Airflow 中文文档：大数据工作流的利器
airflow-doc-zh :book: [译] Airflow 中文文档 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/airflow-doc-zh
项目介绍
Apache Airflow 是一个开源的工作流管理平台，旨在帮助用户编排、调度和监控复杂的数据处理任务。Airflow 通过有向无环图（DAG）来定义任务的依赖关系和执行顺序，使得数据工程师和数据科学家能够轻松地管理和自动化他们的工作流。
本项目是 Airflow 官方文档的中文翻译版本，由 ApacheCN 社区维护。翻译团队致力于将最新的 Airflow 文档带给中文用户，帮助他们更好地理解和使用这一强大的工具。
项目技术分析
Airflow 的核心技术基于 Python，它允许用户通过编写 Python 脚本来定义和调度任务。Airflow 提供了丰富的插件系统，支持与各种数据源和服务的集成，如 Hadoop、Spark、Hive、MySQL、PostgreSQL 等。
Airflow 的主要组件包括：
- Web 服务器：提供用户界面，用于查看和管理 DAG 和任务。
- 调度器：负责根据 DAG 定义的依赖关系和时间表来调度任务。
- 执行器：负责实际执行任务，支持多种执行模式，如本地执行、Celery 执行器、Kubernetes 执行器等。
- 元数据库：存储 DAG 和任务的状态信息。
项目及技术应用场景
Airflow 广泛应用于大数据处理、ETL（提取、转换、加载）流程、数据仓库更新、机器学习模型训练等场景。无论是小型团队还是大型企业，Airflow 都能帮助他们自动化和优化复杂的数据工作流。
例如，在数据仓库更新场景中，Airflow 可以定义一个 DAG，依次执行数据提取、数据清洗、数据加载等任务，并根据预定义的时间表自动调度这些任务。
项目特点
- 灵活性：Airflow 允许用户通过 Python 脚本定义复杂的任务依赖关系，支持动态生成 DAG。
- 可扩展性：通过插件系统，Airflow 可以轻松集成各种数据源和服务，满足不同业务需求。
- 可视化：Airflow 提供了直观的 Web 界面，用户可以轻松查看和管理任务的状态和执行历史。
- 社区支持：Airflow 拥有活跃的开源社区，用户可以通过社区获取帮助、分享经验和贡献代码。
如何开始使用
Docker 部署
docker pull apachecn0/airflow-doc-zh
docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/airflow-doc-zh
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PYPI 安装
pip install airflow-doc-zh
airflow-doc-zh <port>
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NPM 安装
npm install -g airflow-doc-zh
airflow-doc-zh <port>
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贡献与支持
我们欢迎所有对 Airflow 感兴趣的开发者参与到文档的翻译和改进中来。请访问 贡献指南 了解更多信息。
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airflow-doc-zh :book: [译] Airflow 中文文档 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/airflow-doc-zh
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