Apache Airflow

Apache Airflow ist ein Tool, das Ihnen hilft, automatisierte Workflows zur Datenverarbeitung zu erstellen und zu verwalten. Man kann es sich als einen intelligenten Koordinator vorstellen, der Ihre Aufgaben in der richtigen Reihenfolge zur richtigen Zeit ausführt und Probleme behandelt, wenn sie auftreten.

Sie definieren Ihre Workflows mit Python-Code, was bedeutet, dass Sie alle Werkzeuge nutzen können, die Sie bereits kennen. Jeder Workflow wird als DAG bezeichnet, der zeigt, wie Ihre Aufgaben miteinander verbunden sind und voneinander abhängen. Airflow bietet ein visuelles Web-Dashboard, auf dem Sie Ihre Workflows in Ausführung sehen, Protokolle überprüfen und fehlgeschlagene Aufgaben neu starten können.

Die Plattform arbeitet mit Cloud-Diensten wie AWS, Google Cloud und Azure sowie mit Hunderten anderer Tools über vorgefertigte Verbindungen zusammen. Sie können es auf Ihren eigenen Servern betreiben oder verwaltete Dienste wie Astronomer nutzen.

Um mit Apache Airflow zu beginnen, folgen Sie diesen Schritten:

• Installieren Sie Airflow auf Ihrem Computer oder Server mit pip. Sie können auch Docker verwenden, um eine schnelle Einrichtung mit allen Komponenten vorzunehmen.

• Schreiben Sie Ihren ersten Workflow als Python-Datei. Definieren Sie Aufgaben mit Operatoren wie PythonOperator zum Ausführen von Python-Funktionen oder BashOperator für Shell-Befehle.

• Platzieren Sie Ihre Workflow-Datei im DAGs-Ordner. Airflow findet und lädt neue Workflows automatisch alle paar Minuten.

• Öffnen Sie die Weboberfläche unter localhost:8080, um Ihren Workflow zu sehen. Sie können ihn einschalten, manuell auslösen oder nach Zeitplan laufen lassen.

• Überwachen Sie die Ausführung der Aufgaben über das Dashboard. Prüfen Sie die Protokolle, wenn etwas fehlschlägt, und verwenden Sie die Wiederholungsfunktion, um fehlgeschlagene Aufgaben erneut auszuführen.

• Verbinden Sie externe Dienste, indem Sie Verbindungen im Admin-Panel einrichten. So können Ihre Workflows mit Datenbanken, Cloud-Speicher und anderen Tools interagieren.

• Python-basierte Workflow-Erstellung

• Visuelles Web-Dashboard mit Überwachung

• Automatische Aufgabenplanung und Wiederholungen

• Intelligentes Abhängigkeitsmanagement

• Skalierbar vom Laptop bis zur Cloud

• Über 1.500 fertige Integrationen

• Funktioniert mit AWS, Google Cloud, Azure

• Befehlszeilentools für Automatisierung

• Eingebaute Protokollierung und Benachrichtigungen

• Open Source und selbst gehostet

• Aktive Community-Unterstützung

• Enterprise-Features verfügbar