Airflow — это open-source платформа для программного создания, планирования и мониторинга рабочих процессов (workflows). Он позволяет определять задачи и их зависимости в коде Python, визуализировать их граф (DAG), запускать задачи по расписанию или триггерам, а также отслеживать их выполнение через веб-интерфейс.

Основные компоненты Airflow:

Scheduler: Запускает запланированные рабочие процессы.
Webserver: Предоставляет пользовательский интерфейс для управления и мониторинга.
Worker(s): Выполняют задачи (зависит от Executor).
Database: Хранит состояние рабочих процессов, задач, конфигурацию и историю.

DAG (Directed Acyclic Graph) — это основная концепция Airflow. DAG представляет собой набор задач (операторов), соединенных зависимостями в виде ориентированного графа без циклов.

Примеры операторов:

BashOperator: Выполнение команды bash.
PythonOperator: Выполнение функции Python.
PostgresOperator: Выполнение SQL-запроса в PostgreSQL.

Распределенная архитектура позволяет масштабировать Airflow, используя различные исполнители (executors):

SequentialExecutor: Для тестирования, выполняет задачи последовательно.
LocalExecutor: Запускает задачи параллельно на одной машине.
CeleryExecutor: Использует Celery для распределенного выполнения задач на нескольких worker'ах.
KubernetesExecutor: Запускает каждую задачу в отдельном Kubernetes-поде.

Преимущества Airflow:

Программное создание: Workflows определяются в коде Python.
Динамичность: DAGs могут генерироваться динамически.
Расширяемость: Легко создавать свои операторы и хуки.
Масштабируемость: Архитектура позволяет масштабировать систему.
Пользовательский интерфейс: Удобный веб-интерфейс для мониторинга и управления.

Что такое Apache Airflow?