Каково основное назначение Apache Airflow

Ответ

Apache Airflow — это open-source платформа для программного создания, планирования и мониторинга сложных конвейеров обработки данных (workflows).

Ключевая идея Airflow — «Workflows as Code» (конвейеры как код). Это позволяет версионировать, тестировать и совместно работать над потоками данных так же, как с обычным кодом.

Основные компоненты и концепции:

DAG (Directed Acyclic Graph): Направленный ациклический граф. Это Python-скрипт, который определяет структуру конвейера: какие задачи выполнять и в какой последовательности.
Операторы (Operators): Атомарные единицы работы. Существуют готовые операторы для множества систем (BashOperator, PythonOperator, PostgresOperator) и возможность создавать свои.
Планировщик (Scheduler): Демон, который отслеживает состояние DAG'ов и запускает задачи по расписанию или триггеру.
Веб-интерфейс (Web UI): Инструмент для визуализации графов, мониторинга выполнения задач и управления конвейерами.

Простой пример DAG:

from airflow.models.dag import DAG
from airflow.operators.bash import BashOperator
from datetime import datetime

with DAG(
    dag_id="simple_bash_dag",
    description="Простой пример DAG с Bash-командой",
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    schedule_interval="@daily",
    catchup=False
) as dag:
    # Задача, которая выполняет команду 'echo'
    task_hello = BashOperator(
        task_id="print_hello",
        bash_command="echo 'Hello from Airflow!'"
    )

Сценарии применения:

ETL/ELT процессы (извлечение, преобразование и загрузка данных).
Обучение и развертывание моделей машинного обучения (MLOps).
Автоматизация генерации отчетов.
Резервное копирование и другие инфраструктурные задачи.