apache/airflow
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、机器学习工作流编排等场景，帮助用户高效管理和执行复杂的任务流程。
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明 · 点击收起说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
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、入门或学习完整教程，可参考 Airflow 官方文档（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。
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull apache/airflow:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"