Python 数据管道工程：Airflow 与 Luigi，打造高效 ETL 工作流

Python 数据管道工程：Airflow 与 Luigi，打造高效 ETL 工作流

引言

各位 Python 数据工程师，大家好！欢迎来到数据管道的世界！在这个数据爆炸式增长的时代，如何高效、可靠地处理海量数据，将原始数据转化为有价值的信息，成为了企业和组织的核心竞争力。 数据管道 (Data Pipeline)，作为数据工程领域的核心概念，犹如数据的 “高速公路”，承担着数据从源头到目的地的传输、处理和整合重任。 构建健壮、灵活且易于维护的数据管道，是现代数据驱动型应用的基础。

数据抽取、转换、加载 (Extract, Transform, Load, ETL)，是数据管道中最核心、最经典的流程。 ETL 流程负责从各种数据源 (例如，数据库、API、文件系统) 抽取 (Extract) 数据，进行清洗、转换 (Transform) 和整合，最终加载 (Load) 到目标数据仓库或数据应用中。 高效的 ETL 流程是数据分析、数据挖掘、机器学习等下游应用的基石。

Airflow 和 Luigi，正是 Python 生态系统中构建数据管道的两大利器。 Airflow 由 Airbnb 开源，定位于工作流调度和监控平台，以其强大的调度能力、丰富的 UI 界面和活跃的社区生态而闻名； Luigi 由 Spotify 开源，定位于批处理工作流框架，以其简洁的设计、强大的依赖管理和灵活的扩展性