从0到1,AirFlow搭建踩坑历程

背景:

  • ETL会经常使用脚本(bash/python)+crontab来运行数据处理任务
  • 查看任务执行情况不直观方便,只能登录机器、或者写一个界面/监控
  • 存在依赖关系的任务没办法保证,或者保证的方法成本太高
  • 任务量达到一定量级,任务的管理将极其棘手

调研:

Airflow

Oozie

+ Python Code for DAGs

--- Java or XML for DAGs

+ Has connectors for every major service/cloud providers

- hard to build complex pipelines

+ More versatile

- smaller, less active community

+ Advanced metrics

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