F4_DATA_ENGINEER 25: Installer Apache Airflow avec Docker pour orchestrer ses ETL

Dans cette vidéo, je t’explique pas à pas comment installer et configurer Apache Airflow avec Docker pour automatiser tes workflows ETL.
On prépare ensemble l’environnement (volumes, dossiers, Dockerfile personnalisé, requirements), on adapte le docker-compose fourni par la communauté Airflow, et on voit comment lier Airflow à ton système de fichiers pour éditer tes DAGs en local.

🔧 Ce que tu vas apprendre :

Créer l’arborescence projet idéale pour Airflow (dags, logs, plugins, config)

Adapter un docker-compose pour Airflow en version TP/projet

Personnaliser l’image Docker d’Airflow avec requirements spécifiques

Lier les dossiers locaux à l’intérieur du conteneur (volumes)

Initialiser et lancer Airflow sur le port de ton choix

Accéder à l’interface web d’Airflow et comprendre la logique de base

💡 Prérequis :

Maîtriser les commandes Docker et docker-compose

Savoir structurer un projet Data ou ETL

Envie de moderniser tes pipelines avec les outils du marché

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