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Airflow：Airflow 与 Python 集成开发
1 Airflow 简介与安装
1.1 Airflow 的核心概念
Airflow 是一个用于编排工作流的平台，它允许用户定义、监控和执行复杂
的数据管道。在 Airflow 中，工作流被定义为 DAGs（Directed Acyclic Graphs，有
向无环图），每个 DAG 代表一个工作流，由一系列的任务（Tasks）组成，这些
任务之间通过依赖关系（Dependencies）连接，形成一个有向无环图。
1.1.1 DAG
DAG 是 Airflow 的核心，它定义了任务的执行顺序。每个 DAG 由一个或多
个任务组成，这些任务可以是 Python 函数的执行、数据的导入、数据的处理等。
1.1.2 Task
Task 是 DAG 中的一个节点，代表一个具体的执行单元。在 Airflow 中，
Task 可以是 Python 函数、SQL 查询、Shell 命令等。
1.1.3 Operator
Operator 是 Airflow 中用于创建 Task 的类，它封装了特定类型的 Task，如
PythonOperator 用于执行 Python 函数，BashOperator 用于执行 Shell 命令。
1.1.4 Executor
Executor 负责调度和执行 Task。Airflow 支持多种 Executor，如
LocalExecutor、CeleryExecutor 等，可以根据实际需求选择合适的 Executor。
1.2 Airflow 的安装与配置
Airflow 的安装可以通过 pip 进行，首先确保 Python 和 pip 已经安装在你的
系统上，然后在命令行中运行以下命令：
pip install apache-airflow
安装完成后，需要初始化 Airflow 的数据库：
airflow db init
接下来，启动 Airflow 的 Web 服务器和 Scheduler：
airflow webserver -D
airflow scheduler -D
配置 Airflow 主要通过修改 airflow.cfg 文件，这个文件位于 Airflow 的安装
目录下。你可以在这里设置 Airflow 的运行参数，如 DAGs 的存储位置、日志的
存储位置、使用的 Executor 等。
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