Kompletny przewodnik po Apache Airflow

12 kwietnia 2025 r. 5 minut czytania

Podsumuj artykuł za pomocą AI

Czym jest Apache Airflow?

Apache Airflow to narzędzie do wizualnego tworzenia, organizowania i monitorowania przepływów pracy oraz uruchamiania łańcuchów zadań (tzw. pipeline'ów), aby przetwarzać, przechowywać i wizualizować dane. Platforma jest własnością Apache Software Foundation, która wciąż jest w fazie inkubacji, a na GitHubie ma ponad 1000 współtwórców i 13 000 gwiazdek.

Wprowadzenie do Apache Airflow

Apache Airflow to solidna, open-source'owa usługa napisana przez Python, używana przez inżynierów danych do orkiestracji przepływów pracy i potoków poprzez podświetlanie zależności potoków, kodu, dzienników, zadań wyzwalających, postępu i statusu sukcesu w celu rozwiązywania problemów w razie potrzeby.

Jeśli zadanie zostanie ukończone lub zakończy się niepowodzeniem, to elastyczne, skalowalne i kompatybilne z zewnętrznymi danymi rozwiązanie jest w stanie wysyłać alerty i wiadomości za pośrednictwem Slacka lub poczty e-mail. Apache nie nakłada ograniczeń na wygląd przepływu pracy i posiada przyjazny dla użytkownika interfejs do śledzenia i ponownego uruchamiania zadań.

Jak działa Apache Airflow?

Pipeliny są opisane przy użyciu podstawowych elementów Apache:

DAG

Podstawowym elementem technologii są skierowane grafy acykliczne (DAG). Ten model to graf, który nie zawiera cykli, ale posiada równoległe ścieżki wychodzące z tego samego zadania. Prościej mówiąc, DAG to jednostka łącząca zadania w zależności od pipeline'u danych, gdzie zależność między aplikacjami jest wyraźnie widoczna.

Zadanie E jest ostatnim zadaniem w DAG, które zależy od pomyślnego wykonania poprzednich zadań po lewej stronie.

Operator

Operator to oddzielny element w łańcuchu zadań (pipeline). Za pomocą tych elementów programiści określają, jakie zadanie ma zostać wykonane. Apache Airflow zawiera listę predefiniowanych operatorów, które obejmują:

PythonOperator, który wykonuje kod Python
BashOperator, który uruchamia skrypty/komendy bash
PostgresOperator, który uruchamia zapytania SQL w PostgreSQL
RedshiftToS3Transfer, który wykonuje polecenia UNLOAD z Redshift do S3
EmailOperator, który wysyła e-maile

Zadania i operatorzy są czasami używane zamiennie, ale zakładamy, że są to różne koncepcje, w których operatorzy służą jako wzorce do generowania zadań.

Czujnik

Sensor to wariant operatora, który znajduje zastosowanie w pipeline'ach napędzanych zdarzeniami. Przykłady:

PythonSensor czeka, aż funkcja zwróci wartość True
S3Sensor sprawdza dostępność obiektu według klucza w zasobniku S3

Hak

Hooki to usługi stron trzecich, które współdziałają z zewnętrznymi platformami (bazami danych i zasobami API). Hooki nie powinny posiadać wrażliwych informacji, aby zapobiec wyciekowi danych.

Scheduler

Monitoruje wszystkie DAG, obsługuje przepływy pracy i przesyła zadania do Executora.

Serwer WWW

Serwer WWW pełni rolę interfejsu użytkownika Apache Airflow. Pomaga śledzić status i postęp zadań oraz rejestrować dane ze zdalnych depozytariuszy.

Baza danych

Przechowywane są tam wszystkie istotne informacje (zadania, okresy harmonogramu, statystyki z każdego sprintu itp.)

Executor

Executor uruchamia zadania i przesyła je do pracowników.

