Wat is Apache Airflow?
Apache Airflow is een open-source workflow management systeem dat is ontworpen om de automatisering van workflows te vereenvoudigen. Het is ontwikkeld door Airbnb en is nu een onderdeel van de Apache Software Foundation.
Met Airflow kan je taken automatiseren die afhankelijk zijn van elkaar en die gepland moeten worden om te worden uitgevoerd. Hierdoor kan je de efficiëntie van de gegevensstroom verhogen en tijd besparen door handmatige tussenstappen te verwijderen.
Airflow maakt gebruik van Directed Acyclic Graph (DAG) om de afhankelijkheden tussen taken te beschrijven. Een DAG beschrijft de stroom van gegevens en hoe deze tussen verschillende taken wordt verplaatst.
Airflow biedt ondersteuning voor een scala aan integraties, zoals Apache Kafka, AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, PostgreSQL, MySQL en Oracle. Hierdoor kan het worden gebruikt in een breed scala van data engineering use cases, van het verwerken van big data tot het uitvoeren van ETL-processen.
Het biedt ook een webinterface waarmee gebruikers hun workflows kunnen beheren, zien welke taken zijn uitgevoerd en welke nog moeten worden uitgevoerd, en ook de status van de taken bekijken.
Airflow wordt vaak gebruikt in sectoren zoals financiën, e-commerce, logistiek, en telecommunicatie om de efficiëntie van gegevensverwerking te verhogen en tijd te besparen.
Hoe werkt Apache Airflow?
Het proces begint met het definiëren van een DAG in Python-code. In deze code worden de taken gedefinieerd die moeten worden uitgevoerd, evenals de afhankelijkheden tussen deze taken. Elk van deze taken wordt gedefinieerd als een instantie van de Airflow-klasse “Operator”, zoals de PythonOperator of BashOperator.
Eenmaal gedefinieerd, wordt de DAG ingediend bij Airflow, waarna Airflow zorgt voor de automatisering van de workflow. Airflow zal de afhankelijkheden tussen de taken bewaken en zorgen dat de taken worden uitgevoerd in de juiste volgorde.
Airflow biedt:
- Een scheduler die de DAGs periodiek uitvoert, zodat de workflow automatisch wordt uitgevoerd zonder dat een gebruiker hier handmatig op hoeft in te grijpen.
- Een web-gebaseerde UI, genaamd de Airflow Web UI, die gebruikers in staat stelt om de status van de DAGs te bekijken, de DAG-definities te bewerken, en ook te zien welke taken zijn uitgevoerd én welke nog moeten worden uitgevoerd.
- Een aantal built-in functionaliteiten zoals een datumrange-parameter, e-mailnotificaties, retries, en nog veel meer. Hierdoor kan het worden aangepast aan de specifieke vereisten van een organisatie en kan het worden gebruikt voor een breed scala van use cases, van het verwerken van big data tot het uitvoeren van ETL-processen.
Apache Airflow voor beginners
- Installeer Apache Airflow: Je kan Apache Airflow installeren op je computer of in een cloudomgeving zoals AWS, Google Cloud of Microsoft Azure. Er zijn verschillende manieren om Airflow te installeren, zoals via pip, via een officiële Airflow-docker-container of via een cloud-gebaseerde oplossing zoals Astronomer.
- Configureer Airflow: Nadat Airflow is geïnstalleerd, moet je de instellingen configureren voor jouw omgeving. Dit omvat het configureren van de database, het instellen van de juiste executie-engine en het configureren van e-mailnotificaties.
- Schrijf een DAG: Eenmaal geconfigureerd, kan je beginnen met het schrijven van je eerste DAG. DAGs worden geschreven in Python en beschrijven de taken die moeten worden uitgevoerd en de afhankelijkheden tussen deze taken.
- Test je DAG: Voordat je jouw DAG in een productieomgeving uitvoert, is het raadzaam om deze te testen. Je kan de DAG uitvoeren in een testomgeving en de resultaten bekijken om er zeker van te zijn dat de DAG correct werkt.
