5 min att läsa

Den ultimata guiden till Apache Airflow

BI och dataanalys

Guide

Python

Vad är Apache Airflow?

Apache Airflow är ett verktyg för att visuellt skapa, organisera och övervaka arbetsflöden och starta uppgiftskedjor (pipelines) för att bearbeta, lagra och visualisera data. Apache Software Foundation äger plattformen som fortfarande går igenom inkubatorstadiet med 1000 bidragsgivare på GitHub och 13 000 stjärnor.

Apache Airflow introduktion

Apache Airflow är en robust, öppen källkod, Python-skriven tjänst som används av Data Engineers för att orkestrera arbetsflöden och pipelines genom att markera pipelines beroenden, kod, loggar, triggeruppgifter, framsteg och framgångsstatus för att felsöka problem vid behov.

Om uppgiften slutförs eller misslyckas kan denna flexibla, skalbara och kompatibla med extern datalösning skicka varningar och meddelanden via Slack eller e-post. Apache ställer inte in begränsningar för hur arbetsflödet ska se ut och har ett användarvänligt gränssnitt för att spåra och köra om jobb.

Hur fungerar Apache Airflow?

Rörledningar beskrivs med hjälp av kärnelement i Apache:

DAG

Hörnstenen i tekniken beskrivs av riktade acykliska grafer (DAGs). Denna modell är en graf som inte har cykler men har parallella vägar som kommer från samma sats. I enkla ord är DAG en enhet som kombinerar uppgifter beroende på datapipeline där beroendet mellan applikationer tydligt manifesteras.

Uppgift E är det sista jobbet i DAG som beror på att de föregående uppgifterna till vänster är framgångsrika.

Operatör

En operatör är ett separat element i uppgiftskedjan (pipeline). Med hjälp av dessa element beskriver utvecklare vilken uppgift som behöver utföras. Apache Airflow har en lista med fördefinierade operatörer som inkluderar:

PythonOperator utför Python-kod
BashOperator utför bash-skript/kommandon
PostgresOperator anropar SQL-förfrågningar i PostgreSQL
RedshiftToS3Transfer kör UNLOAD-kommandon från Redshift till S3
EmailOperator skickar e-postmeddelanden

Uppgifter och operatörer används omväxlande ibland, men vi antar att de är olika begrepp där operatörer fungerar som mönster för att generera uppgifter.

Sensor

Sensorn är en variant av en operatör som hittar implementering i händelsedrivna rörledningar. Exempel:

PythonSensor väntar på att funktionen ska returnera True
S3Sensor kontrollerar objektets tillgänglighet med nyckeln i S3-skopan

Krok

Krokar är tjänster från tredje part som interagerar med externa plattformar (databaser och API-resurser). Krokar bör inte ha sårbar information för att förhindra dataläckage.

Schemaläggaren

Den övervakar alla DAGs, hanterar arbetsflöden och skickar jobb till exekutören.

Webbserver

Webbservern spelar rollen som Apache Airflow användargränssnitt. Det hjälper till att spåra uppgifternas status och framsteg och logga data från fjärr depositaries.

Databas

All relevant information lagras där (uppgifter, schema perioder, statistik från varje sprint, osv).

Exekutor

Exekutören driver uppgifter och driver dem till arbetare.

Slutligen, låt oss visa hur Apache fungerar på ett enkelt exempel. För det första reviderar Apache alla dag i bakgrunden. Brådskande uppgifter som måste slutföras får märket schemalagt i databasen. Schemaläggaren hämtar uppgifter från databasen och distribuerar dem till exekutörer. Därefter får uppgifterna status i kö, och när arbetarna börjar utföra dem tilldelas körstatus till jobbet. När uppgiften är klar anger arbetaren att den är klar/misslyckad beroende på slutresultatet, och schemaläggaren uppdaterar statusen i databasen.

Apache Airflow Funktioner

Nedan listar vi de mest spännande funktionerna i Apache Airflow.

Lätt att använda

Grundläggande Python-kunskap är det enda kravet för att bygga lösningar på plattformen.

Öppen källkod

Tjänsten är gratis, med många aktiva användare över hela världen.

Enkel integrering

Man kan sömlöst arbeta med kompletterande produkter från Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Amazon AWS, osv.

Användarvänligt gränssnitt

Du kan spåra status för schemalagda och pågående uppgifter i realtid.

Apache Airflow Principer

Lär dig mer om de grundläggande Apache Airflow-principerna nedan.

Dynamisk

Luftflödesledningar är konfigurerade som Python-kod att göra pipelines generation dynamisk.

Utökningsbar

Användare kan skapa definierade operatörer, exekutörer och bibliotek som är lämpliga för deras specifika affärsmiljö.

Skalbara

Tjänsten kraschar inte eftersom den har en modulär arkitektur och kan skalas till oändlighet.

Vilka är fördelarna med Apache Airflow?

De inkluderar automatisering, gemenskap, visualisering av affärsprocesser, samt korrekt övervakning och kontroll. Vi kommer kort att gå igenom dem alla.

Gemenskapen

Det finns mer än 1000 bidragsgivare till open-source-tjänsten. De deltar regelbundet i uppgraderingen.

