O Apache Airflow é uma plataforma de orquestração de fluxos de trabalho (workflow) em código aberto que permite a criação, agendamento e monitoramento de fluxos de trabalho complexos em ambientes de processamento de dados distribuídos. Ele foi inicialmente desenvolvido pelo Airbnb e posteriormente foi doado para a Apache Software Foundation (ASF) e agora é mantido como um projeto de código aberto.
O Airflow permite que os desenvolvedores definam fluxos de trabalho como código Python, chamados de DAGs (Directed Acyclic Graphs), que representam a lógica do fluxo de trabalho, incluindo as tarefas, suas dependências e como elas devem ser executadas. O Airflow suporta uma ampla gama de integrações com outras ferramentas populares de processamento de dados, como bancos de dados, armazenamento em nuvem, ferramentas de Big Data e serviços de mensagens, tornando-o uma escolha flexível para a orquestração de fluxos de trabalho em ambientes de dados distribuídos e heterogêneos.
As principais características do Airflow incluem:
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Definição de fluxos de trabalho como código: Os fluxos de trabalho no Airflow são definidos como código Python, o que permite que os desenvolvedores versionem, teste e revisem as definições de fluxo de trabalho usando as melhores práticas de desenvolvimento de software.
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Agendamento e execução de fluxos de trabalho: O Airflow possui um mecanismo de agendamento robusto que permite a definição de cronogramas detalhados para a execução de fluxos de trabalho em momentos específicos ou em intervalos regulares. As tarefas podem ser executadas em paralelo, em sequência ou em qualquer outra estratégia definida pelo usuário.
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Monitoramento e gerenciamento: O Airflow fornece uma interface de usuário web para monitorar e gerenciar fluxos de trabalho em tempo real. Ele também possui recursos de registro e rastreamento detalhados, permitindo que os usuários monitorem o status de execução das tarefas, identifiquem falhas e realizem ações de recuperação.
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Extensibilidade: O Airflow é altamente extensível, permitindo que os desenvolvedores criem suas próprias tarefas personalizadas, operadores e hooks para integrar com novas ferramentas e serviços. Ele também suporta variáveis, gatilhos externos, gerenciamento de conexões, entre outros recursos para personalização avançada.
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Comunidade ativa e suporte: O Airflow possui uma comunidade ativa de usuários e desenvolvedores que contribuem com melhorias, correções de bugs e suporte técnico. Ele é amplamente adotado pela indústria e possui uma documentação abrangente e recursos de suporte online.
Em resumo, o Apache Airflow é uma poderosa plataforma de orquestração de fluxos de trabalho em código aberto, que oferece uma abordagem flexível e programática para definir, agendar e monitorar fluxos de trabalho em ambientes de processamento de dados distribuídos. Ele é amplamente utilizado na indústria para automatizar fluxos de trabalho de processamento de dados, como pipelines de ingestão, transformação e carga (ETL), processamento de dados em tempo real, machine learning, entre outros casos de uso.
As triggers no Airflow são implementadas como gatilhos (triggers) que são associados a tarefas individuais ou a DAGs (Directed Acyclic Graphs), que são os fluxos de trabalho definidos no Airflow. Quando uma trigger é ativada, ela inicia a execução do fluxo de trabalho associado. As triggers podem ser ativadas de várias maneiras, como por exemplo:
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Agendamento de tempo: É possível definir triggers baseadas em cronogramas específicos, como executar uma tarefa ou fluxo de trabalho a cada hora, diariamente, semanalmente, mensalmente, etc. É uma forma comum de acionar tarefas ou fluxos de trabalho em intervalos regulares.
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Disparo externo: É possível usar gatilhos externos para iniciar a execução de fluxos de trabalho no Airflow. Por exemplo, é possível configurar uma API externa para disparar uma trigger no Airflow quando um evento específico ocorre, como a chegada de um novo arquivo em um diretório específico.
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Triggers manuais: É possível definir triggers manuais que são acionadas manualmente pelos usuários por meio da interface do Airflow ou por meio de uma API, permitindo que os usuários iniciem a execução de fluxos de trabalho sob demanda.
As triggers no Airflow são altamente configuráveis e podem ser personalizadas de acordo com as necessidades de cada fluxo de trabalho. Elas fornecem uma maneira flexível e poderosa de controlar a execução de fluxos de trabalho com base em eventos específicos ou em cronogramas agendados.