De ultieme gids voor Apache Airflow

12 apr 2025 5 min lezen

Philip Tikhanovich, Head of Big Data, AI/ML/DS Departments.

Hoofd van de afdelingen Big Data, AI/ML/DS

Geverifieerde expert

Elk artikel op Innowise is geschreven door auteurs met praktijkervaring. Zij hebben niet alleen theoretische kennis van het onderwerp, maar delen ook inzichten uit concrete projecten.

11+ jaar ervaring

Geverifieerde expert

11+ jaar ervaring

Philip bouwt data-infrastructuren die voor duidelijkheid zorgen. Hij richt zich op het "waarom" achter de data en ontwerpt systemen die enorme volumes omzetten in bruikbare inzichten, terwijl hij ervoor zorgt dat de technische visie scherp en doelgericht blijft.

Expertise

Big Data AI & ML Python

Uitgelicht in

Laten we praten

Artikel samenvatten met AI

Toevoegen aan favoriete bronnen

Wat is Apache Airflow?

Apache Airflow is een hulpmiddel om visueel werkstromen te creëren, organiseren en controleren en taakketens (pipelines) te starten om gegevens te verwerken, op te slaan en te visualiseren. Apache Software Foundation is eigenaar van het platform dat nog steeds de incubatorfase doorloopt met 1000 medewerkers op GitHub en 13 000 sterren.

Apache Airflow introductie

Apache Airflow is een robuuste, open-source, in Python geschreven dienst die wordt gebruikt door Data Engineers om werkstromen en pijpelijnen te orkestreren door de afhankelijkheden van pijpelijnen, code, logs, triggertaken, voortgang en successtatus te markeren om zo nodig problemen op te lossen.

Als de taak is voltooid of mislukt, kan deze flexibele, schaalbare en compatibele oplossing met externe gegevens waarschuwingen en berichten sturen via Slack of e-mail. Apache legt geen beperkingen op aan hoe de werkstroom eruit moet zien en heeft een gebruiksvriendelijke interface om taken te volgen en opnieuw uit te voeren.

Hoe werkt Apache Airflow?

Pijpelijnen worden beschreven aan de hand van kernelementen in Apache:

DAG

De hoeksteen van de technologie wordt beschreven door directed acyclic graphs (DAG's). Dit model is een grafiek die geen cycli kent, maar parallelle paden die uit dezelfde partij komen. In eenvoudige woorden, DAG is een entiteit die taken combineert afhankelijk van de datapijplijn waar de afhankelijkheid tussen toepassingen duidelijk tot uiting komt.

Taak E is de laatste taak in de DAG die afhankelijk is van de succesvolle uitvoering van de voorgaande taken links daarvan.

Operator

Een operator is een afzonderlijk element in de taakketen (pijplijn). Met behulp van deze elementen beschrijven ontwikkelaars welke taak moet worden uitgevoerd. Apache Airflow heeft een lijst van voorgedefinieerde operatoren, waaronder:

PythonOperator voert Python-code uit
BashOperator voert bash scripts/commando's uit
PostgresOperator roept SQL-queries aan in PostgreSQL
RedshiftToS3Transfer voert UNLOAD commando's uit van Redshift naar S3
EmailOperator verstuurt e-mails

Taken en operatoren worden soms door elkaar gebruikt, maar wij gaan ervan uit dat het verschillende concepten zijn, waarbij operatoren dienen als patronen voor het genereren van taken.

Sensor

De sensor is een variant van een operator die toepassing vindt in gebeurtenisgestuurde pijplijnen. Voorbeelden:

PythonSensor wacht tot de functie True teruggeeft.
S3Sensor controleert de beschikbaarheid van het object door de sleutel in de S3 emmer

Haak

Hooks zijn diensten van derden die interageren met externe platforms (databases en API-bronnen). Hooks mogen geen kwetsbare informatie bezitten om gegevenslekken te voorkomen.

Planner

Het bewaakt alle DAG's, handelt werkstromen af, en dient opdrachten in bij Executor.

Webserver

De webserver speelt de rol van Apache Airflow gebruikersinterface. Hij helpt de status en voortgang van de taken te volgen en gegevens van externe depots te loggen.

Database

Alle relevante informatie wordt daar opgeslagen (taken, planningstermijnen, statistieken van elke sprint, enz.)

