Apache Airflow开源工作流编排平台，用Python代码定义调度监控数据流水线

Apache Airflow：以代码定义、调度和监控工作流的平台

你是否曾经为复杂的数据流水线编排、任务依赖管理和定时调度而头疼？Apache Airflow 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个用 Python 编写的开源工作流编排平台，可以帮助开发者通过代码化（DAGs）的方式轻松构建、调度和监控复杂的数据处理流程。本文将带你全面了解这个在企业级数据工程中备受青睐的强大工具。

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Apache Airflow forks数：15543

Apache Airflow项目目录截图

Apache Airflow核心亮点

• 📝 代码即流水线（DAGs）：工作流以Python代码定义，支持版本控制、协作开发和自动化测试。
• 🔄 灵活可扩展的架构：提供丰富的内置Operator，并支持自定义插件，轻松对接各类外部系统（如AWS、GCP、数据库等）。
• ⏰ 强大的调度与监控能力：基于依赖关系精准调度任务，提供直观的Web UI实时监控任务执行状态与历史记录。
• 🔧 生态丰富且社区活跃：作为Apache顶级项目，拥有庞大的用户群体和持续迭代的Provider生态系统，支持多种执行环境（包括Kubernetes）。

Apache Airflow快速开始

通过以下几步，你可以快速在本地体验Airflow：

1. 安装（推荐使用pip）：

   pip install  apache-airflow==3.0.6  \
   --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-3.0.6/constraints-3.10.txt"

2. 初始化数据库并启动服务：

   airflow db init
   airflow webserver --port 8080
   airflow scheduler

3. 访问Web UI：
   打开浏览器访问 http://localhost:8080，即可开始编写和监控你的第一个DAG。

Apache Airflow应用场景

• ETL数据处理流水线：定期从多个数据源提取数据，经过清洗转换后加载到数据仓库或数据湖中。
• 机器学习流水线自动化：协调特征工程、模型训练、评估与部署等一系列任务。
• 基础设施自动化与运维任务：定期执行日志清理、备份、资源巡检等运维操作。
• 跨系统业务流程集成：作为中心调度器，协调多个微服务或API调用流程。

用户案例：Airbnb（初始开发方）、Google、Amazon、Twitter、PayPal等众多科技公司均广泛采用Airflow管理其数据流水线。

Apache Airflow链接

Apache Airflow GitHub 仓库

apache / airflow项目地址：https://github.com/apache/airflow

本文地址：https://www.tgoos.com/9382