نقل ومعالجة وتخزين البيانات باستخدام Apache Airflow وPython

الوصف:

قمت بتصميم وتنفيذ عملية ETL (Extract, Transform, Load) متكاملة باستخدام Apache Airflow وPython بهدف أتمتة سير العمل الخاص بجمع البيانات، تنظيفها، وتحميلها إلى قاعدة بيانات مركزية للتحليل.

المشروع ركّز على تطبيق مفاهيم Data Pipeline Automation لتحقيق استمرارية وتحديث تلقائي للبيانات.

تفاصيل العمل:

الأدوات والتقنيات:

Apache Airflow لإدارة وتنسيق المهام (Orchestration).

Python لتنفيذ عمليات الاستخراج والتحويل.

PostgreSQL كقاعدة لتخزين البيانات النهائية.

مراحل العمل:

بناء DAGs في Airflow لتحديد تسلسل المهام وتنفيذها بشكل مجدول.

كتابة سكريبتات Python لاستخراج البيانات من ملفات CSV وAPIs.

معالجة البيانات (تنظيف القيم المفقودة وتوحيد الصيغ).

تحميل البيانات النهائية إلى قاعدة البيانات لاستخدامها في التحليل.

إعداد تنبيهات ومراقبة الأداء عبر واجهة Airflow.

النتائج:

أتمتة كاملة لعملية نقل ومعالجة البيانات دون تدخل يدوي.

تحسين كفاءة التحديثات الدورية للبيانات.

نظام قابل للتوسع يدعم إضافة مهام جديدة بسهولة.