Apache Airflow

Apache Airflow — это инструмент, который помогает создавать и управлять автоматизированными рабочими процессами для обработки данных. Представьте его как умного координатора, который запускает ваши задачи в правильном порядке, в нужное время и справляется с проблемами по мере их возникновения.

Вы определяете свои рабочие процессы с помощью кода на Python, что означает, что вы можете использовать все знакомые вам инструменты. Каждый рабочий процесс называется DAG, который показывает, как ваши задачи связаны и зависят друг от друга. Airflow поставляется с визуальной веб-панелью, где вы можете наблюдать за выполнением рабочих процессов, проверять логи и перезапускать неудавшиеся задачи.

Платформа работает с облачными сервисами, такими как AWS, Google Cloud и Azure, а также со сотнями других инструментов через готовые подключения. Вы можете запускать её на своих серверах или использовать управляемые сервисы, такие как Astronomer.

Начало работы с Apache Airflow включает следующие шаги:

• Установите Airflow на свой компьютер или сервер с помощью pip. Вы также можете использовать Docker для быстрой настройки со всеми готовыми компонентами.

• Напишите свой первый рабочий процесс в виде Python-файла. Определите задачи с помощью операторов, таких как PythonOperator для выполнения Python-функций или BashOperator для команд оболочки.

• Поместите файл рабочего процесса в папку DAGs. Airflow автоматически находит и загружает новые рабочие процессы каждые несколько минут.

• Откройте веб-интерфейс по адресу localhost:8080, чтобы увидеть свой рабочий процесс. Вы можете включить его, запустить вручную или позволить выполнять по расписанию.

• Отслеживайте выполнение задач через панель управления. Проверяйте логи, если что-то не удалось, и используйте кнопку повторной попытки для повторного запуска неудачных задач.

• Подключайте внешние сервисы, настроив соединения в панели администратора. Это позволяет вашим рабочим процессам взаимодействовать с базами данных, облачным хранилищем и другими инструментами.

• Создание рабочих процессов на Python

• Визуальная веб-панель с мониторингом

• Автоматическое планирование задач и повторные попытки

• Умное управление зависимостями

• Масштабируемость от ноутбука до облака

• Более 1500 готовых интеграций

• Работает с AWS, Google Cloud, Azure

• Инструменты командной строки для автоматизации

• Встроенное ведение журналов и оповещения

• Открытый исходный код и самостоятельный хостинг

• Активная поддержка сообщества

• Доступны функции корпоративного уровня