Was ist Apache Airflow und welche Anwendungsfälle gibt es für Apache Airflow?

Was ist Apache Airflow?

Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform, mit der Workflows programmgesteuert orchestriert, geplant und überwacht werden können. Benutzer können damit komplexe Workflows als gerichtete azyklische Graphen (DAGs) von Aufgaben definieren, verwalten und ausführen. Jede Aufgabe im DAG stellt einen einzelnen Schritt im Workflow dar, und Airflow kümmert sich um die Planung und Ausführung dieser Aufgaben, wodurch die Automatisierung von Datenpipelines, ETL-Prozessen (Extrahieren, Transformieren, Laden) und anderen Datenworkflows vereinfacht wird.

Top 10 Anwendungsfälle von Apache Airflow:

1. Data ETL: Automatisieren Sie die Extraktion, Transformation und das Laden von Daten aus verschiedenen Quellen in ein Data Warehouse oder Speichersystem.
2. Datenverarbeitung: Planen und verwalten Sie Datenverarbeitungsaufgaben wie Datenbereinigung, -aggregation und -anreicherung.
3. Datenmigration: Koordinieren Sie die Migration von Daten zwischen verschiedenen Systemen oder Cloud-Anbietern.
4. Modelltraining: Planen und überwachen Sie das Training von Modellen für maschinelles Lernen anhand großer Datensätze.
5. Berichterstellung und Analyse: Automatisieren Sie die Erstellung und Bereitstellung von Berichten und Analyse-Dashboards.
6. Workflow-Automatisierung: Orchestrieren und automatisieren Sie Geschäftsprozesse, die mehrere Schritte und Abhängigkeiten umfassen.
7. Infrastrukturmanagement: Verwalten und planen Sie Aufgaben zum Bereitstellen, Skalieren und Verwalten der Cloud-Infrastruktur.
8. DevOps-Automatisierung: Automatisieren Sie CI/CD-Pipelines (Continuous Integration/Continuous Deployment) und andere DevOps-Aufgaben.
9. IoT-Datenverarbeitung: Verarbeiten und analysieren Sie Datenströme von Geräten des Internets der Dinge (IoT).
10. Workflow-Überwachung: Überwachen Sie den Fortschritt und Status von Workflows und erhalten Sie Benachrichtigungen bei Fehlern oder Problemen.

Was sind die Funktionen von Apache Airflow?

1. DAGs-as-Code: Definieren Sie Workflows als Python-Skripte, um die Versionskontrolle und Verwaltung von Codeänderungen zu vereinfachen.
2. Dynamische Workflow-Generierung: Erstellen Sie dynamische Workflows, die sich an geänderte Daten oder Bedingungen anpassen.
3. Planung: Richten Sie flexible Zeitpläne für die Ausführung von Aufgaben in bestimmten Intervallen oder basierend auf Ereignissen ein.
4. Parallelität: Führen Sie Aufgaben parallel aus und nutzen Sie die Möglichkeiten der verteilten Datenverarbeitung.
5. Erweiterbar: Airflow unterstützt benutzerdefinierte Operatoren, Sensoren und Hooks zur Integration in verschiedene Systeme und Dienste.
6. Aufgabenabhängigkeiten: Definieren Sie Abhängigkeiten zwischen Aufgaben, um die richtige Ausführungsreihenfolge sicherzustellen.
7. Auffüllen und Aufholen: Führen Sie historische Daten erneut aus oder füllen Sie sie auf, um den Workflow auf dem neuesten Stand zu halten.
8. Überwachung und Protokollierung: Airflow bietet eine webbasierte Benutzeroberfläche zum Überwachen von Arbeitsabläufen und Anzeigen von Protokollen.
9. Alarmierung: Erhalten Sie Alarme und Benachrichtigungen, wenn in Workflows Fehler oder Probleme auftreten.
10. Sicherheit und Zugriffskontrolle: Integrieren Sie Authentifizierungssysteme, um den Benutzerzugriff und die Berechtigungen zu kontrollieren.

Wie funktioniert und welche Architektur hat Apache Airflow?

