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La guía definitiva de Apache Airflow

BI y data analytics

Guía

Python

¿Qué es Apache Airflow?

Apache Airflow es una herramienta para crear, organizar y supervisar visualmente flujos de trabajo y lanzar cadenas de tareas (pipelines) para procesar, almacenar y visualizar datos. Apache Software Foundation es propietaria de la plataforma que aún pasa por la fase de incubadora con 1000 colaboradores en GitHub y 13 000 estrellas.

Introducción a Apache Airflow

Apache Airflowes un servicio robusto, de código abierto y escrito en Python utilizado por Ingenieros de datos para orquestar flujos de trabajo y pipelines resaltando las dependencias de los pipelines, el código, los registros, las tareas de activación, el progreso y el estado de éxito para solucionar problemas cuando sea necesario.

Si la tarea se completa o falla, esta solución flexible, escalable y compatible con datos externos es capaz de enviar alertas y mensajes a través de Slack o correo electrónico. Apache no impone restricciones sobre el aspecto que debe tener el flujo de trabajo y cuenta con una interfaz fácil de usar para realizar el seguimiento y volver a ejecutar los trabajos.

¿Cómo funciona Apache Airflow?

Las tuberías se describen con el uso de elementos centrales en Apache:

DAG

La piedra angular de la tecnología se describe mediante grafos acíclicos dirigidos (DAG). Este modelo es un grafo que no tiene ciclos, sino caminos paralelos procedentes del mismo lote. En palabras sencillas, DAG es una entidad que combina tareas en función de la canalización de datos donde se manifiesta claramente la dependencia entre aplicaciones.

La tarea E es el trabajo final en DAG que depende de la realización con éxito de las tareas precedentes a la izquierda.

Operador

Un operador es un elemento independiente en la cadena de tareas (pipeline). Mediante estos elementos, los desarrolladores describen qué tarea debe ejecutarse. Apache Airflow tiene una lista de operadores predefinidos que incluyen:

PythonOperator ejecuta código Python
BashOperator ejecuta scripts/comandos bash
PostgresOperator llama a consultas SQL en PostgreSQL
RedshiftToS3Transfer ejecuta comandos UNLOAD desde Redshift a S3
EmailOperator envía correos electrónicos

Las tareas y los operadores se utilizan a veces indistintamente, pero suponemos que son conceptos diferentes en los que los operadores sirven como patrones para generar tareas.

Sensor

El sensor es una variación de un operador que encuentra aplicación en las canalizaciones dirigidas por eventos. Ejemplos:

PythonSensor espera a que la función devuelva True
S3Sensor comprueba la disponibilidad del objeto por la clave en el bucket S3

Gancho

Los ganchos son servicios de terceros que interactúan con plataformas externas (bases de datos y recursos API). Los ganchos no deben poseer información vulnerable para evitar fugas de datos.

Planificador

Supervisa todos los DAG, gestiona los flujos de trabajo y envía los trabajos a Executor.

Servidor web

El servidor web desempeña el papel de interfaz de usuario de Apache Airflow. Ayuda a seguir el estado y el progreso de las tareas y a registrar los datos de los depositarios remotos.

Base de datos

Toda la información pertinente se almacena allí (tareas, periodos de programación, estadísticas de cada sprint, etc.).

Ejecutor

El Ejecutor ejecuta tareas y las envía a los trabajadores.

Por último, vamos a demostrar cómo funciona Apache con un ejemplo sencillo. En primer lugar, Apache revisa todos los DAGs en segundo plano. Las tareas urgentes que necesitan ser completadas obtienen la marca SCHEDULED en la base de datos. El Planificador recupera las tareas de la base de datos y las distribuye a los Ejecutores. Después, las tareas reciben el estado QUEUED, y una vez que los trabajadores empiezan a ejecutarlas, se asigna el estado RUNNING a la tarea. Cuando se completa la tarea, el trabajador la indica como finalizada/fallida en función del éxito del resultado final, y el Planificador actualiza el estado en la base de datos.

