airflow
Apache Airflow 是一个用于编排、调度和监控工作流的平台。
主要特点：
- 工作流编排：
- 可以使用 Python 代码定义复杂的工作流，包括任务的依赖关系、执行顺序和触发条件等。
- 支持多种任务类型，如 Bash 脚本、Python 函数、SQL 查询等。
-
可以轻松地集成各种数据源和工具，实现数据处理、机器学习、ETL 等任务的自动化。
-
调度和执行：
- 提供强大的调度功能，可以根据时间、事件或外部触发条件来启动工作流。
- 支持分布式执行，可以在多个节点上并行执行任务，提高工作流的执行效率。
-
提供任务的重试、失败处理和日志记录等功能，确保工作流的可靠性和稳定性。
-
监控和可视化：
- 提供直观的用户界面，可以实时监控工作流的执行状态、任务进度和日志信息。
- 支持自定义仪表盘和报表，方便用户了解工作流的整体情况和性能指标。
-
可以发送通知和警报，及时通知用户工作流的异常情况。
-
扩展性和灵活性：
- 可以通过插件机制扩展 Airflow 的功能，支持自定义任务类型、调度器和执行器等。
- 与多种数据源和工具集成，如 Hive、Spark、Kubernetes 等，满足不同场景的需求。
- 支持版本控制和团队协作，方便多人共同开发和维护工作流。
应用场景：
-
数据处理和分析：可以用于构建数据管道，实现数据的抽取、转换和加载（ETL）过程。例如，从数据库中抽取数据，进行清洗和转换，然后加载到数据仓库或数据分析平台中。
-
机器学习和人工智能：可以用于自动化机器学习工作流，包括数据准备、模型训练、评估和部署等步骤。例如，定期从数据源中获取数据，进行预处理，然后使用机器学习算法进行训练和优化，最后将模型部署到生产环境中。
-
持续集成和持续部署（CI/CD）：可以用于构建自动化的 CI/CD 流程，实现代码的构建、测试、部署和监控等环节。例如，在代码提交后，自动触发构建任务，进行测试和验证，然后将代码部署到生产环境中，并监控应用的运行状态。
-
任务自动化和批处理：可以用于自动化各种任务，如定期备份数据、发送报告、清理临时文件等。例如，每天定时备份数据库，每周生成报告并发送给相关人员，定期清理服务器上的临时文件。
总之，Apache Airflow 是一个功能强大的工作流编排平台，可以帮助用户实现复杂的任务自动化和数据处理流程，提高工作效率和可靠性。
Apache Airflow 的核心功能主要包括以下几个方面：
- 工作流编排（DAG - Directed Acyclic Graph）
- 使用 Python 代码定义工作流
- 支持任务之间的依赖关系设置
- 确保任务按照正确的顺序执行
-
可视化工作流程图
-
调度系统
- 支持 Cron 表达式设置定时任务
- 支持基于时间间隔的调度
- 支持触发器和传感器
-
支持手动触发和重新运行
-
任务执行
- 多种执行器支持（Sequential, Local, Celery, Kubernetes）
- 任务并行执行
- 任务重试机制
-
任务超时控制
-
监控和日志
- Web UI 界面监控任务状态
- 详细的任务执行日志
- 任务执行时间统计
-
告警通知机制
-
扩展性
- 丰富的 Operators（操作器）支持
- Provider 系统支持各种第三方服务集成
- 自定义 Operator 和 Hook
-
插件系统
-
版本控制和协作
- DAG 代码版本控制
- 多用户支持
- 权限管理系统
-
审计日志
-
运维特性
- 支持暂停/恢复 DAG
- 支持回填历史数据
- 支持任务重新运行
-
支持动态 DAG 加载
-
数据集成
- 支持多种数据源连接
- 支持数据传输和转换
- 支持数据质量检查
-
支持元数据管理
-
高可用性
- 支持多节点部署
- 支持负载均衡
- 支持故障转移
-
支持水平扩展
-
安全特性
- 用户认证
- 细粒度的权限控制
- 密钥管理
- 审计日志
这些核心功能使 Airflow 成为一个强大的工作流管理平台，特别适合： - 数据工程任务 - ETL 流程 - 机器学习工作流 - 定时任务调度 - 系统维护任务 - 跨系统数据同步
Airflow 的设计理念是"配置即代码"（Configuration as Code），这让工作流的版本控制、测试和维护变得更加容易和可靠。