Apache Airflow verwendet ein gerichtetes azyklisches Graphenmodell (DAG) zur Darstellung von Workflows. Ein DAG ist eine Sammlung von Aufgaben, wobei jede Aufgabe einen Schritt im Workflow darstellt und Kanten zwischen Aufgaben Aufgabenabhängigkeiten darstellen. Airflow plant und führt diese Aufgaben basierend auf der angegebenen DAG-Definition aus.

Die Schlüsselkomponenten von Apache Airflow sind:

1. Scheduler: Der Scheduler verwaltet die Ausführung von DAGs basierend auf ihren Zeitplänen und Aufgabenabhängigkeiten.
2. Metastore: Der Metastore (normalerweise eine Datenbank) speichert die Metadaten zu DAGs, Aufgaben und Ausführungszuständen.
3. Executor: Der Executor ist für die Ausführung von Aufgaben auf Workern (z. B. lokal, Celery, Kubernetes) verantwortlich.
4. Web-Benutzeroberfläche: Die webbasierte Benutzeroberfläche ermöglicht Benutzern das Anzeigen, Überwachen und Verwalten von DAGs und Aufgaben.
5. DAGs-Ordner: Der DAGs-Ordner enthält die Python-Skripte, die die Workflows als DAGs definieren.

Wie installiere ich Apache Airflow?

Zur Installation von Apache Airflow müssen die erforderlichen Abhängigkeiten und Komponenten eingerichtet werden. Hier ist ein allgemeiner Ablauf des Installationsvorgangs:

1. Installieren Sie Python: Apache Airflow erfordert die Installation von Python auf Ihrem System. Stellen Sie sicher, dass Sie Python (vorzugsweise Python 3.6 oder höher) installiert haben.
2. Installieren Sie Apache Airflow: Sie können Apache Airflow mit pip, einem Python-Paketmanager, installieren. Implementieren Sie den folgenden Befehl, um Airflow zu installieren:

pip install apache-airflow

3. Airflow-Datenbank initialisieren: Airflow benötigt eine Datenbank zum Speichern seiner Metadaten. Initialisieren Sie die Datenbank, indem Sie Folgendes ausführen:

airflow db init

4. Starten Sie den Airflow-Webserver und -Scheduler: Starten Sie den Airflow-Webserver und -Scheduler, um die Airflow-Weboberfläche und die DAG-Ausführung zu aktivieren:

airflow webserver –port 8080

airflow scheduler

Sobald Sie diese Schritte abgeschlossen haben, können Sie auf die Airflow-Weboberfläche zugreifen, indem Sie http://localhost:8080in Ihrem Webbrowser zu navigieren. Über die Weboberfläche können Sie Ihre DAGs konfigurieren und verwalten, Verbindungen zu externen Systemen einrichten und den Status Ihrer Workflows überwachen. Um Ihre Workflows zu definieren, erstellen Sie Python-Skripte im DAGsOrdner, die automatisch von Airflow abgerufen werden.

Abhängig von Ihren spezifischen Anforderungen und Ihrer Umgebung können zusätzliche Konfigurationen oder Einstellungen erforderlich sein. Ausführlichere Installations- und Konfigurationsanweisungen finden Sie in der offiziellen Apache Airflow-Dokumentation: https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/start.html

Grundlegende Tutorials zu Apache Airflow: Erste Schritte

Natürlich! Kommen wir nun zum Schritt-für-Schritt-Grund-Tutorial, das Ihnen den Einstieg in Apache Airflow erleichtert:

Schritt 1: Apache Airflow installieren

1. Stellen Sie sicher, dass Python (vorzugsweise Python 3.6 oder höher) auf Ihrem System installiert ist.
2. Installieren Sie Apache Airflow mit pip, einem Python-Paketmanager. Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung oder ein Terminal und implementieren Sie den folgenden Befehl:

  pip install apache-airflow

Schritt 2: Initialisieren Sie die Airflow-Datenbank

1. Führen Sie im selben Terminal oder in derselben Eingabeaufforderung den folgenden Befehl aus, um die Airflow-Datenbank zu initialisieren:

