编辑“︁Airflow与Spark集成”︁（章节）

== 介绍 ==
Airflow 与 Spark 的集成允许用户在 Airflow 的 DAG（有向无环图）中定义和调度 Spark 作业。通过 Airflow 的 `SparkSubmitOperator` 或其他自定义操作符，可以轻松提交 Spark 作业到集群，并监控其执行状态。这种集成方式特别适合需要定期运行 Spark 作业的场景，例如 ETL（提取、转换、加载）流程或机器学习模型的批处理任务。

=== 为什么需要 Airflow 与 Spark 集成？ ===
* '''调度与监控'''：Airflow 提供强大的调度能力，可以按计划触发 Spark 作业，并监控其执行状态。
* '''依赖管理'''：Airflow 的 DAG 可以定义复杂的任务依赖关系，确保 Spark 作业按正确的顺序执行。
* '''错误处理与重试'''：Airflow 支持任务失败时的自动重试和告警机制，提高系统的鲁棒性。
* '''资源管理'''：通过 Airflow 可以动态调整 Spark 作业的资源分配，优化集群利用率。