AirFlow调度执行Talend ETL任务

最新推荐文章于 2025-06-30 13:10:11 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-30 13:10:11 发布 · 4k 阅读

7 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#ETL #Talend #Airflow

本文介绍了如何利用AirFlow调度平台配合Talend进行ETL任务的执行。首先简述了AirFlow的基本概念，包括DAG和Operator。接着介绍了Talend作为ELT工具的特点，通过实例展示了在Talend中设计ETL任务的过程。然后详细说明了在AirFlow中定义pipeline以执行Talend构建的ETL任务，包括编写Python文件和调度执行的步骤。最后提到了启动AirFlow webserver并在UI界面操作调度ETL任务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

AirFlow调度平台简介

airflow 是一个编排、调度和监控工作流的平台，由Airbnb开源，现在在Apache Software Foundation 孵化。airflow将工作流编排为tasks组成的有向无环图（DAGs），调度器在一组workers上按照指定的依赖关系执行tasks。同时，airflow提供了丰富的命令行工具和简单易用的用户界面以便用户查看和操作，并且airflow提供了监控和报警系统

AirFlow基础概念

Airflow主要是将工作流的相关信息定义到一个Python文件中，airflow根据文件中的定义信息执行工作流，在Airflow pipeline定义中，主要涉及两个类： DAG，Operator

DAG : 有向无环图，它将定义的任务按照依赖关系组织起来
Operator：用来描述每个任务具体做的事，airflow内置了很多operator，如BashOperator 执行一个bash 命令，PythonOperator 调用任意的Python 函数，EmailOperator 用于发送邮件，HTTPOperator 用于发送HTTP请求， SqlOperator 用于执行SQL命令…同时，用户可以自定义Operator，这给用户提供了极大的便利性。
通过DAG和Operator结合起来就可以构建复杂的工作流了