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Apache Airflow是一个开源的工作流编排平台,旨在通过编程方式(主要使用Python)定义、调度和监控复杂工作流,它以有向无环图(DAG)形式管理任务依赖关系,支持灵活的调度策略(如基于时间、事件或依赖),提供直观的Web界面用于任务状态监控与管理,具备高度可扩展性,可集成多种数据处理工具、云服务及外部系统,广泛应用于数据管道构建、ETL流程自动化、机器学***工作流编排等场景,帮助用户高效管理和执行复杂的任务流程。
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Apache Airflow

Apache Airflow(简称 Airflow)是一个用于可编程地编排、调度和监控工作流的平台。

当工作流以代码形式定义时,其可维护性、可版本化、可测试性和协作性都会显著提升。Airflow 支持将工作流编写为有向无环图(DAG)任务,调度器会根据任务依赖关系,在一组工作节点上执行任务。通过丰富的命令行工具,可轻松对 DAG 进行复杂操作;直观的用户界面则便于可视化生产环境中的任务流水线、监控进度及排查问题。

项目定位

Airflow 最适用于静态且变化缓慢的工作流场景。当 DAG 结构在多次运行中保持一致时,能更清晰地体现工作单元和连续性。类似工具包括 Luigi、Oozie 和 Azkaban。

在数据处理中,Airflow 建议任务应具备幂等性(即任务结果一致,不会在目标系统中产生重复数据),且避免在任务间传递大量数据(但可通过 Airflow 的 XCom 功能传递元数据)。对于高容量、数据密集型任务,最佳实践是委托给专注此类工作的外部服务处理。

Airflow 本身并非流处理解决方案,但常被用于实时数据处理场景——通过批量拉取流数据进行处理。

核心特性

  • 动态性:Airflow 流水线基于 Python 代码配置,支持动态生成流水线。可通过代码逻辑灵活实例化不同流水线。
  • 可扩展性:支持自定义操作符、执行器,并能扩展库以适配业务环境的抽象层级需求。
  • 简洁明确:流水线定义精简且清晰,核心支持通过 Jinja 模板引擎实现脚本参数化,简化配置流程。
  • 高可扩展性:采用模块化架构,通过消息队列协调任意数量的工作节点,支持集群规模扩展。

快速开始

如需安装、入门或学***完整教程,可参考 Airflow ***文档(最新 稳定版):

  • 安装指南
  • 快速入门
  • 详细教程

关于 Airflow 改进提案(AIPs),可访问 Airflow Wiki。

依赖项目(如提供方包、Docker 镜像、Helm Chart)的文档,可在 文档索引 中查询。

用户好评

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oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"