Apache Airflow

Apache Airflow, veri işleme için otomatik iş akışları oluşturmanıza ve yönetmenize yardımcı olan bir araçtır. Bunu, görevlerinizi doğru sırayla, doğru zamanda çalıştıran ve sorunlar ortaya çıktığında bunları yöneten akıllı bir koordinatör olarak düşünebilirsiniz.

İş akışlarınızı Python kodu kullanarak tanımlarsınız, bu da zaten bildiğiniz tüm araçları kullanabileceğiniz anlamına gelir. Her iş akışına DAG denir ve bu, görevlerinizin nasıl bağlandığını ve birbirine nasıl bağımlı olduğunu gösterir. Airflow, iş akışlarınızı çalışırken görebileceğiniz, günlükleri kontrol edebileceğiniz ve başarısız görevleri yeniden başlatabileceğiniz görsel bir web kontrol paneli ile birlikte gelir.

Platform, AWS, Google Cloud ve Azure gibi bulut hizmetleriyle ve hazır bağlantılar aracılığıyla yüzlerce diğer araçla çalışır. Kendi sunucularınızda çalıştırabilir veya Astronomer gibi yönetilen hizmetleri kullanabilirsiniz.

Apache Airflow ile başlamanın adımları şunlardır:

• Airflow'u bilgisayarınıza veya sunucunuza pip kullanarak kurun. Tüm bileşenlerin hazır olduğu hızlı bir kurulum için Docker da kullanabilirsiniz.

• İlk iş akışınızı bir Python dosyası olarak yazın. Python fonksiyonlarını çalıştırmak için PythonOperator veya shell komutları için BashOperator gibi operatörleri kullanarak görevleri tanımlayın.

• İş akışı dosyanızı DAGs klasörüne yerleştirin. Airflow, yeni iş akışlarını her birkaç dakikada bir otomatik olarak bulur ve yükler.

• İş akışınızı görmek için localhost:8080 adresindeki web arayüzünü açın. İş akışını açabilir, manuel tetikleyebilir veya programlı olarak çalışmasına izin verebilirsiniz.

• Görev yürütmesini panodan izleyin. Bir şeyler başarısız olursa logları kontrol edin ve başarısız görevleri tekrar çalıştırmak için yeniden dene butonunu kullanın.

• Yönetim panelinde bağlantılar kurarak harici servisleri bağlayın. Bu, iş akışlarınızın veritabanları, bulut depolama ve diğer araçlarla etkileşimde bulunmasını sağlar.

• Python tabanlı iş akışı oluşturma

• İzleme özellikli görsel web kontrol paneli

• Otomatik görev zamanlama ve yeniden deneme

• Akıllı bağımlılık yönetimi

• Dizüstü bilgisayardan buluta ölçeklenebilir

• 1.500'den fazla hazır entegrasyon

• AWS, Google Cloud, Azure ile uyumlu

• Otomasyon için komut satırı araçları

• Yerleşik kayıt ve uyarı sistemi

• Açık kaynak ve kendi sunucunuzda barındırılabilir

• Aktif topluluk desteği

• Kurumsal düzeyde özellikler mevcut