Apache Airflow
用于编程方式编写、调度和监控工作流的开源平台。
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像写代码一样管理你的数据流程。
주요 기능
- 用 Python 定义有向无环图（DAG）来描述工作流
- 强大的调度器，自动处理任务依赖和重试
- 直观的 Web 界面监控流水线运行状态
- 丰富的插件生态，支持各种数据源和工具
할 수 없는 것
- •默认使用 SQLite 仅适合测试，生产环境务必切换为 PostgreSQL 或 MySQL；Python 版本需 ≥3.8；首次学习曲线较陡，建议先阅读官方教程；调度器需要常驻进程，注意资源占用。
사용 사례
- 数据 ETL 管道的编排与调度
- 机器学习模型训练和部署流程
- 自动化运维和定时任务管理
Apache Airflow 是一个开源的工作流管理平台，允许你用编程的方式定义、调度和监控工作流。通过将工作流编写为 Python 代码（DAG），它们变得更易维护、可版本控制、可测试和可协作。内置调度器在遵循依赖关系的情况下在 worker 集群上执行任务，而丰富的 UI 提供实时管道可视化、进度跟踪和问题排查。Airflow 高度可扩展（插件机制），广泛应用于数据 ETL、机器学习流程和自动化任务。
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步骤1：安装 Python 3.8+ 并执行 pip install apache-airflow
步骤2：初始化数据库：airflow db init
步骤3：创建管理员用户：airflow users create ...
- 步骤1：安装 Python 3.8+ 并执行 pip install apache-airflow
- 步骤2：初始化数据库：airflow db init
- 步骤3：创建管理员用户：airflow users create ...
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