Apache Airflow

Apache Airflow 是一个帮助您创建和管理自动化数据处理工作流的工具。可以把它看作一个智能协调者，按正确的顺序和时间运行您的任务，并在出现问题时进行处理。

您可以使用 Python 代码定义工作流，这意味着您可以使用所有熟悉的工具。每个工作流称为 DAG，展示了任务之间的连接和依赖关系。Airflow 配备了一个可视化的网页仪表盘，您可以在其中查看工作流的运行情况、检查日志并重新启动失败的任务。

该平台支持与 AWS、Google Cloud 和 Azure 等云服务以及数百种通过现成连接的其他工具协作。您可以在自己的服务器上运行它，也可以使用像 Astronomer 这样的托管服务。

开始使用 Apache Airflow 需要按照以下步骤进行：

• 使用 pip 在您的计算机或服务器上安装 Airflow。您也可以使用 Docker 快速设置，所有组件均已准备就绪。

• 将您的第一个工作流写成 Python 文件。使用如 PythonOperator（运行 Python 函数）或 BashOperator（执行 shell 命令）等操作符定义任务。

• 将您的工作流文件放入 DAGs 文件夹。Airflow 会每隔几分钟自动发现并加载新的工作流。

• 打开浏览器访问 localhost:8080 查看您的工作流。您可以启动它，手动触发，或让它按计划运行。

• 通过仪表盘监控任务执行情况。如果出现失败，请查看日志，并使用重试按钮重新运行失败的任务。

• 通过在管理面板中设置连接，连接外部服务。这使您的工作流能够与数据库、云存储及其他工具交互。

• 基于Python的工作流创建

• 带监控的可视化网页仪表盘

• 自动任务调度与重试

• 智能依赖管理

• 可扩展，从笔记本到云端

• 1500多个现成集成

• 支持AWS、Google Cloud、Azure

• 命令行工具实现自动化

• 内置日志记录与告警

• 开源且自托管

• 活跃的社区支持

• 提供企业级功能