- 授权协议: Apache
- 开发语言: Python
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://github.com/apache/airflow
- 软件文档: https://airflow.apache.org/
软件介绍
Airflow 被 Airbnb 内部用来创建、监控和调整数据管道。任何工作流都可以在这个使用 Python 编写的平台上运行(目前加入 Apache 基金会孵化器)。
Airflow 允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流(即有向无环图或成为DAGs)的工具。在Airbnb中,这些工作流包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等等这些跨越多部门的用例。这个平台拥有和
Hive、Presto、MySQL、HDFS、Postgres和S3交互的能力,并且提供了钩子使得系统拥有很好地扩展性。除了一个命令行界面,该工具还提供了一个 基于Web的用户界面让您可以可视化管道的依赖关系、监控进度、触发任务等。
Airflow 包含如下组件:
一个元数据库(MySQL或Postgres)
一组Airflow工作节点
一个调节器(Redis或RabbitMQ)
一个Airflow Web服务器
截图:

管道定义示例:
"""
Code that goes along with the Airflow tutorial located at:
https://github.com/airbnb/airflow/blob/master/airflow/example_dags/tutorial.py
"""
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta
default_args = {
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(2015, 6, 1),
'email': ['airflow@airflow.com'],
'email_on_failure': False,
'email_on_retry': False,
'retries': 1,
'retry_delay': timedelta(minutes=5),
# 'queue': 'bash_queue',
# 'pool': 'backfill',
# 'priority_weight': 10,
# 'end_date': datetime(2016, 1, 1),
}
dag = DAG('tutorial', default_args=default_args)
# t1, t2 and t3 are examples of tasks created by instantiating operators
t1 = BashOperator(
task_id='print_date',
bash_command='date',
dag=dag)
t2 = BashOperator(
task_id='sleep',
bash_command='sleep 5',
retries=3,
dag=dag)
templated_command = """
{% for i in range(5) %}
echo "{{ ds }}"
echo "{{ macros.ds_add(ds, 7)}}"
echo "{{ params.my_param }}"
{% endfor %}
"""
t3 = BashOperator(
task_id='templated',
bash_command=templated_command,
params={'my_param': 'Parameter I passed in'},
dag=dag)
t2.set_upstream(t1)
t3.set_upstream(t1)
Design systems
Not all design systems are equally effective. Some can generate coherent user experiences, others produce confusing patchwork designs. Some inspire teams to contribute to them, others are neglected. S......一起来看看 《Design systems》 这本书的介绍吧!
