Где появляется параллелизм в Airflow?

Параллелизм в Apache Airflow проявляется на нескольких уровнях:

1. Параллельное выполнение задач внутри DAG — Airflow позволяет запускать несколько задач одновременно, если они не зависят друг от друга. Это достигается за счет использования пула воркеров и настройки параметров параллелизма.

2. Параллелизм на уровне DAG — можно запускать несколько DAG одновременно, что позволяет обрабатывать разные потоки данных параллельно.

3. Параллелизм на уровне воркеров — Airflow использует распределенную архитектуру с несколькими воркерами, которые могут выполнять задачи параллельно.

4. Параллелизм в рамках одной задачи — если задача реализована с поддержкой многопоточности или multiprocessing (например, в PythonOperator), внутри самой задачи может быть реализован параллелизм.

Настройки, влияющие на параллелизм:

• parallelism — глобальный параметр, ограничивающий общее число одновременно выполняемых задач.
• dag_concurrency — максимальное число одновременно выполняемых задач в одном DAG.
• max_active_runs_per_dag — максимальное число одновременных запусков одного DAG.
• pool — позволяет ограничивать параллелизм для групп задач.

Пример настройки параллелизма в airflow.cfg:

[core]
parallelism = 32

[scheduler]
dag_concurrency = 16
max_active_runs_per_dag = 4

Таким образом, параллелизм в Airflow позволяет эффективно использовать ресурсы и ускорять выполнение сложных рабочих процессов.