- Voer de DAG uit: Eenmaal getest, kan je de DAG uitvoeren in een productieomgeving. Airflow biedt een scheduler die de DAGs periodiek uitvoert, zodat de workflow automatisch wordt uitgevoerd zonder dat een gebruiker hier handmatig op hoeft in te grijpen.
- Beheer je DAG’s: De Airflow Web UI biedt gebruikers de mogelijkheid om de status van de DAGs te bekijken, de DAG-definities te bewerken, en ook te zien welke taken zijn uitgevoerd en welke nog moeten worden uitgevoerd.
Voor- en nadelen van Apache airflow
Voordelen van Apache Airflow
- Automatisering van Workflows: Airflow maakt het gemakkelijk om taken te automatiseren die afhankelijk zijn van elkaar en die gepland moeten worden om te worden uitgevoerd. Hierdoor kan je de efficiëntie van de gegevensstroom verhogen en tijd besparen door handmatige tussenstappen te verwijderen.
- Schaalbaarheid: Airflow is ontworpen om schaalbaar te zijn en kan worden gebruikt voor zowel kleine als grote workflows. Dit maakt het geschikt voor een breed scala van use cases, van het verwerken van big data tot het uitvoeren van ETL-processen.
- Flexibiliteit: Airflow biedt ondersteuning voor een scala aan integraties, zoals Apache Kafka, AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, PostgreSQL, MySQL en Oracle. Hierdoor kan het worden gebruikt in een breed scala van use cases.
- Monitoring en Beheer: Airflow biedt een web-gebaseerde UI, genaamd de Airflow Web UI, waarmee gebruikers de status van de workflows kunnen bekijken, de workflow-definities kunnen bewerken en ook kunnen zien welke taken zijn uitgevoerd en welke nog moeten worden uitgevoerd.
- Error Handling: Airflow biedt functionaliteiten voor het automatisch herstellen van fouten, zoals retries of e-mailnotificaties. Hierdoor kan de workflow efficiënter worden uitgevoerd en kan een falen van de workflow sneller worden opgemerkt en opgelost.
- Open-source: Apache Airflow is open-source software, waardoor het gratis kan worden gedownload en gebruikt. Dit betekent dat gebruikers de broncode kunnen aanpassen aan hun eigen vereisten en dat er een actieve gemeenschap is die bijdraagt aan de ontwikkeling van de software.
- Community: Airflow heeft een actieve gemeenschap die bijdraagt aan de ontwikkeling en ondersteuning van de software, waardoor er een groot aantal gebruikers zijn die hun ervaringen en oplossingen delen. Dit kan helpen bij het oplossen van problemen en het verkrijgen van nieuwe inzichten.
Nadelen van Apache airflow
- Complexiteit: Airflow is een geavanceerd workflow management systeem en kan complex zijn om te installeren en te configureren, vooral voor gebruikers zonder veel technische ervaring.
- Leercurve: Omdat Airflow gebaseerd is op Python, kan het tijd kosten om de benodigde vaardigheden te verwerven om effectief te kunnen werken met Airflow.
- Debugging: Omdat Airflow gebaseerd is op Directed Acyclic Graphs (DAGs) kan het soms moeilijk zijn om fouten in de workflows op te sporen en op te lossen.
- Scalability: Airflow is wel schaalbaar, maar het heeft een hoge overhead voor het beheer van een grote hoeveelheid taken. Dit kan leiden tot prestatieproblemen en kan de efficiëntie van de workflow beïnvloeden.
- Onderhoud: Omdat Airflow een geavanceerd systeem is, kan het veel onderhoud vereisen om ervoor te zorgen dat het soepel blijft werken.
- Documentatie: Sommige gebruikers hebben gemeld dat de documentatie van Airflow soms beperkt kan zijn, wat kan leiden tot problemen bij het oplossen van problemen of het configuratieproces.
- Opslag: Airflow gebruikt een database voor het opslaan van statusinformatie van taken en DAGs. Dit kan leiden tot problemen met de opslagcapaciteit als de hoeveelheid data die moet worden opgeslagen groeit.
Wanneer is Apache Airflow interessant?
