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Der ultimative Leitfaden zu Apache Airflow

Datenanalyse

Leitfaden

Python

Was ist Apache Airflow?

Apache Airflow ist ein Tool zur visuellen Erstellung, Organisation und Überwachung von Workflows und Pipelines zum Verarbeiten, Speichern und Visualisieren von Daten. Die Plattform der Apache Software Foundation befindet sich noch in der Inkubationsphase und hat 1000 Mitwirkende auf GitHub und 13.000 Sterne.

Einführung zu Apache Airflow

Apache Airflow ist ein robustes Open-Source-Tool in Python, mit dem Data Engineers Workflows und Pipelines steuern, Abhängigkeiten, Code, Logs, Aufgaben, Fortschritt und Status überwachen und bei Bedarf Probleme beheben.

Bei Abschluss oder Fehler sendet die flexible, skalierbare Lösung Benachrichtigungen per Slack oder E-Mail. Apache Airflow setzt keine Vorgaben für Workflows und bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Überwachen und Neustarten von Jobs.

Wie funktioniert Apache Airflow?

Pipelines werden mithilfe von Kernelementen in Apache beschrieben:

DAG

Die Technologie basiert auf gerichteten azyklischen Graphen (DAGs), die ohne Zyklen parallel verlaufende Aufgaben und deren Abhängigkeiten in Datenpipelines abbilden.

Aufgabe E ist die letzte Aufgabe im DAG, die von der erfolgreichen Erfüllung der vorhergehenden Aufgaben links abhängt.

Operator

Ein Operator ist ein Element in der Pipeline, das eine Aufgabe definiert. Apache Airflow bietet verschiedene vordefinierte Operatoren, darunter:

PythonOperator führt Python-Code aus
BashOperator führt Bash-Skripte/Befehle aus
PostgresOperator ruft SQL-Abfragen in PostgreSQL auf
RedshiftToS3Transfer führt UNLOAD-Befehle von Redshift zu S3 aus
EmailOperator sendet E-Mails

Tasks und Operatoren werden oft gleichgesetzt, sind aber unterschiedlich: Operatoren sind Vorlagen zur Erstellung von Tasks.

Sensor

Der Sensor ist eine Variante eines Operators, der in ereignisgesteuerten Pipelines implementiert wird. Beispiele:

PythonSensor wartet darauf, dass die Funktion True zurückgibt
S3Sensor prüft die Verfügbarkeit des Objekts anhand des Schlüssels im S3-Bucket

Hook

Hooks sind Dienste von Drittanbietern, die mit externen Plattformen (Datenbanken und API-Ressourcen) interagieren. Hooks sollten keine anfälligen Informationen enthalten, um Datenlecks zu vermeiden.

Scheduler

Es überwacht alle DAGs, verarbeitet Workflows und übermittelt Jobs an Executor.

Webserver

Der Webserver fungiert als Apache Airflow-Benutzeroberfläche. Er hilft, den Status und Fortschritt von Aufgaben zu verfolgen und Daten von Remote-Depots zu protokollieren.

Datenbank

Dort sind alle relevanten Informationen gespeichert (Aufgaben, Planungszeiträume, Statistiken zu jedem Sprint usw.).

Executor

Der Executor führt Aufgaben aus und übergibt sie an die Worker.

Apache prüft im Hintergrund alle DAGs. Dringende Aufgaben werden als SCHEDULED markiert, vom Scheduler an Executor verteilt, erhalten QUEUED und dann RUNNING. Nach Abschluss meldet der Worker Erfolg oder Fehler, der Scheduler aktualisiert den Status.

Merkmale von Apache Airflow

Nachfolgend listen wir die aufregendsten Merkmale von Apache Airflow auf.

Einfach zu bedienen

Grundlegende Python-Kenntnisse sind die einzige Voraussetzung, um Lösungen auf der Plattform zu erstellen.

Offene Quelle

Der Dienst ist kostenlos und hat weltweit viele aktive Benutzer.

