Apache-Airflow

Picture this: you’re a data engineer staring at your screen at 2 AM, wondering why your batch job decided to take an unscheduled coffee break somewhere between extracting customer data and loading it into your warehouse. Sound familiar? Welcome to the eternal struggle of workflow management, where choosing the right orchestration tool can mean the difference between peaceful nights and becoming best friends with your monitoring dashboard. Today, we’re diving deep into the age-old battle between two Python-powered heavyweights: Apache Airflow and Luigi....

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....

Imagine conducting an orchestra where half the musicians play Beethoven while others attempt the Macarena. That’s your data pipeline without proper orchestration. Let’s examine two maestros - Apache Airflow and Prefect - to see which baton-waving solution makes your data sing in harmony. Setting the Stage: Basic Implementations Airflow’s “Hello World” Symphony 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!...

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!...

Introduction to Apache Airflow Apache Airflow is a powerful, open-source platform designed to automate and manage workflows, particularly in the context of data processing and machine learning pipelines. It allows developers to define workflows as code, making it easier to manage complex workflows with multiple dependencies and conditions. Airflow’s extensive library of operators and providers enables seamless integration with various services, including cloud providers like AWS and Google Cloud Platform, databases, APIs, and more....