Le guide ultime d'Apache Airflow

12 avril 2025 5 min de lecture

Résumé par l'IA

Qu'est-ce que Apache Airflow?

Apache Airflow est un outil permettant de créer, d'organiser et de surveiller visuellement des flux de travail et de lancer des chaînes de tâches (pipelines) pour traiter, stocker et visualiser des données. L'Apache Software Foundation est propriétaire de la plateforme qui passe encore par la phase d'incubation avec 1000 contributeurs sur GitHub et 13 000 étoiles.

Introduction à Apache Airflow

Apache Airflowest un service robuste, open-source, écrit en Python, utilisé par Data Engineers pour orchestrer les workflows et les pipelines en mettant en évidence les dépendances, le code, les journaux, les tâches de déclenchement, la progression et l'état de réussite des pipelines afin de résoudre les problèmes si nécessaire.

Si la tâche s'achève ou échoue, cette solution flexible, évolutive et compatible avec les données externes est capable d'envoyer des alertes et des messages via Slack ou par courriel. Apache n'impose pas de restrictions sur l'aspect du flux de travail et dispose d'une interface conviviale pour suivre et réexécuter les tâches.

Comment fonctionne Apache Airflow?

Les pipelines sont décrits à l'aide des éléments de base d'Apache:

DAG

La pierre angulaire de cette technologie est décrite par les graphes acycliques dirigés (DAG). Ce modèle est un graphe qui ne comporte pas de cycles mais des chemins parallèles provenant d'un même lot. En termes simples, le DAG est une entité qui combine des tâches en fonction du pipeline de données où la dépendance entre les applications se manifeste clairement.

La tâche E est la dernière tâche du DAG qui dépend de l'accomplissement réussi des tâches précédentes à gauche.

Opérateur

Un opérateur est un élément distinct de la chaîne de tâches (pipeline). À l'aide de ces éléments, les développeurs décrivent la tâche qui doit être exécutée. Apache Airflow a une liste d'opérateurs prédéfinis qui incluent :

PythonOperator exécute le code Python
BashOperator exécute les scripts/commandes bash
PostgresOperator appelle des requêtes SQL dans PostgreSQL
RedshiftToS3Transfer exécute les commandes UNLOAD de Redshift vers S3
EmailOperator envoie des courriels

Les tâches et les opérateurs sont parfois utilisés de manière interchangeable, mais nous supposons qu'il s'agit de concepts différents où les opérateurs servent de modèles pour générer des tâches.

Senseur

Le senseur est une variante d'un opérateur qui trouve son application dans les pipelines pilotés par les événements. Exemples:

PythonSensor attend que la fonction renvoie True.
S3Sensor vérifie la disponibilité de l'objet par la clé dans le seau S3

Hook

Hooks sont des services tiers qui interagissent avec des plateformes externes (bases de données et ressources API). Hooks ne doivent pas posséder d'informations vulnérables afin d'éviter les fuites de données.

Planificateur

Il surveille tous les DAGs, gère les flux de travail et soumet les tâches à l'Executor.

Serveur web

Le serveur web joue le rôle d'interface utilisateur d'Apache Airflow. Il permet de suivre l'état et la progression des tâches et de consigner les données provenant des dépositaires distants.

Base de données

Toutes les informations pertinentes y sont stockées (tâches, périodes du calendrier, statistiques de chaque sprint, etc.)

Exécuteur testamentaire

L'exécuteur exécute les tâches et les transmet aux travailleurs.

Enfin, démontrons comment Apache fonctionne sur un exemple simple. Tout d'abord, Apache révise tous les DAGs en arrière-plan. Les tâches urgentes qui doivent être achevées reçoivent la marque SCHEDULED dans la base de données. Le Scheduler récupère les tâches dans la base de données et les distribue aux Executors. Ensuite, les tâches reçoivent le statut QUEUED, et lorsque les travailleurs commencent à les exécuter, le statut RUNNING est attribué à la tâche. Lorsque la tâche est terminée, le travailleur l'indique comme terminée/échec en fonction du succès du résultat final, et le Scheduler met à jour le statut dans la base de données.

Caractéristiques d'Apache Airflow

Ci-dessous, nous énumérons les caractéristiques les plus intéressantes d'Apache Airflow.

