Airflow：Airflow入门与环境搭建.docx资源-CSDN文库

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Airflow：Airflow 入门与环境搭建

1 Airflow 简介

1.1 1 Airflow 的历史与发展

Airflow 是由 Airbnb 在 2015 年开源的一个工作流管理平台，旨在提供一种

可扩展、健壮且易于维护的方式来定义和执行数据管道。随着大数据和数据工

程领域的快速发展，Airflow 因其灵活性和强大的社区支持，迅速成为行业内的

标准工具之一。它不仅被用于数据处理和 ETL（Extract, Transform, Load）任务，

还广泛应用于机器学习工作流、数据科学项目管理和各种自动化任务的调度。

1.1.1 发展历程

� 2015 年：Airflow 首次由 Airbnb 开源，旨在解决内部数据管道的

管理问题。

� 2016 年：社区开始迅速增长，Airflow 被越来越多的公司采用，包

括 Uber、Lyft 和 Spotify。

� 2018 年：Airflow 1.10 版本发布，引入了多项改进和新功能，如动

态任务生成和增强的 DAG（Directed Acyclic Graph）管理。

� 2020 年：Airflow 2.0 版本发布，带来了重大的架构改进，包括新

的 Web 服务器和调度器，以及对 Python 3.7 的支持。

1.2 2 Airflow 的核心概念与优势

1.2.1 核心概念

� DAG（Directed Acyclic Graph）：Airflow 的核心是 DAG，它定义了

任务之间的依赖关系。每个 DAG 都是一个 Python 模块，其中包含多个

任务，这些任务按照定义的顺序执行。

� Task：任务是 DAG 中的基本执行单元，可以是任何 Python 可调用

的对象，如函数、脚本或外部程序。

� Operator：Airflow 提供了多种预定义的 Operator，用于执行常见

的任务，如执行 SQL 查询、运行 Python 脚本或处理文件。

� Sensor：Sensor 用于等待某些条件的满足，如等待文件到达或外

部 API 响应，然后继续执行后续任务。

� Execution：Airflow 调度器根据 DAG 的定义和任务之间的依赖关系

执行任务。每个任务执行都有一个状态，如成功、失败或运行中。

1.2.2 优势

� 可扩展性：Airflow 的设计允许轻松扩展，无论是增加任务数量还

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