Apache-Airflow

Представьте себе: вы инженер данных и в 2 часа ночи смотрите на экран, гадая, почему ваш пакетный процесс решил сделать незапланированный перерыв на кофе где-то между извлечением данных о клиентах и их загрузкой в ваше хранилище. Звучит знакомо? Добро пожаловать в вечную борьбу за управление рабочими процессами, где выбор правильного инструмента оркестрации может означать разницу между спокойными ночами и тесным общением с панелью мониторинга. Сегодня мы погрузимся в давнее противостояние между двумя тяжеловесами на базе Python: Apache Airflow и Luigi....

Представьте себе управление оркестром, где половина музыкантов играет Бетховена, а другие пытаются исполнить «Macarena». Вот так и ваш конвейер данных без должного управления. Давайте рассмотрим двух «маэстро» — Apache Airflow и Prefect, чтобы понять, какое решение позволит вашим данным звучать в гармонии. Подготовка сцены: основные реализации Симфония «Hello World» от Airflow from airflow import DAG from airflow.operators.bash_operator import BashOperator from datetime import datetime default_args = { 'owner': 'mozart', 'retries': 3 } with DAG('classical_music', start_date=datetime(2025, 6, 4), schedule_interval='@daily') as dag: tune = BashOperator( task_id='play_requiem', bash_command='echo "The show must go flow!...

Введение в Apache Airflow Apache Airflow — это мощная и открытая платформа, предназначенная для автоматизации и управления рабочими процессами, особенно в контексте обработки данных и конвейеров машинного обучения. Она позволяет разработчикам определять рабочие процессы в виде кода, что упрощает управление сложными рабочими процессами с множеством зависимостей и условий. Обширная библиотека операторов и провайдеров Airflow обеспечивает бесшовную интеграцию с различными сервисами, включая облачных провайдеров, таких как AWS и Google Cloud Platform, базы данных, API и многое другое....