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= Airflow简介 =

Apache Airflow 是一个开源的工作流自动化和管理平台，用于以编程方式编写、调度和监控工作流（也称为“管道”或“DAG”）。它最初由Airbnb开发，后来捐赠给Apache软件基金会，并成为顶级项目。Airflow的核心思想是使用Python代码定义工作流，使其高度灵活且易于扩展。

== 核心概念 ==

=== 工作流（DAG） ===
在Airflow中，工作流被定义为'''有向无环图'''（Directed Acyclic Graph，简称DAG）。DAG由一系列任务（Tasks）组成，任务之间通过依赖关系连接。

<mermaid>
graph LR
    A[Task 1] --> B[Task 2]
    B --> C[Task 3]
    A --> D[Task 4]
    D --> C
</mermaid>

=== 任务（Task） ===
任务是DAG中的基本执行单元，可以是以下类型：
* '''Operator'''：执行特定操作（如运行脚本、调用API）。
* '''Sensor'''：等待某个条件满足后触发任务。
* '''TaskFlow API'''（Python函数装饰器）：简化任务定义。

=== 调度器（Scheduler） ===
Airflow的调度器负责解析DAG文件、触发任务执行，并确保依赖关系得到满足。

== 安装与快速示例 ==

以下是一个简单的Airflow DAG示例，展示如何定义一个包含两个任务的工作流：

<syntaxhighlight lang="python">
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash import BashOperator
from datetime import datetime

# 定义DAG
dag = DAG(
    "example_dag",
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    schedule_interval="@daily",
)

# 定义任务
task1 = BashOperator(
    task_id="print_date",
    bash_command="date",
    dag=dag,
)

task2 = BashOperator(
    task_id="echo_hello",
    bash_command="echo 'Hello, Airflow!'",
    dag=dag,
)

# 设置依赖关系
task1 >> task2
</syntaxhighlight>

'''输出：'''
<pre>
[2023-01-01 00:00:00] Running task: print_date
Sat Jan 1 00:00:00 UTC 2023
[2023-01-01 00:00:01] Running task: echo_hello
Hello, Airflow!
</pre>

== 实际应用场景 ==

=== 数据管道 ===
Airflow常用于ETL（提取、转换、加载）流程。例如：
1. 从数据库提取数据。
2. 使用Python转换数据。
3. 将结果加载到数据仓库。

=== 机器学习工作流 ===
定义模型训练、评估和部署的自动化流程：
<mermaid>
graph LR
    A[数据预处理] --> B[模型训练]
    B --> C[模型评估]
    C --> D{准确率>90%?}
    D -->|是| E[部署模型]
    D -->|否| B
</mermaid>

== 数学基础 ==
Airflow的调度逻辑基于时间窗口。假设任务在时间<math>t</math>运行，其执行时间窗口为：
<math>
[t - schedule\_interval, t]
</math>

== 优势与局限性 ==
{| class="wikitable"
|-
! 优势 !! 局限性
|-
| 代码即配置（Python定义） || 学习曲线较陡
|-
| 丰富的Operator库 || 不适合实时处理
|-
| 可视化监控界面 || 需要维护基础设施
|}

== 总结 ==
Airflow是一个强大的工作流管理工具，适用于复杂的数据处理和自动化任务。通过Python代码定义工作流，用户可以灵活控制任务依赖关系和执行逻辑。

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[[Category:Airflow基础]]