Características de Apache Airflow

A continuación, enumeramos las características más interesantes de Apache Airflow.

Fácil de manejar

Un conocimiento básico de Python es el único requisito para construir soluciones en la plataforma.

Código abierto

El servicio es gratuito y cuenta con muchos usuarios activos en todo el mundo.

Fácil integración

Se puede trabajar sin problemas con productos complementarios de Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Amazon AWS, etc.

Interfaz de usuario sencilla

Puede seguir el estado de las tareas programadas y en curso en tiempo real.

Principios de flujo de aire Apache

Conozca a continuación los principios básicos de Apache Airflow.

Dinámico

Los conductos de aire se configuran como Código Python para dinamizar la generación de tuberías.

Extensible

Los usuarios pueden crear operadores, ejecutores y bibliotecas definidos y adecuados para su entorno empresarial específico.

Escalable

El servicio no se bloquea porque tiene una arquitectura modular y puede ampliarse hasta el infinito.

¿Cuáles son las ventajas de Apache Airflow?

Incluyen la automatización, la comunidad, la visualización de los procesos empresariales, así como la supervisión y el control adecuados. Vamos a repasar brevemente todos ellos.

Comunidad

Este servicio de código abierto cuenta con más de 1.000 colaboradores. Participan regularmente en su actualización.

Visualización de los procesos empresariales

Apache es una herramienta perfecta para generar una "imagen más amplia" del propio sistema de gestión del flujo de trabajo.

Automatización

La automatización facilita el trabajo de los ingenieros de datos y mejora el rendimiento general.

Seguimiento y control

El sistema integrado de alertas y notificaciones permite establecer responsabilidades y aplicar correcciones.

Casos de uso de Apache Airflow

La eficacia práctica del servicio puede demostrarse en los siguientes casos de uso:

Trabajos por lotes;
Programación y orquestación de flujos de trabajo de canalizaciones de datos con Airflow para un intervalo de tiempo específico;
ETL/ELT pipelines que trabajan con datos por lotes;
Canalizaciones que reciben datos de fuentes externas o realizan transformaciones de datos;
Apache Airflow para modelos de formación de aprendizaje automático y activación de trabajos en SageMaker;
Generación de informes;
Copias de seguridad de trabajos DevOps y almacenamiento de los resultados en un clúster Hadoop tras ejecutar un trabajo Spark.

Apache Airflow como servicio

Un montón de plataformas de ingeniería de datos potenciadas por Airflow utilizan la lógica básica y los beneficios del servicio y añaden nuevas características para resolver retos específicos. Se les puede llamar alternativas Apache Airflow, ya que tienen una funcionalidad bastante similar:

Astro: una plataforma de orquestación de datos para crear, ejecutar y observar canalizaciones.
Google Cloud Composer: una plataforma de orquestación de datos para crear, programar y controlar canalizaciones.
Qubole: una plataforma abierta de lago de datos para aprendizaje automático, streaming y análisis ad hoc.

Amazon Managed Workflows para Apache Airflow: un servicio de orquestación de flujos de trabajo Airflow administrado para configurar y operar canalizaciones de datos en Amazon Web Services (AWS).

Conclusión

Apache es una potente herramienta de ingeniería de datos compatible con servicios y plataformas de terceros. La migración a Airflow es fluida y sin problemas, independientemente del tamaño y las especificaciones de la empresa.

Innowise ofrece una profunda experiencia en Apache de cualquier complejidad y alcance. Apache Airflow es una opción perfecta para poner orden si un cliente sufre de mala comunicación entre departamentos y busca más transparencia en los flujos de trabajo.

Nuestros cualificados desarrolladores implementarán un sistema modular altamente personalizado que mejore el funcionamiento con big data y haga que los procesos de Airflow estén totalmente gestionados y adaptable a las peculiaridades de su entorno empresarial.

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Dmitry Nazarevich CTO

Date: 12 de agosto de 2022

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