  airflow db init

Schritt 3: Starten Sie den Scheduler und den Airflow-Webserver

1. Um den Airflow-Webserver zu starten, führen Sie den folgenden Befehl aus:

  airflow webserver –port 8080

2. Um den Airflow-Scheduler zu starten, öffnen Sie ein weiteres Terminal oder eine Eingabeaufforderung und führen Sie Folgendes aus:

  airflow scheduler

Schritt 4: Zugriff auf die Airflow-Weboberfläche

1. Öffnen Sie Ihren Webbrowser und navigieren Sie zu http://localhost:8080.
2. Sie sollten die Airflow-Weboberfläche sehen, wo Sie Ihre DAGs (Workflows) konfigurieren und verwalten können.

Schritt 5: Definieren Sie Ihren ersten DAG

1. Erstellen Sie ein neues Python-Skript im DAGsOrdner. Standardmäßig befindet es sich unter $AIRFLOW_HOME/dags. Ersetzen Sie es $AIRFLOW_HOMEdurch den Pfad zu Ihrer Airflow-Installation.
2. Importieren Sie im Python-Skript die erforderlichen Module:

  from datetime import datetime, timedelta

   from airflow import DAG

   from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator

   from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

3. Definieren Sie die Standardargumente für den DAG:

  default_args = {

       ‘owner’: ‘your_name’,

       ‘start_date’: datetime(2023, 7, 31),

       ‘retries’: 1,

       ‘retry_delay’: timedelta(minutes=5),

   }

4. Instanziieren Sie den DAG:

  dag = DAG(

       ‘my_first_dag’,

       default_args=default_args,

       description=’My first Apache Airflow DAG’,

       schedule_interval=timedelta(days=1),

   )

5. Definieren Sie Aufgaben im DAG mithilfe von Operatoren. Fügen Sie beispielsweise zwei PythonOperator-Aufgaben und einen DummyOperator hinzu:

  def task_hello():

       print(“Hello, Airflow!”)

   def task_goodbye():

       print(“Goodbye, Airflow!”)

   start_task = DummyOperator(task_id=’start_task’, dag=dag)

   hello_task = PythonOperator(task_id=’hello_task’, python_callable=task_hello, dag=dag)

   goodbye_task = PythonOperator(task_id=’goodbye_task’, python_callable=task_goodbye, dag=dag)

6. Definieren Sie die Aufgabenabhängigkeiten, indem Sie den Workflow des DAG einrichten:

  start_task >> hello_task

   start_task >> goodbye_task

Schritt 6: Testen des DAG

1. Speichern Sie das Python-Skript und kehren Sie zur Airflow-Weboberfläche zurück.
2. Klicken Sie im linken Navigationsmenü auf die Registerkarte „DAGs“. Ihr DAG sollte dann in der Liste angezeigt werden.
3. Schalten Sie den DAG auf „Ein“, um ihn für die Planung zu aktivieren.
4. Klicken Sie auf die Schaltfläche „DAG auslösen“, um den DAG manuell auszulösen und seine Aufgaben auszuführen.

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Schritt 7: Überwachen der DAG-Ausführung

1. Nachdem Sie den DAG ausgelöst haben, gehen Sie zur Registerkarte „DAGs“ und klicken Sie auf den Namen des DAG, um seinen Fortschritt anzuzeigen.
2. Von hier aus können Sie den Status einzelner Aufgaben überwachen, Protokolle anzeigen und eventuelle Probleme beheben.

Herzlichen Glückwunsch! Sie haben Ihren ersten Apache Airflow DAG erstellt und ausgeführt. Dieses Tutorial behandelt einen einfachen DAG, aber Airflow kann auch komplexe Workflows mit mehreren Aufgaben und Abhängigkeiten verarbeiten. Wenn Sie sich mit Airflow besser auskennen, können Sie erweiterte Funktionen wie Sensoren, Operatoren, Variablen und parametrisierte DAGs erkunden, um anspruchsvolle Datenworkflows und Automatisierungsaufgaben zu erstellen. Vergessen Sie nicht, die offizielle Apache Airflow-Dokumentation (https://airflow.apache.org/) für ausführlichere Tutorials und Beispiele zu lesen.