Executeur

De Executor voert taken uit en pusht ze naar werkers.

Laten we tot slot demonstreren hoe Apache werkt aan de hand van een eenvoudig voorbeeld. Eerst herziet Apache alle DAG's op de achtergrond. Dringende taken die voltooid moeten worden krijgen het merkteken SCHEDULED in de database. De Scheduler haalt taken uit de database en verdeelt ze over Executors. Daarna krijgen de taken de status QUEUED, en zodra de werkers ze gaan uitvoeren, wordt de status RUNNING aan de taak toegekend. Wanneer de taak is voltooid, geeft de werker deze aan als voltooid/gefaald, afhankelijk van het eindresultaat, en de Scheduler werkt de status in de database bij.

Apache Airflow kenmerken

Hieronder zetten we de spannendste kenmerken van Apache Airflow op een rij.

Gemakkelijk te bedienen

Basiskennis van Python is de enige vereiste om oplossingen op het platform te bouwen.

Open bron

De dienst is gratis, met vele actieve gebruikers wereldwijd.

Eenvoudige integratie

Je kunt naadloos samenwerken met aanvullende producten van Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Amazon AWS, enz.

Vriendelijke gebruikersinterface

U kunt de status van geplande en lopende taken in real-time volgen.

Verken verwante services

Apache Luchtstroom Principes

Hieronder vindt u meer informatie over de basisprincipes van Apache Airflow.

Dynamisch

Luchtstroompijpleidingen zijn geconfigureerd als Python code om pijpleidingen ’ generatie dynamisch te maken.

Uitbreidbaar

Gebruikers kunnen gedefinieerde operatoren, uitvoerders en bibliotheken creëren die geschikt zijn voor hun specifieke bedrijfsomgeving.

Schaalbaar

De dienst crasht niet omdat hij een modulaire architectuur heeft en tot in het oneindige kan worden opgeschaald.

Wat zijn de voordelen van Apache Airflow?

Ze omvatten automatisering, gemeenschap, visualisatie van bedrijfsprocessen, en een goede bewaking en controle. We zullen ze allemaal kort bespreken.

Gemeenschap

Er zijn meer dan 1000 bijdragers aan de open-source dienst. Zij werken regelmatig mee aan de upgrade ervan.

Visualisatie van bedrijfsprocessen

Apache is een perfect hulpmiddel om een "groter beeld" van iemands werkstroom beheer systeem te genereren.

Automatisering

Automatisering maakt het werk van Data Engineers soepeler en verbetert de algemene prestaties.

Toezicht en controle

Het ingebouwde waarschuwings- en meldingssysteem maakt het mogelijk verantwoordelijkheden vast te stellen en correcties door te voeren.

Apache Airflow gebruikscases

De praktische doeltreffendheid van de dienst blijkt uit de volgende gebruikcases:

Batch opdrachten;
Het plannen en orkestreren van data pijplijnen werkstromen met Airflow voor een specifiek tijdsinterval;
ETL/ELT pijplijnen die werken op batch gegevens;
pijplijnen die gegevens uit externe bronnen ontvangen of gegevens transformeren;
Apache Airflow voor het trainen van machine learning-modellen en het starten van taken in SageMaker;
Rapporten genereren;
Back-ups van DevOps jobs en het opslaan van de resultaten in een Hadoop cluster na het uitvoeren van een Spark job.

Apache Airflow als dienst

Veel data engineering platforms die gebruik maken van Airflow gebruiken de basis logica en voordelen van de dienst en voegen nieuwe functies toe om specifieke uitdagingen op te lossen. Ze kunnen Apache Airflow alternatieven worden genoemd, omdat ze vrijwel dezelfde functionaliteit hebben:

Astro - een data-orkestratieplatform om pipelines te creëren, uit te voeren en te observeren.
Google Cloud Composer - een data-orkestratieplatform om pipelines te bouwen, te plannen en te controleren.
Qubole – een open datalakeplatform voor machine learning, streaming en ad-hocanalyses.

Amazon Beheerde Werkstromen for Apache Airflow - een beheerde Airflow werkstroom orkestratiedienst om datapijplijnen op Amazon Web Diensten (AWS) op te zetten en te beheren.

Conclusie

Apache is een krachtig hulpmiddel voor data engineering dat compatibel is met diensten en platforms van derden. Migratie naar Airflow verloopt soepel en probleemloos, ongeacht de omvang en specificaties van het bedrijf.

