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它是数据工程中最受欢迎的开源工作流管理平台之一，用于管理任务及其工作流的自动化。Apache Airflow是用Python编写的，这使得它具有灵活性和健壮性。
什么是Apache Airflow？
Apache Airflow是一个强大的调度器，用于以编程方式编写、调度和监控工作流程。它是一个工作流引擎，可以轻松地调度和运行你的复杂数据管道。它将确保你的数据管道的每个任务将以正确的顺序执行。并确保每个任务得到所需的资源。
Airflow在行业中的应用：-
- 大数据。
- 机器学习。
- 计算机软件。
- 金融服务。
- IT服务。
- 银行业等。
Apache Airflow的特点。
- 易用性你只需要一点python知识就可以理解。
- 开源社区-Airflow是免费的，并且有一个庞大的活跃用户社区。
- 集成--现成的操作符让你可以将Airflow与云平台（谷歌、AWS、Azure等）集成。
- **用标准的Python编码--**你可以使用Python创建灵活的工作流，而无需了解其他技术或框架。
- 图形用户界面--监控和管理工作流，检查正在进行和已经完成的任务的状态。
Airflow架构
- DAG：它是有向无环图--你想运行的所有任务的集合，它被组织起来并显示不同任务之间的关系。
- 调度器。顾名思义，这个组件负责调度DAG的执行。它检索并更新数据库中任务的状态。
- 网络服务器。它是建立在Flask上的用户界面。它允许我们监控DAGs的状态并触发它们。
- 元数据数据库。Airflow将所有任务的状态存储在数据库中，并从这里进行工作流的所有读/写操作。
什么是DAG？
DAG是定向无环图的缩写。顶点和边（连接节点的箭头）有一个顺序和方向与它们相关。DAG中的每个节点都对应着一个任务，而这个任务又代表着某种数据处理的方式。它是Apache中Airflow工具的核心。它被具体定义为一系列你想作为工作流的一部分而运行的任务。使用Airflow的主要目的是定义依赖关系和分配的任务之间的关系，这可能包括在实际执行之前加载数据。然而，DAG主要使用Python并保存为.py扩展名。
DAG定义了如何执行任务，但并不定义特定任务的内容。
一个DAG可以通过实例化一个对象来指定。airflow.models.dag.DAG
- **DAG运行：**当一个DAG被执行时，它被称为DAG 运行。
- 任务。任务是运算符的实例化，它们的复杂程度不同。
- 操作者。虽然DAG定义了工作流程，但操作者定义了工作。
- 钩子。钩子允许Airflow与第三方系统连接。
- 关系。Airflow在定义任务间的复杂关系方面表现出色。
Apache Air flow的优点和缺点。
优点。
- 可扩展的、动态的、优雅的和可扩展的。
- 使用python来创建工作流。
- 提供有用的用户界面。
- 如果你知道Python，就很容易使用。
- 提供大量的集成。
- 开源的。
缺点。
- 依赖于Python。
- 漏洞。
结束语
在这篇文章中，我们已经看到了Apache Airflow和DAG的基本介绍。在接下来的文章中，我们将讨论更多关于实现DAG的内容。我们还将讨论定义任务，从第一步开始安装。
