Apache Airflow là một nền tảng mạnh mẽ được sử dụng bởi các Data Engineers để điều phối các luồng công việc hoặc đường ống. Hãy đọc bài viết của Phạm Tuấn dưới đây để hiểu nền tảng này là gì và tải về công cụ hữu ích này.
1. Apache Airflow là gì?
Đây là một công cụ mã nguồn mở để tạo, lập lịch và giám sát các luồng công việc theo chương trình. Bạn có thể dễ dàng trực quan hóa sự phụ thuộc, tiến trình, nhật ký, mã, kích hoạt các nhiệm vụ và trạng thái thành công của các đường ống dữ liệu của bạn.
Với ứng dụng này, người dùng có thể tạo các công việc thành các Directed Acyclic Graphs (DAG) của nhiệm vụ. Giao diện người dùng phong phú của Airflow giúp dễ dàng trực quan hóa các đường ống đang chạy trong quá trình sản xuất, theo dõi tiến trình và khắc phục sự cố khi cần thiết. Nó kết nối với nhiều nguồn dữ liệu và có thể gửi cảnh báo qua email hoặc Slack khi một nhiệm vụ hoàn thành hoặc thất bại. Airflow phân phối, có khả năng mở rộng và linh hoạt, làm cho nó phù hợp để xử lý điều phối logic kinh doanh phức tạp.
2. Kiến trúc mô-đun của Airflow
Hiểu các thành phần và kiến trúc mô-đun của Airflow cho phép bạn hiểu cách các thành phần khác nhau tương tác với nhau và điều phối các đường ống dữ liệu một cách liền mạch.
- Mô-đun: Các luồng công việc Airflow được cấu hình dưới dạng mã (Python), cho phép tạo ra các luồng công việc động. Điều này cho phép người dùng viết mã để tạo ra động các phiên bản luồng công việc.
- Mở rộng: Dễ dàng xác định các toán tử và bộ xử lý của bạn và mở rộng thư viện để phù hợp với mức trừu tượng phù hợp với môi trường của bạn.
- Thanh lịch: Các luồng công việc Airflow gọn nhẹ và rõ ràng. Tham số hóa mã của bạn được tích hợp vào lõi của Airflow bằng cách sử dụng động cơ mẫu Jinja.
- Mở rộng: Có kiến trúc mô-đun và sử dụng hàng đợi thông điệp để giao tiếp và điều phối một số lượng tùy ý các công nhân
3. Hướng dẫn thiết lập Apache Airflow
Có nhiều cách để thiết lập và chạy Apache Airflow trên máy tính xách tay của một người. Trong blog này, chúng tôi giải thích ba cách khác nhau để thiết lập nó. Trong mỗi phương pháp, bạn có thể sử dụng một trong ba loại bộ thực thi. Chúng tôi chọn một bộ thực thi cho mỗi phương pháp để giải thích:
- Thiết lập cơ bản bằng cách sử dụng môi trường ảo và pip. Trong thiết lập này, chúng tôi chạy SequentialExecutor, rất lý tưởng để kiểm tra DAG trên máy phát triển cục bộ.
- Thiết lập bằng cách sử dụng Docker, trong đó chúng tôi chạy CeleryExecutor sử dụng Redis làm hàng đợi.
- Thiết lập Kubernetes bằng Helm, để chạy KubernetesExecutor.
Hãy tải Airflow Apache tại link dưới đây:
4. Tại sao bạn nên sử dụng Apache Airflow cho ETL/ELT
Dưới đây là một số lý do tại sao Airflow vượt trội so với các nền tảng khác:
- Cộng đồng: được bắt đầu từ năm 2015 bởi Airbnb. Cộng đồng đã phát triển từ đó. Chúng tôi có hơn 1000 đóng góp viên đóng góp cho Airflow, và con số này đang tăng theo tốc độ khá tốt.
- Khả năng mở rộng và chức năng: có tính mở rộng cao, cho phép nó phù hợp với bất kỳ trường hợp sử dụng tùy chỉnh nào. Khả năng thêm các kết nối/toán tử tùy chỉnh và các plugin khác giúp người dùng dễ dàng triển khai các trường hợp sử dụng tùy chỉnh mà không cần hoàn toàn phụ thuộc vào các Operator của Airflow. Kể từ khi ra đời, đã có nhiều chức năng được thêm vào Airflow. Được xây dựng bởi nhiều Kỹ sư dữ liệu, Airflow là một giải pháp tổng thể tuyệt vời cho ETL/ELT.
- Dễ sử dụng: cung cấp giao diện người dùng tương tác và cũng hỗ trợ lệnh. Nó có thể được sử dụng để quản lý môi trường phát triển, chạy chế độ sản xuất và cung cấp các API cho các bên thứ ba để giao tiếp với nó.
- Độ tin cậy: có thể chạy liên tục trong thời gian dài, đảm bảo khả năng chịu lỗi và khả năng khôi phục khi cần thiết.
5. Tổng kết
Và đó là những giới thiệu tổng quan nhất về Apache Airflow mà bạn cần biết. Hy vọng bạn sẽ có những trải nghiệm thật tuyệt vời khi sử dụng ứng dụng này. Và đừng quên quay lại với website của Phạm Tuấn để có thể sở hữu cho mình những phần mềm hữu dụng khác hoàn toàn miễn phí và an toàn.
PHẠM TUẤN
Cung cấp dịch vụ mạng xã hội online
Chia sẻ kiến thức, sử dụng các phần mềm về máy tính