Visualisering av affärsprocesser

Apache är ett perfekt verktyg för att skapa en "större bild" av sitt arbetsflödeshanteringssystem.

Automatisering

Automatisering gör dataingenjörernas jobb smidigare och förbättrar den totala prestandan.

Övervakning och kontroll

Det inbyggda systemet för varningar och meddelanden gör det möjligt att ställa in ansvar och genomföra korrigeringar.

Apache Airflow användningsfall

Tjänstens praktiska effektivitet kan visas i följande användningsfall:

Batchjobb;
Schemaläggning och orkestrering av arbetsflöden för datapipelines med Airflow för ett visst tidsintervall;
ETL/ELT-rörledningar som arbetar med batchdata;
Pipelines som tar emot data från externa källor eller genomför dataomvandling;
Apache Airflow för maskininlärningsmodeller och utlösande jobb i SageMaker;
Skapa rapporter;
Säkerhetskopior från DevOps-jobb och spara resultaten i ett Hadoop-kluster efter att ha utfört ett Spark-jobb.

Apache Airflow som tjänst

Många datatekniska plattformar som är utrustade med Airflow använder tjänstens grundläggande logik och fördelar och lägger till nya funktioner för att lösa specifika utmaningar. De kan kallas Apache Airflow-alternativ eftersom de har ganska liknande funktioner:

Astro - en dataorkestreringsplattform för att skapa, köra och observera rörledningar.
Google Cloud Composer - en dataorkestreringsplattform för att bygga, schemalägga och styra pipelines.
Qubole - en öppen datasjö-plattform för maskininlärning, streaming och ad hoc-analys

Amazon Managed Workflows för Apache Airflow - en hanterad airflow workflow-orkestreringstjänst för att konfigurera och driva datapipelines på Amazon Web Services (AWS).

Slutsats

Apache är ett kraftfullt verktyg för datateknik som är kompatibelt med tjänster och plattformar från tredje part. Migrering till luftflöde är smidig och problemfri oavsett företagets storlek och specifikationer.

Innowise levererar djup Apache expertis av komplexitet och omfattning. Apache Airflow är ett perfekt val för att få ordning om en klient lider av dålig kommunikation mellan avdelningar och söker efter mer öppenhet i arbetsflöden.

Våra skickliga utvecklare kommer att implementera ett mycket anpassat modulsystem som förbättrar driften med big data och gör Airflow processer helt hanterade och anpassningsbar till din affärsmiljös särdrag.

Tack för ditt betyg!

Tack för din kommentar!

Dmitry Nazarevich CTO

Datum: 12 augusti 2022

Innehållsförteckning

Betygsätt den här artikeln:

★★★★★ 4/5

4,8/5 (45 recensioner)

Relaterat innehåll

Blogg

Maximera patientvården: Fördelarna med dataanalys inom hälso- och sjukvården

Blogg

Den ultimata guiden till de bästa CMS-plattformarna för e-handel 2024

Blogg

Liten täckning Utvecklingstrender för programvara 2024

Kodning av framtiden: 14 trender inom mjukvaruutveckling som du inte kan ignorera 2024

Blogg

Dataanalysens roll i revolutioneringen av försäkringsbranschen

Blogg

Tokenisering av egendom: framtiden för fastighetstillgångar

Blogg

Smart farming: jordbrukets framtid

Blogg

Allt du bör veta om SDLC: faser, fördelar med mera

Blogg

Att klättra i pyramiden: hur man strukturerar ett högpresterande team för mjukvaruutveckling

Hur man strukturerar ett högpresterande mjukvaruutvecklingsteam

Blogg

Strategier för en bättre cloudmigrering

Blogg

Beslutsintelligens: den nya eran av AI

Blogg

Artificiell intelligens i vården

Blogg

Datavetenskap kontra dataanalys: Förstå skillnaderna

Har du en utmaning för oss?

Namn

Företag

E-post

Telefon

Meddelande Vänligen inkludera projektinformation, varaktighet, teknologistack, IT-proffs som behövs och annan relevant information

Spela in ett röstmeddelande om ditt projekt för att hjälpa oss att förstå det bättre

Bifoga ytterligare dokument vid behov

Ladda upp filen

Du kan bifoga upp till 1 fil på totalt 2 MB. Giltiga filer: pdf, jpg, jpeg, png

Observera att när du klickar på knappen Skicka kommer Innowise att behandla dina personuppgifter i enlighet med vår Integritetspolicy för att ge dig lämplig information.

Vad händer härnäst?

Efter att ha mottagit och behandlat din begäran kommer vi att återkomma till dig inom kort för att specificera dina projektbehov och underteckna en NDA för att säkerställa konfidentialitet av information.

Efter att ha undersökt kraven utarbetar våra analytiker och utvecklare en projektförslag med arbetets omfattning, lagets storlek, tid och kostnad uppskattningar.

Vi ordnar ett möte med dig för att diskutera erbjudandet och komma överens.

Vi skriver på ett kontrakt och börjar arbeta med ditt projekt så snabbt som möjligt.