Для чего использовал Apache Airflow? Почему именно его выбрал?

Apache Airflow использовал для организации и автоматизации сложных ETL-процессов и пайплайнов данных. Он позволяет описывать задачи в виде DAG (ориентированного ацикличного графа), что удобно для управления зависимостями и расписанием выполнения.

Выбор пал на Airflow из-за его гибкости, расширяемости и активного сообщества. Он хорошо интегрируется с различными источниками данных и системами, поддерживает мониторинг и повторный запуск задач при ошибках, что критично для надежности процессов.

Пример простого DAG на Python:

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash import BashOperator
from datetime import datetime

default_args = {'start_date': datetime(2023, 1, 1)}

dag = DAG('example_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')

t1 = BashOperator(task_id='print_date', bash_command='date', dag=dag)
t2 = BashOperator(task_id='sleep', bash_command='sleep 5', dag=dag)

t1 >> t2  # t2 выполнится после t1

Такой подход позволяет легко масштабировать и поддерживать сложные рабочие процессы.