Heb je met Airflow gewerkt en DAGs geschreven?

Ja, ik heb gewerkt met Apache Airflow en heb DAG's (Directed Acyclic Graphs) geschreven om workflows te automatiseren en te orkestreren op het gebied van gegevensverwerking en machine learning.

In Airflow beschrijft een DAG een reeks taken en hun afhankelijkheden. Elke taak is een operator, bijvoorbeeld PythonOperator voor het uitvoeren van Python-functies, BashOperator voor het uitvoeren van commando's, enzovoort.

Een voorbeeld van een eenvoudige DAG die twee taken achter elkaar uitvoert:

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime

def task1():
    print('Taak 1 voltooid')

def task2():
    print('Taak 2 voltooid')

with DAG('voorbeeld_dag', start_date=datetime(2024, 1, 1), schedule_interval='@daily') as dag:
    t1 = PythonOperator(task_id='task1', python_callable=task1)
    t2 = PythonOperator(task_id='task2', python_callable=task2)

    t1 >> t2  # t2 hangt af van het succesvolle voltooien van t1

Het gebruik van Airflow maakt het mogelijk om complexe datastromen te plannen, te monitoren en te beheren, wat vooral handig is in ML-projecten voor het automatiseren van de fasen van gegevensvoorbereiding, modeltraining en deployment.