Orkestrasyon: Airflow ve Prefect ile veri boru hattı (pipeline) kurma
Orkestrasyon: Airflow ve Prefect ile Veri Boru Hattı Kurma
Veri boru hattı (pipeline) kurma süreci, veri işleme ve analizinde önemli bir adımdır. Apache Airflow ve Prefect, bu süreçte yaygın olarak kullanılan iki popüler araçtır. İkisinin de kendine özgü avantajları vardır.Apache Airflow
- Görev Yönetimi: Airflow, görevleri DAG (Directed Acyclic Graph) şeklinde organize eder.
- Zamanlama: Belirli zamanlarda veya belirli aralıklarla görevleri çalıştırma imkanı sunar.
- Ölçeklenebilirlik: Büyük veri projelerinde ölçeklenebilir yapısıyla dikkat çeker.
Prefect
- Basit Kullanım: Kullanıcı dostu arayüzü ile daha kolay ve hızlı bir kurulum sunar.
- Akış Kontrolü: Durum yönetimi sayesinde görevlerin sonuçlarını daha iyi takip edebilir.
- Esneklik: Farklı veri kaynaklarına ve hedeflerine kolayca entegre edilebilir.
Hangi Durumda Hangi Aracı Seçmeli?
- Benzer Projelerde Deneyim: Sürekli olarak kullandığınız aracın verimliliği artar.
- Proje Gereksinimleri: Projenizin ölçeği ve karmaşıklığına göre uygun aracı seçin.
- Topluluk Desteği: Geniş bir topluluk desteği olan araçlar, sorun çözme açısından avantaj sağlar.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Zaman serisi tahmini: ARIMA, SARIMA ve Prophet temel yaklaşımı
- dbt ile dönüşüm katmanı: modelleme ve test yazımı
- Zaman serisinde durağanlık testi: ADF ve KPSS nasıl yapılır?
- Veri analizinde kullanılan en yaygın matematiksel işlemler nelerdir?
- Büyük veri işleme: Spark DataFrame ve PySpark temel kavramlar
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi veri ön işleme teknikleri daha etkili sonuçlar sağlar
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve dezavantajları nelerdir
- Spark nedir ve ne işe yarar?
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model performansı üzerindeki etkileri nasıl karşılaştırılır?
- Yapay zekâ alanında kullanılan en yaygın optimizasyon algoritmaları nelerdir?
- Model dağıtımı: REST API, gRPC ve batch scoring seçenekleri
- Matplotlib nasıl kullanılır?
- Tahmin modelleri nasıl oluşturulur?
- ETL süreci nedir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model doğruluğu üzerindeki etkisi nasıl analiz edilir?
- Kümeleme: K-Means, DBSCAN ve HDBSCAN karşılaştırması
- Ürün ölçümleme: kuzey yıldızı metriği (NSM) ve huni analizi
- Big Data Nedir
- Özellik mühendisliği: tarih, metin ve coğrafi veriden sinyal çıkarma
- Duygu analizi (sentiment) veri seti nasıl etiketlenir ve dengelenir?