- Data-engineering: Als je veel gegevensverwerking hebt die efficiënter geautomatiseerd moet worden, kan Airflow je helpen om deze processen te stroomlijnen. Het kan bijvoorbeeld worden gebruikt om ETL-processen (Extract, Transform, Load) automatisch te plannen en te monitoren.
- Big data: Als je werkt met big data-oplossingen, zoals Apache Hadoop of Apache Spark, kan Airflow je helpen om de gegevensstroom tussen deze systemen te automatiseren en te beheren.
- Real-time verwerking: Als je real-time gegevensverwerking nodig hebt, zoals bijvoorbeeld voor real-time analyse of fraudedetectie, kan Airflow je helpen om de gegevensstroom tussen de verschillende systemen te automatiseren en te monitoren.
- Cloud computing: Als je wilt profiteren van de flexibiliteit en schaalbaarheid van cloud computing, kan Airflow je helpen om gegevensstroom-pijplijnen te automatiseren tussen verschillende cloud-providers, zoals Amazon Web Services, Google Cloud Platform of Microsoft Azure.
- Monitoring en beheer: Als je je workflows efficiënt wilt monitoren en beheren, kan Airflow je hierbij helpen. Het biedt een web-gebaseerde UI waarmee gebruikers de status van de workflows kunnen bekijken, de workflow-definities kunnen bewerken en ook kunnen zien welke taken zijn uitgevoerd.
- Ondersteuning: Als je wilt werken met een tool die ondersteund wordt door een grote actieve community die bijdraagt aan de ontwikkeling en ondersteuning van de software, dan is Airflow de juiste keuze.
- Basis op Python: Als je vertrouwd bent met Python en wilt werken met een workflow management oplossing die gebaseerd is op Python, dan is Airflow interessant.
- Gegevensstroom-pijplijnen: Als je werkt met gegevensstroom-pijplijnen en ETL-processen wilt automatiseren, dan is Airflow interessant.
Standaarden binnen Apache Airflow
Er zijn geen specifieke standaarden die gelden binnen Apache Airflow, maar er zijn wel best practices die worden aanbevolen bij het gebruik van het systeem:
- Gebruik van DAG-bestanden: Airflow maakt gebruik van Directed Acyclic Graphs (DAGs) om de afhankelijkheden tussen taken te visualiseren en te beheren. Het wordt aanbevolen om één DAG-bestand te gebruiken voor elke set van gerelateerde taken, in plaats van één grote DAG-bestand voor alle taken.
- Structuur van de DAGs: Het wordt aanbevolen om de DAGs zo te structureren dat ze gemakkelijk te begrijpen zijn en te onderhouden. Dit kan bijvoorbeeld door gebruik te maken van subdags of door gebruik te maken van een logische indeling van de taken.
- Namen van taken: Het is belangrijk om duidelijke en beschrijvende namen te gebruiken voor de taken in een DAG. Dit kan helpen bij het begrijpen van de workflows en het opsporen van problemen.
- Scheduling: Het wordt aanbevolen om de taken in een DAG zo te plannen dat ze geen conflicten veroorzaken met andere taken. Dit kan bijvoorbeeld worden bereikt door het gebruik van een goed geplande backfill-strategie.
- Monitoring: Het is belangrijk om de status van de workflows te monitoren en te beheren. Dit kan worden gedaan door gebruik te maken van de Airflow Web UI of door het instellen van e-mailmeldingen voor foutmeldingen.
- Ondersteuning: Het is aan te raden om deel te nemen aan de Airflow community en te profiteren van de ervaringen van andere gebruikers.
- Documentatie: Het is belangrijk om de workflows goed te documenteren, zodat andere gebruikers de DAGs kunnen begrijpen en onderhouden.
- Testen: Het is aan te raden om DAGs en taken te testen voordat ze worden geïmplementeerd. Dit kan worden gedaan door gebruik te maken van testen op basis van unittesten of door gebruik te maken van een testomgeving.
Apache Airflow tools & technologieën
- Databases: Apache Airflow maakt gebruik van een database (meestal SQLite, MySQL of Postgres) om de status van de workflows bij te houden. Het is dus belangrijk om een database te hebben om Airflow te laten werken.