Facile à utiliser

Une connaissance de base de Python est la seule exigence pour construire des solutions sur la plateforme.

Source ouverte

Le service est gratuit et compte de nombreux utilisateurs actifs dans le monde entier.

Intégration facile

Il est possible de travailler en toute transparence avec des produits complémentaires de Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Amazon AWS, etc.

Interface utilisateur conviviale

Vous pouvez suivre en temps réel l'état des tâches programmées et en cours.

Explorer les services connexes

Principes d'Apache Airflow

Découvrez ci-dessous les principes de base d'Apache Airflow.

Dynamique

Les pipelines de flux d'air sont configurés comme Code Python pour rendre dynamique la génération des pipelines.

Extensible

Les utilisateurs peuvent créer des opérateurs, des exécutants et des bibliothèques définis, adaptés à leur environnement professionnel spécifique.

Évolutif

Le service ne tombe pas en panne car il possède une architecture modulaire et peut être étendu à l'infini.

Quels sont les avantages d'Apache Airflow?

Ils comprennent l'automatisation, la communauté, la visualisation des processus d'affaires, ainsi qu'un suivi et un contrôle appropriés. Nous allons les passer en revue brièvement.

Communauté

Il y a plus de 1000 contributeurs au service open-source. Ils participent régulièrement à sa mise à jour.

Visualisation des processus d'affaires

Apache est un outil parfait pour obtenir une "vue d'ensemble" de son système de gestion des flux de travail.

Automatisation

L'automatisation facilite le travail des ingénieurs en données et améliore les performances globales.

Suivi et contrôle

Le système intégré d'alertes et de notifications permet de définir les responsabilités et de mettre en œuvre les corrections.

Cas d'utilisation d'Apache Airflow

L'efficacité pratique du service peut être démontrée dans les cas d'utilisation suivants:

Travaux par lots;
Planification et orchestration des flux de travail des pipelines de données avec Airflow pour un intervalle de temps spécifique ;
Les pipelines ETL/ELT qui travaillent sur des données en lot;
Les pipelines qui reçoivent des données de sources externes ou effectuent des transformations de données;
Apache Airflow pour les modèles d'apprentissage automatique et le déclenchement de travaux dans SageMaker;
Générer des rapports;
Sauvegarde des travaux DevOps et sauvegarde des résultats dans un cluster Hadoop après l'exécution d'un travail Spark.

Apache Airflow en tant que service

De nombreuses plateformes d'ingénierie de données utilisant Airflow utilisent la logique de base et les avantages du service et ajoutent de nouvelles fonctionnalités pour résoudre des problèmes spécifiques. Elles peuvent être appelées Apache Airflow alternatives puisqu'elles ont des fonctionnalités assez similaires:

Astro - une plateforme d'orchestration de données pour créer, exécuter et observer des pipelines.
Google Cloud Composer - une plateforme d'orchestration de données pour construire, planifier et contrôler des pipelines.
Qubole - une plateforme ouverte de lac de données pour l'apprentissage automatique, la diffusion en continu et l'analyse ad hoc.

Amazon Managed Workflows for Apache Airflow – un service géré d'orchestration de flux de travail Airflow permettant de configurer et d'exploiter des pipelines de données sur Amazon Web Services (AWS).

Conclusion

Apache est un outil puissant d'ingénierie des données compatible avec des services et des plates-formes tiers. La migration vers Airflow se fait en douceur et sans problème, quelles que soient la taille et les spécifications de l'entreprise.

Le groupe Innowise offre une expertise approfondie d'Apache, quelle que soit la complexité et l'ampleur de la tâche. Apache Airflow est un choix idéal pour remettre de l'ordre si un client souffre d'une mauvaise communication entre les départements et recherche une plus grande transparence dans les flux de travail.

Nos développeurs qualifiés mettront en œuvre un système modulaire hautement personnalisé qui améliorera le fonctionnement grâce au big data et permettra aux processus d'Airflow d'être entièrement gérés et de s'adapter aux besoins des clients. adaptable aux particularités de votre environnement professionnel.

Philip Tikhanovich

Chef du service Big Data

Philip construit des infrastructures de données qui apportent de la clarté. Il se concentre sur le “pourquoi” des données, en concevant des systèmes qui traitent des volumes massifs pour en tirer des informations exploitables, tout en veillant à ce que la vision technique reste claire et précise.

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