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Apache Airflowè un servizio robusto, open-source e scritto in Python utilizzato da Data Engineers per orchestrare flussi di lavoro e pipeline evidenziando le dipendenze, il codice, i registri, le attività di trigger, l'avanzamento e lo stato di successo delle pipeline per risolvere i problemi quando necessario. .
Se l'attività viene completata o fallisce, questa soluzione flessibile, scalabile e compatibile con i dati esterni è in grado di inviare avvisi e messaggi via Slack o e-mail. Apache non impone restrizioni sull'aspetto del flusso di lavoro e dispone di un'interfaccia facile da usare per monitorare e rilanciare i lavori.
Infine, dimostriamo come funziona Apache con un semplice esempio. Innanzitutto, Apache rivede tutti i DAG in background. Le attività urgenti che devono essere completate ricevono il marchio SCHEDULED nel database. Lo Scheduler recupera i task dal database e li distribuisce agli Executor. Successivamente, i compiti ricevono lo stato QUEUED e, una volta che i lavoratori iniziano a eseguirli, viene assegnato lo stato RUNNING al lavoro. Quando l'attività è completata, il lavoratore la indica come conclusa/fallita, a seconda del successo del risultato finale, e lo Scheduler aggiorna lo stato nel database.
Di seguito elenchiamo le caratteristiche più interessanti di Apache Airflow.
La conoscenza di base di Python è l'unico requisito per costruire soluzioni sulla piattaforma.
Il servizio è gratuito, con molti utenti attivi in tutto il mondo.
Si può lavorare senza problemi con i prodotti complementari di Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Amazon AWS, ecc.
È possibile monitorare lo stato delle attività pianificate e in corso in tempo reale.
Di seguito vengono illustrati i principi di base di Apache Airflow.
Le condutture del flusso d'aria sono configurate come Codice Python per rendere dinamica la generazione delle condotte.
Gli utenti possono creare operatori, esecutori e librerie definiti e adatti al loro specifico ambiente aziendale.
Il servizio non si blocca perché ha un'architettura modulare e può essere scalato all'infinito.
Tra questi vi sono l'automazione, la comunità, la visualizzazione dei processi aziendali, nonché il monitoraggio e il controllo adeguati. Li analizzeremo brevemente tutti.
Ci sono più di 1000 collaboratori al servizio open-source. Partecipano regolarmente al suo aggiornamento.
Apache è uno strumento perfetto per generare un "quadro generale" del proprio sistema di gestione del flusso di lavoro.
L'automazione rende più agevole il lavoro dei Data Engineer e migliora le prestazioni complessive.
Il sistema di avvisi e notifiche integrato consente di definire le responsabilità e di attuare le correzioni.
Molte piattaforme di ingegneria dei dati basate su Airflow utilizzano la logica e i vantaggi di base del servizio e aggiungono nuove funzionalità per risolvere sfide specifiche. Possono essere chiamate alternative di Apache Airflow poiché hanno funzionalità piuttosto simili:
Amazon Managed Workflows for Apache Airflow - un servizio di orchestrazione di flussi di lavoro Airflow gestito per impostare e gestire pipeline di dati su Amazon Web Services (AWS).
Conclusione
Apache è un potente strumento per l'ingegneria dei dati compatibile con servizi e piattaforme di terze parti. La migrazione ad Airflow avviene senza problemi, indipendentemente dalle dimensioni e dalle specifiche dell'azienda.
Innowise offre una profonda esperienza Apache di qualsiasi complessità e portata. Apache Airflow è la scelta perfetta per portare ordine se un cliente soffre di scarsa comunicazione tra i reparti e cerca maggiore trasparenza nei flussi di lavoro.
I nostri sviluppatori specializzati implementeranno un sistema modulare altamente personalizzato che migliora l'operatività con i big data e rende i processi di Airflow completamente gestiti e adattabile alle peculiarità del vostro ambiente aziendale.
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