Python的Airflow和Prefect：构建复杂数据管道和自动化工作流 大家好，今天我们来深入探讨两个在数据工程领域非常流行的工具：Apache Airflow 和 Prefect。它们都是用于构建复杂数据管道和自动化工作流的强大框架。我们将从概念入手，逐步深入到代码示例，比较它们的异同，并探讨在实际项目中如何选择。 1. 数据管道与工作流自动化：背景与需求 在现代数据驱动的企业中，数据流动的速度和质量至关重要。我们需要从各种数据源（数据库、API、文件等）提取数据，进行转换、清洗、整合，最后加载到目标数据仓库或应用程序中。这个过程通常被称为数据管道。 数据管道往往不是简单的线性流程，而是包含复杂的依赖关系、分支、循环、重试机制等。同时，我们需要对管道的执行进行监控、调度、告警，并保证其稳定性和可靠性。手动管理这些复杂的工作流几乎是不可能的，因此需要自动化工具来帮助我们。 2. Apache Airflow：声明式工作流编排的先驱 Airflow 是一个由 Apache 基金会管理的开源平台，用于以编程方式创作、调度和监控工作流。它的核心概念是 DAG (Directed Acy …
Python的`Apache Airflow`：如何使用`Airflow`构建和调度复杂的数据管道。
使用 Apache Airflow 构建和调度复杂数据管道 大家好！今天我们来深入探讨如何使用 Apache Airflow 构建和调度复杂的数据管道。Airflow 是一种以编程方式创作、调度和监控工作流的平台。它允许你将数据管道定义为有向无环图 (DAG)，其中每个节点代表一个任务，边代表任务之间的依赖关系。 Airflow 的核心概念 在深入编码之前，我们先快速回顾 Airflow 的一些核心概念： DAG (Directed Acyclic Graph)： 工作流的蓝图。它定义了任务之间的依赖关系和执行顺序。 Task： DAG 中的一个独立的可执行单元。它可以是任何你想要自动执行的操作，例如运行 Python 脚本、执行 SQL 查询、调用 API 等。 Operator： 一个预定义的任务模板，它封装了特定类型的操作。Airflow 提供了大量的内置操作符，例如 PythonOperator、BashOperator、PostgresOperator 等。 Task Instance: DAG中的Task的特定运行。 当DAG运行的时候，每个Task都会被实例化成Task …
运维工作流编排：Apache Airflow/Argo Workflows 在运维流程中的高级应用
运维工作流编排：Airflow/Argo Workflows 在运维流程中的高级应用 – 运维界的“瑞士军刀”与“变形金刚” 各位运维界的“程序猿”们、 “攻城狮”们，大家好！我是你们的老朋友，今天咱们不聊996的辛酸，不谈KPI的压力，咱们来聊聊如何用技术武装自己，成为真正的“运维超人”！💪 今天的主题是关于运维工作流编排，也就是如何像指挥交响乐团一样，优雅地指挥各种运维任务。我们将会聚焦两款强大的工具：Apache Airflow 和 Argo Workflows，并探讨它们在运维流程中的高级应用。 开场白：告别“人肉运维”，拥抱“智能自动化” 在很久很久以前（其实也没多久），运维人员的主要工作就是“人肉运维”。每天盯着监控大屏，手动执行各种任务，比如重启服务器、更新配置、备份数据等等。这种方式不仅效率低下，而且容易出错，搞不好一个手抖，整个系统就崩溃了，然后，你懂的… 💀 但是，时代在进步，技术在发展。我们现在有了更高效、更可靠的方式来管理我们的运维流程，那就是工作流编排。想象一下，你不再需要手动执行每一个任务，而是只需要定义一个工作流，然后让机器自动执行。这感觉就像 …
Apache Airflow 工作流依赖管理与动态任务生成
Apache Airflow：一场关于依赖、动态与命运的交响乐 🎶 各位观众老爷们，晚上好！欢迎来到今天的“Airflow奇妙夜”。我是你们的老朋友，人称“Bug终结者”的程序员大侠！今晚，我们要聊聊Apache Airflow这座宏伟的“工作流交响乐厅”里，关于依赖管理、动态任务生成，以及它们如何谱写命运乐章的故事。 准备好了吗？让我们一起走进Airflow的世界，揭开那些看似复杂，实则充满乐趣的秘密！ 第一乐章：依赖管理 – 命运的锁链，也是前进的动力 🔗 在Airflow的世界里，每一个任务，都像一个音符，单独存在时可能微不足道，但当它们按照特定的顺序，相互依赖，和谐共鸣时，就能奏响华美的乐章。这个“特定的顺序”，就是我们今天的主角之一：依赖管理。 想象一下，你正在准备一顿丰盛的晚餐。你要先洗菜，才能切菜；要先切菜，才能炒菜；要先炒菜，才能摆盘上桌。如果颠倒了这个顺序，那只能得到一堆乱七八糟的食材，而不是美味佳肴。 Airflow的依赖管理，就像这道菜谱，它明确地告诉Airflow，每个任务必须在哪些任务完成后才能开始执行。它用一种优雅的方式，解决了任务之间的先后顺序 …