Na koniec, zobaczmy, jak Apache działa na prostym przykładzie. Po pierwsze, Apache przegląda wszystkie DAG-i w tle. Pilne zadania, które muszą zostać wykonane, otrzymują oznaczenie SCHEDULED w bazie danych. Scheduler pobiera zadania z bazy danych i rozdziela je do Executor'ów. Następnie zadania otrzymują status QUEUED, a gdy pracownicy zaczynają je wykonywać, przypisywany jest im status RUNNING. Po zakończeniu zadania pracownik wskazuje, czy zostało zakończone sukcesem czy porażką, a Scheduler aktualizuje status w bazie danych.

Funkcje Apache Airflow

Poniżej przedstawiamy najbardziej ekscytujące funkcje Apache Airflow.

Łatwa obsługa

Podstawowa znajomość Python jest jedynym wymogiem do tworzenia rozwiązań na tej platformie.

Otwarte źródło

Usługa jest bezpłatna i ma wielu aktywnych użytkowników na całym świecie.

Łatwa integracja

Można bezproblemowo pracować z komplementarnymi produktami Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Amazon AWS itp.

Przyjazny interfejs użytkownika

Status zaplanowanych i trwających zadań można śledzić w czasie rzeczywistym.

Poznaj powiązane usługi

Zasady przepływu powietrza Apache

Poznaj podstawowe zasady Apache Airflow poniżej.

Dynamiczność

Rurociągi przepływu powietrza są skonfigurowane jako kod Python, aby generowanie pipeline'ów było dynamiczne.

Rozszerzalność

Użytkownicy mogą tworzyć zdefiniowanych operatorów, executor'ów i biblioteki, dostosowane do specyficznego środowiska biznesowego.

Skalowalność

Usługa nie zawiesza się, ponieważ ma modularną architekturę i może być skalowana w nieskończoność.

Jakie są zalety Apache Airflow?

Obejmują one automatyzację, społeczność, wizualizację procesów biznesowych, a także odpowiednie monitorowanie i kontrolę. Pokrótce omówimy je wszystkie.

Społeczność

Jest ponad 1000 współtwórców open-source'owej usługi. Regularnie uczestniczą w jej rozwoju.

Wizualizacja procesów biznesowych

Apache to idealne narzędzie do generowania „większego obrazu” systemu zarządzania przepływem pracy.

Automatyzacja

Automatyzacja usprawnia pracę inżynierów danych i zwiększa ogólną wydajność.

Monitorowanie i kontrola

Wbudowany system alertów i powiadomień umożliwia ustalanie obowiązków i wdrażanie poprawek.

Przypadki użycia Apache Airflow

Praktyczną skuteczność usługi można wykazać w następujących przypadkach użycia:

Zadania wsadowe;
Planowanie i orkiestracja przepływów pracy potoków danych z Airflow dla określonego przedziału czasu;
Potoki ETL/ELT, które działają na danych wsadowych;
Potoki, które odbierają dane ze źródeł zewnętrznych lub przeprowadzają transformację danych;
Apache Airflow dla modeli uczenia maszynowego i wyzwalania zadań w SageMaker;
Generowanie raportów;
Kopie zapasowe z zadań DevOps i zapisywanie wyników w klastrze Hadoop po wykonaniu zadania Spark.

Apache Airflow jako usługa

Wiele platform inżynierii danych opartych na Airflow wykorzystuje podstawową logikę i zalety usługi oraz dodaje nowe funkcje w celu rozwiązania konkretnych wyzwań. Można je nazwać alternatywami Apache Airflow, ponieważ mają dość podobną funkcjonalność:

Astro - platforma orkiestracji danych do tworzenia, uruchamiania i obserwowania potoków.
Google Cloud Composer - platforma orkiestracji danych do tworzenia, planowania i kontrolowania potoków.
Qubole - otwarta platforma data lake do uczenia maszynowego, streamingu i analityki ad-hoc.

Amazon Managed Workflows for Apache Airflow - zarządzana usługa orkiestracji przepływu pracy Airflow do konfigurowania i obsługi potoków danych w Amazon Web Services (AWS).

