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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。