- Schedulers: Airflow ondersteunt verschillende schedulers, zoals de built-in scheduler, Celery of Kubernetes. De keuze voor een scheduler hangt af van de specifieke vereisten van je organisatie.
- Big Data-technologieën: Airflow kan worden gebruikt in combinatie met big data-technologieën zoals Apache Hadoop, Apache Spark of Apache Hive. Dit kan helpen bij het automatiseren van gegevensverwerking en gegevensstroom-pijplijnen op grote schaal.
- Cloud computing: Airflow kan worden gebruikt in combinatie met cloud computing-oplossingen zoals Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) of Microsoft Azure. Dit kan helpen bij het automatiseren van gegevensstroom-pijplijnen tussen cloud-providers.
- Monitorings-tools: Airflow biedt een web-gebaseerde UI voor het monitoren van workflows, maar er zijn ook derde-partij tools zoals Grafana en Prometheus die kunnen worden gebruikt om de prestaties van Airflow nauwkeuriger te meten en te analyseren.
- Logging: Logging is een belangrijk onderdeel van het gebruik van Airflow en het is aan te raden om een tool te gebruiken zoals Logstash of Fluentd om de loggegevens te verzamelen, te analyseren en te visualiseren.
- Continuous integration: Airflow kan worden gebruikt in combinatie met CI/CD-tools zoals Jenkins of Travis, om een consistente en efficiënte manier te bieden voor het testen, implementeren en onderhouden van workflows.
- Slack, Email, SMS, Webhooks: Airflow kan worden geconfigureerd om berichten te sturen via Slack, Email, SMS of Webhooks, om gebruikers te informeren over de status van de workflows.
Veel gebruikte technologieën beschreven
- Python: Apache Airflow is geschreven in Python en vereist een Python-omgeving om te draaien. Python wordt ook vaak gebruikt om de taken in een workflow te implementeren.
- Containers: in combinatie met containers zoals Docker of Kubernetes om de workflows te implementeren en te schalen.
- Serverless: Airflow in combinatie met serverless computing-oplossingen zoals AWS Lambda of Google Cloud Functions, om taken te implementeren zonder dat er een server nodig is.
- Cloud storage: in combinatie met cloud storage-oplossingen zoals Amazon S3, Google Cloud Storage of Microsoft Azure Blob Storage, om gegevens op te slaan en te verwerken.
- Gegevensopslag: in combinatie met gegevensopslag technologieën zoals Apache Parquet, Apache Avro of Apache ORC, om gegevens efficiënt op te slaan en te verwerken.
- Gegevensintegratie: in combinatie met gegevensintegratie-tools zoals Apache Nifi, Apache Camel of Talend, om gegevens te integreren van verschillende bronnen.
- Gegevensanalyse: in combinatie met gegevensanalyse-tools zoals Apache Spark, Apache Storm of Apache Flink, om gegevens te analyseren in real-time.
- Business Intelligence: in combinatie met BI-tools zoals Tableau, QlikView, Looker of Superset, om gegevens te visualiseren en te analyseren.
Apache Airflow voorbeelden
Gegevensintegratie
Gegevens van verschillende bronnen integreren, zoals databases, API’s of bestandsservers, en de gegevens te verwerken voor analyse of opslag.
batchverwerking
Batchverwerkingstaken automatiseren, zoals het verwerken van grote hoeveelheden gegevens, het genereren van rapporten of het maken van back-ups.
Machine learning
Workflows automatiseren die betrekking hebben op machine learning, zoals het trainen van modellen, het evalueren van prestaties of het implementeren van modellen in productie.
Financiële analyse
Gegevens verzamelen van financiële bronnen, zoals beurskoersen of banktransacties, en de gegevens te analyseren voor financiële beslissingen.
Marketing
Gegevens verzamelen van marketingcampagnes, zoals e-mails of social media-berichten, en de gegevens te analyseren voor marketingbeslissingen.
Internet of things (iot)
Gegevens verzamelen van IoT-apparaten, zoals sensoren of cameras, en de gegevens te analyseren voor beslissingen op basis van realtime data.