Podsumowując

Apache to potężne narzędzie do inżynierii danych kompatybilne z usługami i platformami innych firm. Migracja do Airflow jest płynna i bezproblemowa niezależnie od wielkości i specyfikacji firmy.

Innowise zapewnia dogłębną ekspertyzę Apache o dowolnej złożoności i zakresie. Apache Airflow to doskonały wybór, aby zaprowadzić porządek, jeśli klient cierpi z powodu słabej komunikacji między działami i szuka większej przejrzystości w przepływie pracy.

Nasi wykwalifikowani programiści wdrożą wysoce dostosowany system modularny, który poprawia operacje z dużymi danymi i sprawia, że procesy Airflow są w pełni zarządzane i dostosowane do specyfiki Twojego środowiska biznesowego.

Philip Tikhanovich

Kierownik Działu Big Data

Philip tworzy infrastruktury danych, które zapewniają przejrzystość. Koncentruje się na tym, “dlaczego” stoją za danymi, projektując systemy, które przetwarzają ogromne ilości danych w użyteczne informacje, jednocześnie zapewniając, że wizja techniczna pozostaje ostra i celowa.

Czytaj więcej

Spis treści

Oceń ten artykuł:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 opinii)

Skontaktuj się z nami

Umów się na rozmowę lub wypełnij poniższy formularz, a my odezwiemy się do Ciebie po przetworzeniu Twojego zgłoszenia.

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość

Wyślij nam wiadomość głosową

Załącz dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć 1 plik o rozmiarze do 2 MB. Prawidłowe formaty plików: pdf, jpg, jpeg, png.

Klikając "Wyślij", wyrażasz zgodę na przetwarzanie Twoich danych osobowych przez Innowise zgodnie z naszą Politykę Prywatności w celu przekazania Ci odpowiednich informacji. Podając numer telefonu, zgadzasz się na kontakt za pośrednictwem połączeń głosowych, SMS-ów lub komunikatorów. Mogą obowiązywać opłaty za połączenia, wiadomości i transmisję danych.

Możesz także wysłać swoje zapytanie
na contact@innowise.com

Co dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą, aby szczegółowo opisać projekt i podpisać umowę NDA w celu zapewnienia poufności.

Po zapoznaniu się z Twoimi potrzebami i oczekiwaniami, nasz zespół opracuje projekt wraz z zakresem prac, wielkością zespołu, wymaganym czasem i szacunkowymi kosztami.

Zorganizujemy spotkanie w celu omówienia oferty i ustalenia szczegółów.

Na koniec podpiszemy umowę, błyskawicznie rozpoczynając pracę nad projektem.

Powiązane treści

Blog

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

Jak analiza danych poprawia wydajność i niezawodność elektrowni

Najlepsze praktyki, studia przypadków i spostrzeżenia ekspertów dotyczące wysoce wydajnej analizy danych energetycznych.

Dmitry Nazarevich

12 marca 2026 r.

Blog

Smart home app development: from concept to household companion.

Tworzenie aplikacji smart home: od pomysłu do towarzysza gospodarstwa domowego

Kompleksowy przewodnik po tym, jak opracować aplikację inteligentnego domu, której użytkownicy będą używać.

Dmitry Nazarevich

25 lutego 2026 r.

Blog

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

Co to jest ERP i CRM? Jak działają razem (przewodnik integracji)

Odkryj najważniejsze trendy w rozwoju oprogramowania w 2026 roku. Poznaj najnowsze technologie i spostrzeżenia, które zmienią branżę oprogramowania!

Kiryl Drabysheuski

11 lutego 2026 r.

Blog

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

Najważniejsze trendy w rozwoju oprogramowania w 2026 roku: kodowanie oparte na AI, bezpieczeństwo i ewolucja chmury

Odkryj najważniejsze trendy w rozwoju oprogramowania w 2026 roku. Poznaj najnowsze technologie i spostrzeżenia, które zmienią branżę oprogramowania!

