什么是Airflow

Apache Airflow是一个开源的、分布式的任务调度和工作流编排平台，旨在简化和规范数据处理任务的管理。其核心概念是DAG（有向无环图），这是一种表示任务之间依赖关系的方式。在Airflow中，DAG由一组有序的任务（Operators）组成，这些任务形成了一个有向图，其中每个节点代表一个任务，每个边表示任务之间的依赖关系。

Airflow的DAG调度模型使得用户能够定义、调度和监控复杂的数据处理工作流，而无需编写复杂的调度逻辑。

发展历程：从内部项目到Apache顶级项目

Airflow最初是由Airbnb内部开发的工具，用于解决数据管道的管理和调度问题。随着其在Airbnb内部的成功应用，Airflow于2015年贡献给了Apache软件基金会，并迅速成为一个Apache顶级项目。

由于其灵活性、可扩展性和活跃的社区支持，Airflow迅速成为数据工程师和科学家的首选工具之一。其开放源代码的特性使得用户能够自定义和扩展，同时社区的贡献推动了平台的不断发展和改进。今天，Apache Airflow在众多大型组织和项目中得到了广泛的应用，成为数据处理和任务调度的核心工具之一。

核心概念

DAGs（有向无环图）：任务的有序集合

在Apache Airflow中，DAG（Directed Acyclic Graph）是任务的有序集合，定义了任务之间的依赖关系和执行顺序。DAG通过有向图的形式表示，其中节点表示任务，边表示任务之间的依赖关系。DAG的设计使得用户能够清晰地描述数据处理工作流，确保任务按照指定的顺序执行。

Operators：任务的执行单元

Operators是Airflow中定义任务执行的核心组件。每个Operator表示一个独立的任务，执行特定的操作或运算。Airflow提供了丰富的内置Operators，涵盖了常见的数据处理和操作，如Python函数执行、SQL查询、文件传输等。同时，用户也可以自定义Operators以满足特定需求。

Scheduler：调度器的作用和工作原理

调度器是Airflow的关键组件之一，负责根据DAG的定义和依赖关系，在适当的时间和顺序下触发任务的执行。调度器通过周期性地检查DAG的状态和依赖关系，确保任务按照指定的调度策略执行。调度器的作用是保证任务的有序执行，避免冲突和重复执行。

Executors：执行器的角色和类型

执行器是负责实际执行任务的组件。Airflow支持多种执行器类型，包括本地执行器（LocalExecutor）、Celery执行器（CeleryExecutor）等。执行器的选择影响了任务的并行度和分布式执行能力。本地执行器适用于单机环境，而Celery执行器允许任务在分布式的Celery集群中执行，提高了系统的可伸缩性。

XComs：任务之间共享数据的机制

XComs（交流）是Airflow中任务之间共享数据的机制。通过XComs，一个任务可以向其他任务传递数据，实现任务之间的信息交流。这对于需要协同工作的任务或者需要将中间结果传递给其他任务的情况非常有用。XComs可以传递任意类型的数据，包括文本、数值、字典等，从而支持灵活的数据传递和共享。

官方

1. [What is Airflow™? — Airflow Documentation](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/index.html)

2. [Apache Airflow](https://airflow.apache.org/)

部署

教程