Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform zum programmgesteuerten Erstellen, Planen und Überwachen von Workflows. Sie wird häufig in der Datentechnik eingesetzt und hilft beim Definieren, Ausführen und Verwalten von Datenpipelines.
Geschichte
Apache Airflow wurde ursprünglich 2014 von Airbnb entwickelt und 2016 von der Apache Software Foundation übernommen. Es hat erhebliche Verbesserungen und Aktualisierungen erfahren; die neueste Hauptversion ist 2.0, die im Dezember 2020 veröffentlicht wurde.
Funktionalität und Features
Apache Airflow basiert auf dem Konzept gerichteter azyklischer Graphen (DAGs), die eine Abfolge auszuführender Aufgaben definieren. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:
- Dynamische Pipeline-Erstellung
- Erweiterbares Plugin- und Operator-Framework
- Skalierbarkeit und verteilte Aufgabenausführung
- Umfassende Protokollierung und Nachverfolgung
Die Architektur
Airflow verfügt über eine flexible und erweiterbare Architektur, die auf Kernkomponenten basiert: Webserver, Scheduler, Metadatendatenbank, Worker und Executor. Diese arbeiten zusammen, um Aufgaben in einem verteilten Multi-Node-Setup auszuführen.
Vorteile und Anwendungsfälle
Apache Airflow bietet robustes Datenpipeline-Management, Datenqualitätsprüfungen und schnelles Fehlertracking und ist damit für viele Unternehmen die erste Wahl.
Herausforderungen und Einschränkungen
Trotz seiner Fähigkeiten weist Apache Airflow Einschränkungen auf, darunter eine komplexe Einrichtung und Konfiguration, Leistungsprobleme bei hoher Belastung und es fehlt eine umfassende Echtzeitüberwachung.
Integration mit Data Lakehouse
In einem Data-Lakehouse -Setup spielt Apache Airflow eine zentrale Rolle bei der Automatisierung und Orchestrierung von Datenpipelines und ermöglicht eine effiziente Datenaufnahme , -verarbeitung und -analyse aus verschiedenen Quellen.
Sicherheitsaspekte
Die Sicherung von Apache Airflow umfasst die Konfiguration der Benutzerauthentifizierung, der rollenbasierten Zugriffskontrolle (RBAC), der Datenverschlüsselung und sicherer Kommunikationskanäle.
Leistung
Die Leistung von Apache Airflow hängt stark von der Konfiguration und den zugewiesenen Ressourcen ab. Ohne entsprechende Optimierung kann es jedoch zu Problemen bei der Verwaltung großer Datenmengen kommen.
FAQs
- Wofür wird Apache Airflows hauptsächlich verwendet? Apache Airflows wird hauptsächlich zum Erstellen, Verwalten und Überwachen von Datenpipelines verwendet .
- Wie behandelt Apache Airflows Fehler? Apache Airflows behandelt Aufgabenfehler mit Wiederholungsversuchen, E-Mails oder der Ausgabe an ein Statussystem.
- Kann Apache Airflows in ein Data Lakehouse integriert werden? Ja, Apache Airflows kann Datenpipelines in einem Data-Lakehouse-Setup automatisieren und orchestrieren.
Glossar
Gerichteter azyklischer Graph (DAG): Ein endlicher direkter Graph ohne gerichtete Zyklen. Wird von Airflow verwendet, um einen Aufgaben-Workflow zu definieren.
Datenpipeline: Eine Reihe von Aktionen, die Daten von einem Ort zum anderen verschieben und transformieren.
Data Lakehouse: Eine hybride Datenverwaltungsplattform, die die Funktionen von Data Warehouses und Data Lakes kombiniert.