Einfache Integration

Man kann nahtlos mit ergänzenden Produkten von Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Amazon AWS usw. arbeiten.

Benutzerfreundliche Oberfläche

Sie können den Status geplanter und laufender Aufgaben in Echtzeit verfolgen.

Andere Dienstleistungen, die wir anbieten

Prinzipien in Apache Airflow

Informieren Sie sich unten über die grundlegenden Prinzipien von Apache Airflow.

Dynamisch

Airflow-Pipelines werden als Python-Code konfiguriert, um die Generierung von Pipelines dynamisch zu gestalten.

Erweiterbar

Benutzer können definierte Operatoren, Executoren und Bibliotheken erstellen, die für ihre spezifische Geschäftsumgebung geeignet sind.

Skalierbar

Der Dienst stürzt nicht ab, da er eine modulare Architektur hat und unbegrenzt skaliert werden kann.

Was sind die Vorteile von Apache Airflow?

Dazu gehören Automatisierung, Community, Visualisierung von Geschäftsprozessen sowie eine angemessene Überwachung und Kontrolle. Wir werden sie alle kurz durchgehen.

Community

Mehr als 1.000 Mitwirkende leisten ihren Beitrag zum Open-Source-Dienst und beteiligen sich regelmäßig an dessen Aktualisierung.

Visualisierung von Geschäftsprozessen

Apache ist ein perfektes Tool, um einen „größeren Überblick“ über das eigene Workflow-Management-System zu erhalten.

Automatisierung

Durch die Automatisierung wird die Arbeit von Dateningenieuren reibungsloser und die Gesamtleistung verbessert.

Überwachung und Kontrolle

Das integrierte Warn- und Benachrichtigungssystem ermöglicht das Festlegen von Verantwortlichkeiten und das Implementieren von Korrekturen.

Anwendungsfälle für Apache Airflow

Die praktische Wirksamkeit des Dienstes lässt sich in folgenden Anwendungsfällen zeigen:

Batch-Aufträge
Planen und Orchestrieren von Datenpipeline-Workflows mit Airflow für ein bestimmtes Zeitintervall
ETL/ELT-Pipelines, die mit Batchdaten arbeiten
Pipelines, die Daten von externen Quellen empfangen oder Datentransformationen durchführen
Apache Airflow für Trainingsmodelle für maschinelles Lernen und Auslösen von Jobs in SageMaker
Erstellen von Berichten
Backups von DevOps-Jobs und Speichern der Ergebnisse in einem Hadoop-Cluster nach der Ausführung eines Spark-Jobs

Apache Airflow als Dienst

Viele Airflow-basierte Plattformen erweitern die Grundfunktionen und gelten als ähnliche Alternativen:

Astro – eine Datenorchestrierungsplattform zum Erstellen, Ausführen und Beobachten von Pipelines
Google Cloud Composer – eine Datenorchestrierungsplattform zum Erstellen, Planen und Steuern von Pipelines
Qubole – eine offene Data-Lake-Plattform für maschinelles Lernen, Streaming und Ad-hoc-Analysen

Amazon Managed Workflows for Apache Airflow – ein verwalteter Service zur Orchestrierung von Airflow-Workflows für Datenpipelines auf AWS.

Abschluss

Apache ist ein leistungsstarkes Data-Engineering-Tool, kompatibel mit Drittanbietern. Die Migration zu Airflow verläuft reibungslos, unabhängig von Unternehmensgröße und Anforderungen.

Innowise bietet umfassende Apache-Expertise. Apache Airflow ist ideal, um bei schlechter Abteilungskommunikation für mehr Transparenz in Workflows zu sorgen.

Unsere Entwickler setzen mit Apache Airflow ein modulares System um, das große Datenmengen effizient verarbeitet, Workflows an Ihre Geschäftsprozesse anpasst und vollständig verwaltet.

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Dmitry Nazarevich CTO

Datum: Apr 12, 2025

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