В эту эпоху, основанную на данных, количество технологий больших данных с открытым исходным кодом выросло в геометрической прогрессии всего за несколько лет. Из-за такого множества вариантов это приводит к введению широкого спектра шаблонов и архитектур для хранения, обработки и визуализации данных.
Каждая компания, занимающаяся большими данными, смогла выбрать набор технологий, который наилучшим образом соответствует ее конкретным потребностям. Хотя эти потребности различаются от одной компании к другой, один важный элемент остается неизменным; наличие надежной системы управления рабочим процессом данных.
Apache Airflow — это единственная технология, которая быстро стала фактическим выбором для управления рабочими процессами данных. Впервые представленный Airbnb в 2015 году, Airflow приобрел большую популярность благодаря своей надежности и гибкости благодаря использованию Python.
Самым большим преимуществом Airflow является то, что он полагается на код для определения своих рабочих процессов. Его пользователи имеют полную свободу писать, какой код выполнять на каждом этапе конвейера. Это делает возможности безграничными при работе с Airflow, поскольку сам инструмент не накладывает никаких ограничений на то, как должны работать ваши рабочие процессы.
Тем не менее, Airflow также предлагает очень мощный и хорошо оборудованный интерфейс. Это делает отслеживание заданий, их повторное выполнение и настройку платформы очень простой задачей:
Пользовательский интерфейс Airflow
Помимо изобретательного пользовательского интерфейса, Airflow полагается в основном на четыре основных элемента, которые позволяют упростить любой конвейер:
- DAG (направленные ациклические графы): Airflow полагается на DAG для чрезвычайно эффективного структурирования пакетных заданий. Эта концепция дает вам возможность структурировать конвейер наиболее подходящим способом без каких-либо препятствий или дополнительных сложностей.
Задачи: группы DAG Airflow делятся на задачи, которые фактически содержат выполняемый код. Через своих операторов Airflow предлагает вам возможность вкладывать в эти задачи все, что вы хотите. Будь то функция Python или даже работа Apache Spark.
- Планировщик: одним из самых заметных преимуществ Airflow является то, что он имеет собственный планировщик. В отличие от многих других инструментов управления рабочими процессами в экосистеме больших данных. Эта дополнительная функция делает работу с Airflow еще более удобной, так как она может сама позаботиться о планировании.
- X-COM: с помощью функций X-COM Airflow позволяет пользователям передавать информацию между различными задачами, используя собственную базу данных. Эта функция значительно упрощает работу со сложными конвейерами. Благодаря возможности передавать определенные переменные по конвейеру без сохранения их с помощью другого инструмента.
Airflow также извлекает выгоду из очень большого сообщества и тщательно продуманной документации, которая не оставляет вопросов без ответа. Среди компаний, которые делают большие ставки на платформу и широко ее используют, можно упомянуть Bloomberg , Alibaba и Lyft .
Благодаря этому набору функций и простоте, с которой вы можете настроить сервер Airflow (вы можете сделать это с помощью небольшого набора команд), неудивительно, что Airflow быстро сумел зарекомендовать себя в качестве платформы для управления рабочим процессом.
