Esta habilidad demuestra patrones avanzados de Apache Airflow para construir DAGs robustos y aptos para producción. Cubre el uso de operadores (PythonOpera…
Esta habilidad demuestra patrones avanzados de Apache Airflow para construir DAGs robustos y aptos para producción. Cubre el uso de operadores (PythonOperator, BranchPythonOperator, BashOperator, EmptyOperator) para control de flujo y ramificación, patrones de sensores (FileSensor, ExternalTaskSensor) para flujos de trabajo impulsados por eventos, y hooks (PostgresHook, S3Hook, BaseHook) para la integración fiable con sistemas externos. Explica patrones de XCom para la comunicación segura entre tareas y buenas prácticas para usar Variables y Connections para centralizar la configuración y los secretos. La habilidad también aborda el manejo de errores, reintentos y hooks de callback para implementar alertas y lógica personalizada de fallos. Úsala al diseñar pipelines ETL modulares y observables, trabajos desencadenados por eventos o integraciones con bases de datos/almacenamiento en la nube para mejorar la fiabilidad, mantenibilidad y desacoplamiento de los flujos de datos.
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