Innowise levert diepgaande Apache expertise van elke complexiteit en omvang. Apache Airflow is een perfecte keuze om orde op zaken te stellen als een klant last heeft van slechte communicatie tussen afdelingen en op zoek is naar meer transparantie in werkstromen.

Onze deskundige ontwikkelaars zullen een modulair systeem op maat implementeren dat de werking met big data verbetert en Airflow-processen volledig beheert en aanpasbaar aan de bijzonderheden van uw bedrijfsomgeving.

Inhoudsopgave

Beoordeel dit artikel:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 beoordelingen)

Contacteer ons

Boek een gesprek of vul het onderstaande formulier in en we nemen contact met u op zodra we uw aanvraag hebben verwerkt.

Naam

Bedrijf

E-mail

Telefoon

Bericht

Stuur ons een spraakbericht

Documenten bijvoegen

Bestand uploaden

Je kunt 1 bestand van maximaal 2 MB bijvoegen. Geldige bestandsformaten: pdf, jpg, jpeg, png.

Door op ‘Stuur’ te klikken, stemt u ermee in dat Innowise uw persoonsgegevens verwerkt volgens ons privacybeleid om u van relevante informatie te voorzien. Door uw telefoonnummer op te geven, gaat u ermee akkoord dat we contact met u opnemen via telefoongesprekken, sms en messaging-apps. Voor bellen, berichten en dataverbruik kunnen kosten in rekening worden gebracht.

U kunt ons ook uw verzoek sturen
naar contact@innowise.com

Wat gebeurt er nu?

Zodra we uw aanvraag hebben ontvangen en verwerkt, nemen we contact met u op om de details van uw projectbehoeften te bespreken en tekenen we een NDA om vertrouwelijkheid te garanderen.

Na het bestuderen van uw wensen, behoeften en verwachtingen zal ons team een projectvoorstel opstellen met de omvang van het werk, de teamgrootte, de tijd en de geschatte kosten.

We zullen een afspraak met u maken om het aanbod te bespreken en de details vast te leggen.

Tot slot tekenen we een contract en gaan we meteen aan de slag met uw project.

Gerelateerde inhoud

Blog

Healthcare data warehouse: benefits, architecture, and use cases.

Datawarehouse voor de gezondheidszorg: voordelen, architectuur en toepassingsvoorbeelden

Ontdek hoe datawarehouses in de gezondheidszorg werken, wat ze kosten en waar ze toegevoegde waarde bieden voor zowel de zorg als de bedrijfsvoering.

Aleh Yafimau

21 september 2026

Blog

Best 10 data modernization companies in 2026.

De 10 beste bedrijven op het gebied van datamodernisering in 2026

Vergelijk de beste bedrijven op het gebied van datamodernisering en kies een partner voor het beheer van legacy-, cloud- en AI-ready data.

Philip Tikhanovich

16 juli 2026

Blog

How data analytics improves efficiency and reliability in power generation plants.

Hoe data-analyse de efficiëntie en betrouwbaarheid van elektriciteitscentrales verbetert

Best practices, casestudy's en inzichten van experts op het gebied van zeer efficiënte analyse van energiegegevens.

Dmitry Nazarevich

12 mrt 2026

Blog

Smart home app development: from concept to household companion.

Smart home app-ontwikkeling: van concept tot huisgenoot

Een volledige handleiding voor het ontwikkelen van een smart home-app die gebruikers zullen blijven gebruiken.

Dmitry Nazarevich

25 feb 2026

Blog

What is ERP and CRM? How they work together (integration guide).

Wat is ERP en CRM? Hoe ze samenwerken (integratiegids)

Ontdek de toptrends op het gebied van softwareontwikkeling voor 2026. Ontdek de nieuwste technologieën en inzichten die de software-industrie zullen transformeren!

Kiryl Drabysheuski

11 feb 2026

Blog

Top software development trends 2026: AI-driven coding, security, and cloud evolution.

Belangrijkste trends in softwareontwikkeling 2026: AI-gestuurde codering, beveiliging en cloud-evolutie

Ontdek de toptrends op het gebied van softwareontwikkeling voor 2026. Ontdek de nieuwste technologieën en inzichten die de software-industrie zullen transformeren!

Dmitry Nazarevich

Feb 1, 2026

Blog