5 min read

Kompletny przewodnik po Apache Airflow

BI i analiza danych

Przewodnik

Python

Czym jest Apache Airflow?

Apache Airflow to narzędzie do wizualnego tworzenia, organizowania i monitorowania przepływów pracy oraz uruchamiania łańcuchów zadań (potoków) w celu przetwarzania, przechowywania i wizualizacji danych. Apache Software Foundation jest właścicielem platformy, która wciąż przechodzi przez etap inkubatora z 1000 współpracowników na GitHub 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

Kamień węgielny technologii jest opisywany przez skierowane grafy acykliczne (DAG). Model ten jest grafem, który nie ma cykli, ale ma równoległe ścieżki pochodzące z tej samej partii. Mówiąc prościej, DAG jest bytem, który łączy zadania w zależności od potoku 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 jest oddzielnym elementem w łańcuchu zadań (potoku). Korzystając z tych elementów, programiści opisują, jakie zadanie należy wykonać. Apache Airflow zawiera listę predefiniowanych operatorów, które obejmują:

PythonOperator wykonuje kod Python
BashOperator wykonuje skrypty/polecenia bash
PostgresOperator wywołuje zapytania SQL w PostgreSQL
RedshiftToS3Transfer uruchamia polecenia UNLOAD z Redshift do S3
EmailOperator wysyła wiadomości e-mail

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 jest odmianą operatora, który znajduje zastosowanie w potokach sterowanych 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.

Harmonogram

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

Web server

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.)

Wykonawca

Executor uruchamia zadania i przesyła je do pracowników.

Na koniec zademonstrujmy, jak działa Apache na prostym przykładzie. Po pierwsze, Apache weryfikuje wszystkie DAG w tle. Pilne zadania, które muszą zostać ukończone, otrzymują oznaczenie SCHEDULED w bazie danych. Scheduler pobiera zadania z bazy danych i rozsyła je do executorów. Następnie zadania otrzymują status QUEUED, a gdy pracownicy zaczną je wykonywać, do zadania przypisywany jest status RUNNING. Gdy zadanie zostanie ukończone, pracownik wskazuje je jako ukończone/nieudane w zależności od wyniku końcowego, 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 płynnie współpracować z produktami uzupełniającymi od Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Amazon AWS itp.

Przyjazny interfejs użytkownika

Status zaplanowanych i trwających zadań można śledzić w czasie rzeczywistym.

Zasady przepływu powietrza Apache

Poznaj podstawowe zasady Apache Airflow poniżej.

Dynamiczny

Rurociągi przepływu powietrza są skonfigurowane jako Kod Python aby generowanie rurociągów było dynamiczne.

Rozszerzalny

Użytkownicy mogą tworzyć zdefiniowane operatory, executory i biblioteki odpowiednie dla ich specyficznego środowiska biznesowego.

Skalowalność

Usługa nie ulega awarii, ponieważ ma architekturę modułową i może być skalowana do nieskończoności.

Jakie są zalety Apache Airflow?

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

Wspólnota

Usługę open-source współtworzy ponad 1000 osób. Regularnie uczestniczą oni w jej aktualizacji.

Wizualizacja procesów biznesowych

Apache jest doskonałym narzędziem do generowania "szerszego 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;
Potoków ETL/ELT, które działają na danych wsadowych;
Potoków, 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).

Wnioski

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 spersonalizowany system modułowy, który usprawni pracę z dużymi zbiorami danych i sprawi, że procesy Airflow będą w pełni zarządzane. Możliwość dostosowania do specyfiki środowiska biznesowego.

Dziękujemy za ocenę!

Dziękuję za komentarz!

Dmitry Nazarevich CTO

Data: 12 sierpnia 2022 r.

Spis treści

Oceń ten artykuł:

★★★★★ 4/5

4.8/5 (45 opinii)

Powiązane treści

Blog

Rola analityki danych w rewolucjonizowaniu branży ubezpieczeniowej

Blog

Inteligentne rolnictwo: przyszłość rolnictwa

Blog

Wszystko, co powinieneś wiedzieć o SDLC: fazy, korzyści i nie tylko

Blog

Jak stworzyć wydajny zespół programistów?

Blog

Podejścia do lepszej migracji do chmury

Blog

Inteligencja decyzyjna: nowa era sztucznej inteligencji

Blog

Sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej

Blog

Nauka o danych a analityka danych: Zrozumienie różnic

Blog

Zaplanuj tworzenie własnej witryny eCommerce krok po kroku

Blog

Jak utworzyć dokument SRS?

Blog

1TP49Usprawnianie działalności dzięki analityce Big Data

Blog

Najlepsze fora programistyczne w 2023 roku

Blog

Plusy i minusy outsourcingu IT i usług offshoringowych

Blog

Przyszłość dużych zbiorów danych - prognozy i badania | Analityka danych i jej wpływ na biznes

Przyniósł nam wyzwanie?

Nazwa

Firma

E-mail

Telefon

Wiadomość Prosimy o podanie szczegółów projektu, czasu trwania, stosu technologicznego, potrzebnych specjalistów IT i innych istotnych informacji.

Nagraj wiadomość głosową na temat
projekt, który pomoże nam lepiej go zrozumieć

W razie potrzeby dołącz dodatkowe dokumenty

Prześlij plik

Można załączyć maksymalnie 1 plik o łącznej wielkości 2 MB. Ważne pliki: pdf, jpg, jpeg, png

Informujemy, że po kliknięciu przycisku Wyślij Innowise będzie przetwarzać Twoje dane osobowe zgodnie z naszą Polityką prywatności w celu dostarczenia Ci odpowiednich informacji.

Co będzie dalej?

Po otrzymaniu i przetworzeniu Twojego zgłoszenia skontaktujemy się z Tobą wkrótce, aby wyszczególnić potrzeby projektu i podpisać umowę o zachowaniu poufności, aby zapewnić poufność informacji.

Po przeanalizowaniu wymagań, nasi analitycy i programiści opracowują projekt z zakresem prac, wielkością zespołu, czasem i kosztami szacunki.

Umówimy się z Tobą na spotkanie, aby omówić ofertę i dojść do porozumienia porozumienia.

Podpisujemy umowę i rozpoczynamy pracę nad projektem tak szybko, jak to możliwe możliwe.

Kompletny przewodnik po Apache Airflow

Czym jest Apache Airflow?

Wprowadzenie do Apache Airflow

Jak działa Apache Airflow?