Airflow — это платформа с открытым исходным кодом для создания, планирования и мониторинга рабочих процессов. Первоначально он был разработан Airbnb, а затем передан в дар Apache Software Foundation. Airflow позволяет вам определять сложные рабочие процессы как ряд взаимосвязанных задач, которые могут выполняться в определенном порядке и с зависимостями друг от друга.
Airflow использует направленные ациклические графы (DAG) для определения рабочих процессов, которые написаны на Python и состоят из задач, определенных как функции Python. Эти задачи можно выполнять на различных платформах, включая локальные, облачные или гибридные среды. Airflow имеет пользовательский веб-интерфейс, который позволяет отслеживать рабочие процессы и управлять ими, просматривать журналы и статистику, а также настраивать оповещения и уведомления.
Airflow легко настраивается и расширяется. Он предоставляет богатый набор операторов и хуков для различных источников данных и платформ, а также позволяет определять собственные пользовательские операторы и плагины. Airflow можно интегрировать с другими инструментами и платформами, такими как Kubernetes, Docker, AWS и Google Cloud Platform.
Некоторые ключевые особенности Airflow включают в себя:
- Динамические рабочие процессы: Airflow позволяет вам определять динамические рабочие процессы, которые могут адаптироваться к изменяющимся условиям и источникам данных.
- Зависимости данных: Airflow может обрабатывать сложные зависимости данных и обеспечивать выполнение задач в правильном порядке.
- Масштабируемость: Airflow предназначен для крупномасштабной обработки данных и может масштабироваться по горизонтали для обработки возросших рабочих нагрузок.
- Повторное использование: Airflow позволяет вам определять задачи и рабочие процессы, которые можно повторно использовать в нескольких проектах.
- Расширяемость: Airflow предоставляет гибкую архитектуру, которую можно расширить с помощью пользовательских операторов, хуков и плагинов.
В целом, Airflow — это мощный инструмент для управления и автоматизации рабочих процессов данных. Это может помочь оптимизировать обработку данных, уменьшить количество ошибок и повысить производительность инженеров данных и специалистов по данным.
