Ich erstelle Apache Airflow DAGs mit Backfills, Retry-Mechanismen und Alarmierung
Data Engineer Python SQL Spark AWS GCP Airflow dbt
Über diesen Service
Ich erstelle produktionsbereite Airflow DAGs, die sicher zu betreiben sind: wiederholbare Tasks, Backfills, Retry-Strategien und Alarmierung.
Was du bekommst:
- Saubere DAG-Struktur und Task-Grenzen
- Retry- und Timeout-Strategie
- Backfill- und Neuverarbeitungsansatz (falls zutreffend)
- Alarmierungsanleitung (Slack/E-Mail/Webhook)
- Dokumentation und Übergabegespräch
Hinweis zum Umfang:
- Fester Umfang pro Paket (Quellen und DAG-Anzahl). Zusätzliche DAGs oder Quellen sind optional.
- Ich kann mit Repository-Zugriff arbeiten oder ein zip-Archiv des Projekts liefern.
- Zugangsdaten sollten minimal-privilegiert sein.
Wähle ein Paket, teile deine Quellen und Zielorte, und ich setze einen DAG um, den dein Team in Produktion laufen lassen kann.
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FAQ
Automatische Übersetzung
Was verstehst du unter „1 Task“ oder „1 DAG“?
Ein DAG ist eine Workflow-Datei. Tasks sind Operator-Schritte innerhalb des DAGs.
Was zählt als Überarbeitung?
Änderungen innerhalb der vereinbarten DAGs und Integrationen. Neue DAGs oder neue Systeme sind Add-ons.
Kannst du mit MWAA oder Composer arbeiten?
Ja. Premium umfasst Hinweise zur Absicherung. Vollständiger Infra-Aufbau kann hinzugefügt werden.
Kümmerst du dich um Backfills?
Standard und Premium beinhalten Backfill-Strategien. Backfill-Ausführung kann bei Bedarf eingeschränkt werden.
Welche Alarmierungskanäle unterstützt du?
Slack, E-Mail, Webhook und typische Airflow-Alarmierungsmuster.
Kannst du APIs und Datenbanken integrieren?
Ja. Stelle Beispiel-Payloads oder Schemas bereit.

