
Modül 3
Şablonlama
  • template_fields ile Jinja
  • template_ext (.sql dosyası)
  • Context değişkenleri (ds, ti)
  • Params ve Variables erişimi
  • render_template_fields testi
  • Hassas alan gizleme
Modül 4
Paketleme
  • Modül/paket yapısı
  • operators/ ve hooks/ düzeni
  • setup.py/pyproject ile dağıtım
  • Sürümleme ve bağımlılık
  • İçe aktarma (import) yolu
  • DAG'lerden kullanım
Günün hedefiKatılımcı özel sensor ve deferrable operator ile verimli bekleme kurabilir.
Modül 1
Özel Sensor
  • BaseSensorOperator'dan türetme
  • poke(self, context) metodu
  • poke vs reschedule modu
  • timeout ve poke_interval
  • soft_fail ve exponential backoff
  • Koşul karşılanınca tamamlama
Modül 2
Deferrable Operator
  • Deferrable kavramı ve triggerer
  • defer() ve TaskDeferred
  • Trigger sınıfı (async run)
  • Event ile uyanma (method)
  • Worker slotu boşaltma faydası
  • Mevcut sensorü deferrable yapma
Modül 3
Trigger Geliştirme
  • BaseTrigger'dan türetme
  • run() asenkron jeneratör
  • serialize() ile durum
  • TriggerEvent yayma
  • Zaman/koşul tabanlı trigger
  • Triggerer loglama
Modül 4
Harici Bağımlılık
  • ExternalTaskSensor deseni
  • Dataset tabanlı tetikleme
  • Cross-DAG bağımlılık
  • API hazır olana kadar bekleme
  • Dosya/nesne varlığı sensörü
  • Tüketim (consumer) DAG
Günün hedefiKatılımcı plugin ile UI genişletir, bileşenleri test eder ve CI'ya bağlar.
Modül 1
Plugin Mekanizması
  • AirflowPlugin sınıfı
  • Özel menü ve Flask view
  • Makro (macro) ekleme
  • Listener ve hook kaydı
  • appbuilder bileşenleri
  • Plugin keşfi ve yükleme
Modül 2
Provider Paketi
  • Provider paket yapısı
  • provider.yaml tanımı
  • Connection tipi kaydı
  • Extra link (operator link)
  • Dağıtım ve kurulum
  • Topluluk provider deseni
Modül 3
XCom ve Backend
  • Custom XCom backend
  • Büyük veri için nesne depolama
  • Serileştirme stratejisi
  • XCom temizliği
  • Hassas veri yönetimi
  • Performans etkisi
Modül 4
Test ve CI
  • Operatör birim testi (pytest)
  • Hook mock'lama
  • DAG bütünlük (import) testi
  • execute() izole testi
  • GitHub Actions/GitLab CI
  • Lint ve statik analiz

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
Özel Operatör

BaseOperator'ı genişleterek yeniden kullanılabilir operatör yazarsınız.

✅
Hook

Connections üzerinden güvenli harici bağlantı hook'ları kurarsınız.

✅
Özel Sensor

poke/reschedule modlarıyla verimli bekleme sensörleri yazarsınız.

✅
Deferrable

Trigger'larla asenkron, kaynak dostu bekleme sağlarsınız.

✅
Plugin

AirflowPlugin ile UI'yı menü, view ve makroyla genişletirsiniz.

✅
Provider

Provider paketi yapısıyla bileşenleri dağıtırsınız.

✅
Paketleme

Operatör/hook'ları paketleyip sürümleyerek yönetirsiniz.

✅
Test & CI

pytest ile bileşenleri test eder, CI'ya bağlarsınız.

Kimler İçin Uygundur?

  • Airflow ile üretimde çalışan veri mühendisleri
  • platform ekipleri
  • yeniden kullanılabilir orkestrasyon bileşeni geliştirmek isteyenler

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Airflow ile üretimde çalışan veri mühendisleri ve platform ekipleri için uygundur.
Airflow bilgisi gerekir mi?
Evet; DAG, operatör ve XCom kavramlarına hakim olmak gerekir.
Deferrable operator ne işe yarar?
Worker slotunu boşaltarak uzun beklemeleri asenkron trigger üzerinden verimli yürütmeyi sağlar.
Bileşenler nasıl test edilir?
execute/poke metotları izole edilir, hook'lar mock'lanır ve pytest ile CI'ya bağlanır.
Sertifika veriliyor mu?
Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Gelişmiş Apache Airflow: Özel Operatörler ve Ekler Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
Seviyeİleri Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Mühendisliği ve AmbarıETL Testing Essentials: Testing and Validating ETL Pipelines Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

ETL Testing Essentials: Testing and Validating ETL Pipelines Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

ETL testine giriş: test stratejisi, STTM, source-to-target reconciliation, MINUS/EXCEPT karşılaştırma, veri kalitesi ve defect yönetimini öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıETL Testing Using SQL Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

ETL Testing Using SQL Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

ETL testini yalnızca SQL ile: reconciliation, MINUS/EXCEPT fark tespiti, checksum, dönüşüm doğrulama, veri kalitesi ve SCD Tip 2 testini uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıFinans için Databricks ile Veri Analizi Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Finans için Databricks ile Veri Analizi Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Databricks Lakehouse ile finansal veri analizi: Delta Lake, PySpark getiri/volatilite/drawdown, zaman serisi, Unity Catalog ve dashboard öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıFoundations of Apache Airflow: Concepts, Architecture, & Core Principles Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Foundations of Apache Airflow: Concepts, Architecture, & Core Principles Eğitimi

2 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Apache Airflow temelleri: mimari, scheduler/executor, DAG, operatörler, schedule_interval, catchup, Jinja şablon ve XCom'u uygulamalı öğrenin.

Detayları Gör →
Veri Mühendisliği ve AmbarıFundamentals of Data Engineering Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Fundamentals of Data Engineering Eğitimi

3 günTemelOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri mühendisliği yaşam döngüsü: ingest (batch/stream/CDC), depolama, Parquet/Avro, boyutsal modelleme, ETL/ELT, orkestrasyon ve veri kalitesini öğrenin.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn