探索 Apache Airflow：现代工作流编排的强大引擎

原创已于 2025-11-05 21:27:51 修改 · 730 阅读

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#apache #taro #前端 #微信 #uni-app #ui

于 2025-09-15 17:13:14 首次发布

引言

在当今的数据驱动时代，工作流编排成为企业数据处理和自动化任务中的关键环节。Apache Airflow 作为一款开源的工作流编排平台，凭借其强大的功能和灵活性，成为众多企业和开发者的工具。本文将深入探讨 Apache Airflow 的核心特性、安装使用方法及其在行业中的广泛应用，帮助读者全面了解这一强大的工具。

一、Apache Airflow 概述

Apache Airflow 是一个用于以编程方式创建、调度和监控工作流的平台。通过将工作流定义为代码，Airflow 使得工作流更易于维护、版本控制、测试和协作。用户可以使用 Airflow 将任务定义为有向无环图（DAG），并通过调度器在多个工作节点上执行这些任务，同时遵循指定的依赖关系。

核心优势

可维护性：代码化的工作流使得变更和调试更加容易。
版本控制：工作流定义可以像其他代码一样进行版本控制。
可测试性：通过代码，可以更方便地进行单元测试和集成测试。
协作性：团队成员可以共同开发和维护工作流。

DAGs

二、Airflow 的项目聚焦

Airflow 特别适合那些静态且变化缓慢的工作流。当 DAG 结构在不同运行之间相似时，它能够清晰地定义工作单元和连续性。Airflow 常用于数据处理，但强调任务最好是幂等的，即任务的结果应相同，且不会在目标系统中创建重复数据。此外，Airflow 不是流处理解决方案，但常用于批量处理实时数据。

Apache Airflow logo

三、Airflow 的设计原则

动态性：通过代码定义管道，支持动态 DAG 生成和参数化。
可扩展性：Airflow 框架包含广泛的内置操作符，并可根据需要进行扩展。
灵活性：利用 Jinja 模板引擎，Airflow 允许丰富的自定义。

Asset Dependencies

四、安装与配置

从 PyPI 安装

Airflow 作为 apache-airflow 包发布在 PyPI 上。由于 Airflow 既是库又是应用程序，其依赖关系管理较为复杂。为了确保可重复的安装，Airflow 提供了“已知可用”的约束文件。

安装示例

仅安装 Airflow：

pip install 'apache-airflow==3.0.1' \
 --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-3.0.1/constraints-3.9.txt"

安装带有额外依赖的 Airflow（如 postgres, google）：

pip install 'apache-airflow[postgres,google]==3.0.1' \
 --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-3.0.1/constraints-3.9.txt"

安装方法概览

PyPI 发布：使用标准 pip 工具安装 Airflow。
Docker 镜像：通过 Docker 工具安装 Airflow，并可在 Kubernetes、Helm Charts、docker-compose 等环境中使用。
GitHub 标签：检索用于生成官方源代码包的 Git 项目源。

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