Dmitry Nazarevich

1 lutego 2026 r.

Blog

Top ERP trends 2026: innovations and strategies for business growth.

Najważniejsze trendy ERP 2026: innowacje i strategie rozwoju biznesu

Sprawdź trendy, które zdefiniują rynek ERP w 2026 roku: od rozwiązań opartych na chmurze po kopiloty GenAI i nie tylko.

Kiryl Drabysheuski

23 stycznia 2026 r.

Blog

Fitness app development: Why it's not a DIY project and how to get professional help.

Tworzenie aplikacji fitness: Dlaczego nie jest to projekt DIY i jak uzyskać profesjonalną pomoc?

Myślisz, że tworzenie aplikacji fitness jest łatwe? Oto, co tak naprawdę się psuje i jak zrobić to dobrze.

Pavel Skamartsou

30 października 2025 r.

Blog

Comparing Looker vs Power BI: unveiling the best BI tool.

Porównanie Looker vs Power BI: odkrycie najlepszego narzędzia BI

Dowiedz się, jak Looker i Power BI różnią się pod względem możliwości analitycznych, dostosowywania, czasu konfiguracji i zastosowań biznesowych.

12 sierpnia 2025 r.

Blog

The role of data analytics in revolutionizing the insurance industry.

Rola analityki danych w rewolucjonizowaniu branży ubezpieczeniowej

Zobacz, jak zaawansowana analityka pomaga ubezpieczycielom przewidywać ryzyko, dokładnie wyceniać polisy i wykrywać oszustwa w czasie rzeczywistym.

Philip Tikhanovich

16 czerwca 2025 r.

Blog

How to turn everyday data into big wins for your retail business.

Jak przekształcić codzienne dane w duże korzyści dla biznesu detalicznego

Dowiedz się, w jaki sposób sprzedawcy detaliczni wykorzystują BI do przewidywania popytu, personalizowania ofert i usprawniania operacji.

Dmitry Nazarevich

12 maja 2025 r.

Blog

Decision intelligence: the new era of AI.

Inteligencja decyzyjna: nowa era sztucznej inteligencji

Zobacz, jak firmy wykorzystują AI i modele danych do automatyzacji złożonych decyzji w finansach, opiece zdrowotnej i logistyce.

Dmitry Nazarevich

6 maja 2025 r.

Blog

Coding the future: 14 software development trends you can’t ignore in 2025.

Kodowanie przyszłości: 14 trendów w rozwoju oprogramowania, których nie możesz zignorować w 2025 roku

Poznaj nową falę trendów w rozwoju oprogramowania i zobacz, jak mogą one zwiększyć zwrot z inwestycji i napędzać rozwój firmy.

Ivan Shatukha

21 kwietnia 2025 r.

Blog

Boosting your business with big data analytics.

✅ Impulsione o negócio com Big Data

Odblokuj rozwój dzięki Big Data: analiza predykcyjna, wgląd w potrzeby klientów i wydajność operacyjna.

Dmitry Nazarevich

8 kwietnia 2025 r.

Kompletny przewodnik po Apache Airflow

Czym jest Apache Airflow?

Wprowadzenie do Apache Airflow

Jak działa Apache Airflow?

DAG

Operator

Czujnik

Hak

Scheduler

Serwer WWW

Baza danych

Executor

Funkcje Apache Airflow

Łatwa obsługa

Otwarte źródło

Łatwa integracja

Przyjazny interfejs użytkownika

Poznaj powiązane usługi

Zasady przepływu powietrza Apache

Dynamiczność

Rozszerzalność

Skalowalność

Jakie są zalety Apache Airflow?

Społeczność

Wizualizacja procesów biznesowych

Automatyzacja

Monitorowanie i kontrola

Przypadki użycia Apache Airflow

Apache Airflow jako usługa

Podsumowując

Czytaj więcej

Spis treści

Skontaktuj się z nami

Powiązane treści

Interesują Cię inne usługi?