Kas ir Apache Airflow?

Airflow ir atviro kodo platforma darba plūsmu (workflows) programmatiskai veidošanai, plānošanai un uzraudzībai. Tā ļauj definēt uzdevumus un to atkarības Python kodā, vizualizēt to grafiku (DAG), palaist uzdevumus pēc grafika vai trigeriem, kā arī uzraudzīt to izpildi caur tīmekļa saskarni.

Galvenie Airflow komponenti:

• Scheduler: sāk plānotos darba procesus.
• Webserver: nodrošina lietotāja saskarni pārvaldībai un uzraudzībai.
• Worker(s): veic uzdevumus (atkarīgs no izpildītāja).
• Database: glabā darba procesu, uzdevumu, konfigurācijas un vēstures stāvokli.

DAG (Directed Acyclic Graph) ir galvenā Airflow koncepcija. DAG ir uzdevumu (operatoru) kopums, kas savienoti ar atkarībām bez cikliem.

Operatoru piemēri:

• BashOperator: bash komandas izpilde.
• PythonOperator: Python funkcijas izpilde.
• PostgresOperator: SQL vaicājuma izpilde PostgreSQL.

Izplatīta arhitektūra ļauj mērogot Airflow, izmantojot dažādus izpildītājus (executors):

• SequentialExecutor: testēšanai, veic uzdevumus secīgi.
• LocalExecutor: veic uzdevumus paralēli vienā mašīnā.
• CeleryExecutor: izmanto Celery izplatītam uzdevumu izpildījumam vairākos workeros.
• KubernetesExecutor: katru uzdevumu palaist atsevišķā Kubernetes podā.

Airflow priekšrocības:

• Programmiskā veidošana: darba plūsmas definētas Python kodā.
• Dinamisks: DAG var tikt ģenerēti dinamiski.
• Paplašināms: viegli izveidot savus operatorus un hookus.
• Mērogojams: arhitektūra ļauj mērogot sistēmu.
• Lietotāja interfeiss: ērts tīmekļa interfeiss uzraudzībai un pārvaldībai.