Apache Airflow

Apache Airflow to narzędzie, które pomaga tworzyć i zarządzać zautomatyzowanymi przepływami pracy do przetwarzania danych. Można je porównać do inteligentnego koordynatora, który uruchamia Twoje zadania we właściwej kolejności, o odpowiednim czasie i radzi sobie z problemami, gdy się pojawią.

Definiujesz swoje przepływy pracy za pomocą kodu w Pythonie, co oznacza, że możesz korzystać ze wszystkich narzędzi, które już znasz. Każdy przepływ pracy nazywany jest DAG, który pokazuje, jak Twoje zadania są połączone i od siebie zależne. Airflow oferuje wizualny pulpit nawigacyjny w przeglądarce, gdzie możesz obserwować działanie przepływów, sprawdzać logi i ponownie uruchamiać nieudane zadania.

Platforma współpracuje z usługami chmurowymi takimi jak AWS, Google Cloud i Azure, a także setkami innych narzędzi dzięki gotowym integracjom. Możesz uruchomić ją na własnych serwerach lub korzystać z usług zarządzanych, takich jak Astronomer.

Rozpoczęcie pracy z Apache Airflow obejmuje następujące kroki:

• Zainstaluj Airflow na swoim komputerze lub serwerze za pomocą pip. Możesz również użyć Dockera, aby szybko skonfigurować wszystkie komponenty gotowe do użycia.

• Napisz swój pierwszy workflow jako plik Python. Zdefiniuj zadania za pomocą operatorów, takich jak PythonOperator do uruchamiania funkcji Pythona lub BashOperator do poleceń powłoki.

• Umieść plik workflow w folderze DAGs. Airflow automatycznie znajduje i ładuje nowe workflow co kilka minut.

• Otwórz interfejs webowy pod adresem localhost:8080, aby zobaczyć swój workflow. Możesz go włączyć, uruchomić ręcznie lub pozwolić na działanie według harmonogramu.

• Monitoruj wykonanie zadań przez panel kontrolny. Sprawdź logi, jeśli coś się nie powiedzie, i użyj przycisku ponownej próby, aby uruchomić nieudane zadania ponownie.

• Połącz zewnętrzne usługi, konfigurując połączenia w panelu administracyjnym. Pozwala to twoim workflow na interakcję z bazami danych, chmurą i innymi narzędziami.

• Tworzenie przepływów pracy oparte na Pythonie

• Wizualny pulpit internetowy z monitorowaniem

• Automatyczne harmonogramowanie zadań i ponawianie prób

• Inteligentne zarządzanie zależnościami

• Skalowalny od laptopa po chmurę

• Ponad 1500 gotowych integracji

• Współpracuje z AWS, Google Cloud, Azure

• Narzędzia wiersza poleceń do automatyzacji

• Wbudowane logowanie i alerty

• Open source i samodzielne hostowanie

• Aktywne wsparcie społeczności

• Dostępne funkcje klasy enterprise