E-commerce
Gegevens verzamelen van e-commerce-platformen, zoals webshops of marktplaatsen, en de gegevens te analyseren voor beslissingen over verkoop of inventarisbeheer.
Cybersecurity
Gegevens verzamelen van cybersecurity-systemen, zoals firewalls of intrusion detection-systemen, en de gegevens te analyseren voor beslissingen over beveiliging.
Apache Airflow VS Jenkins
- Doel: Airflow is gericht op het automatiseren van gegevensstroom-pijplijnen, terwijl Jenkins is gericht op het automatiseren van softwareontwikkelingstaken, zoals het bouwen, testen en implementeren van software.
- Workflow-definitie: Airflow maakt gebruik van Directed Acyclic Graphs (DAGs) om taken te definiëren en hun afhankelijkheden te definiëren. Jenkins maakt gebruik van een pipeline-syntax om taken te definiëren.
- Scheduling: Airflow biedt gebruikers de mogelijkheid om taken te plannen op basis van cron-achtige expressies, waardoor het gemakkelijk is om taken te plannen voor specifieke tijdstippen of frequenties. Jenkins biedt ook de mogelijkheid om taken te plannen, maar deze zijn minder flexibel.
- Monitoren: Airflow biedt gebruikers de mogelijkheid om notificaties in te stellen voor specifieke gebeurtenissen, zoals het starten of voltooien van taken, wat helpt bij het monitoren van workflows. Jenkins biedt minder mogelijkheden voor het monitoren van taken.
- Extensibiliteit: Airflow biedt een brede ondersteuning voor verschillende bronnen en doelen, zoals databases, API’s, bestandsservers, en het ondersteunt ook een breed scala van use cases, zoals gegevensintegratie, batchverwerking, machine learning. Jenkins is gericht op softwareontwikkeling en heeft minder extensibiliteit.
- Scalability: Airflow is een gedistribueerd systeem en is daarom beter geschikt voor grote workloads en het uitvoeren van taken op meerdere servers. Jenkins is een centrale server die minder goed geschikt is voor grote workloads en het uitvoeren van taken op meerdere servers.
De beste Apache Airflow bibliotheken
- Airflow Contrib: Dit is een verzameling van extra operators, hooks en sensors die zijn gemaakt door de gemeenschap. Deze bibliotheek maakt het gemakkelijker om specifieke taken te automatiseren die niet standaard in Airflow zijn opgenomen.
- Airflow-kubernetes: Dit is een integratie tussen Airflow en Kubernetes, een opensource systeem voor het beheren van container-gebaseerde workloads. Deze bibliotheek maakt het mogelijk om Airflow te gebruiken in een Kubernetes-omgeving.
- Airflow-AWS: Dit is een integratie tussen Airflow en Amazon Web Services (AWS). Deze bibliotheek maakt het gemakkelijk om AWS-services te gebruiken in Airflow-taken, zoals het opslaan van bestanden in S3 of het uitvoeren van een EMR-taak.
- Airflow-GCP: Dit is een integratie tussen Airflow en Google Cloud Platform (GCP). Deze bibliotheek maakt het gemakkelijk om GCP-services te gebruiken in Airflow-taken, zoals het opslaan van bestanden in Google Cloud Storage of het uitvoeren van een Cloud Dataflow-taak.
- Airflow-Azure: Dit is een integratie tussen Airflow en Microsoft Azure. Deze bibliotheek maakt het gemakkelijk om Azure-services te gebruiken in Airflow-taken, zoals het opslaan van bestanden in Azure Blob Storage of het uitvoeren van een HDInsight-taak.
- Airflow-DAGS: Dit is een verzameling van populaire Airflow-taken zoals ETL, data quality, machine learning en meer. Deze bibliotheek helpt om de ontwikkeling sneller te maken door deze gebruiksklare DAG’s te kunnen gebruiken.
- Airflow-Plugins: Dit is een verzameling van verschillende plugins voor Airflow, zoals een plugin voor het weergeven van een Gantt Chart, een plugin voor het integreren met Slack of een plugin voor het verkrijgen van een beter overzicht van de status van de dag.