Apache Airflow یک چارچوب متن‌باز برای مدیریت و زمان‌بندی گردش کار (Workflow) است که فرآیندهای داده‌ای پیچیده را خودکار می‌کند. این ابزار ابتدا توسط Airbnb توسعه یافت و سپس به بنیاد نرم‌افزار Apache اهدا شد و اکنون به یک پروژه جهانی متن‌باز تبدیل شده است. ویژگی‌های کلیدی • مدیریت DAGها و وابستگی Taskها • زمان‌بندی خودکار وظایف با Cron یا زمان‌بندی‌های پیشرفته • قابلیت Retry و Handling Exceptions • رابط کاربری گرافیکی برای مانیتورینگ و گزارش‌دهی • انعطاف‌پذیری بالا با Python • اتصال آسان به سیستم‌های داده‌ای بزرگ مانند Spark، Hive، Kafka و Presto موارد استفاده

1. ETL و پردازش داده‌های بزرگ
2. هماهنگی پردازش‌های بلادرنگ
3. اجرای وظایف تکراری و زمان‌بندی شده
4. پردازش تحلیل داده‌ها و گزارش‌گیری خودکار
5. یکپارچه‌سازی با ابزارهای Big Data

Apache Airflow از اجزای اصلی زیر تشکیل شده است: Scheduler • مسئول زمان‌بندی DAGها و اجرای Taskها است • بررسی زمان‌بندی‌ها و تعیین Taskهایی که آماده اجرا هستند • پشتیبانی از SLA و Trigger Rules • مثال عملی: بررسی DAGهای روزانه ETL و اجرای وظایف فقط در زمان مشخص شده Executor • اجرای Taskها به صورت توزیع‌شده • انواع Executor: LocalExecutor، CeleryExecutor، KubernetesExecutor • هماهنگی با Workers برای اجرای موازی Taskها • مثال عملی: CeleryExecutor برای توزیع وظایف بین چندین Node Web Server • ارائه رابط کاربری گرافیکی (Airflow UI) • نمایش وضعیت DAGها، Taskها، نمودار وابستگی و Logها • امکان مانیتورینگ زمان واقعی و رفع اشکال Metadata Database • ذخیره اطلاعات DAG، Task، زمان‌بندی و Logها • پایگاه داده‌های پشتیبانی شده: PostgreSQL، MySQL، SQLite • مثال عملی: هر DAG Run و Task Instance در Metadata DB ثبت می‌شود تا گزارش کامل قابل بازیابی باشد Workers • اجرای Taskها در محیط توزیع‌شده و موازی • ارتباط با Scheduler و Executor برای هماهنگی

• DAG: مجموعه‌ای از Taskها با وابستگی مشخص • Task: کوچکترین واحد عملیاتی • DAG بدون حلقه طراحی می‌شود تا از اجرای بی‌پایان جلوگیری شود DAG Run و Task Instance • DAG Run: اجرای کامل یک DAG در زمان مشخص • Task Instance: اجرای یک Task خاص در DAG Run • مثال عملی: یک DAG ETL ممکن است روزانه اجرا شود و هر Task Instance وضعیت اجرای خودش را داشته باشد

Operators • PythonOperator: اجرای کد Python • BashOperator: اجرای دستورات Bash • EmailOperator: ارسال ایمیل • SparkSubmitOperator: اجرای Jobهای Spark • HiveOperator: اجرای کوئری Hive • BranchPythonOperator: ایجاد مسیرهای شرطی Hooks • اتصال به منابع خارجی: دیتابیس، API، Cloud Storage • پشتیبانی از PostgreSQL, MySQL, AWS S3, Google Cloud Storage • مثال عملی: خواندن داده‌ها از S3 با S3Hook و پردازش آن با PythonOperator

• Variables: ذخیره داده‌های پیکربندی و پارامترهای پویا • Connections: اتصال به منابع خارجی و پایگاه داده • امکان استفاده از Environment Variables و Secrets برای امنیت مثال عملی یک DAG می‌تواند متغیر مسیر فایل ورودی و Connection به دیتابیس PostgreSQL را داشته باشد و به صورت پویا داده‌ها را پردازش کند.

• XCom (Cross-Communication): انتقال داده بین Taskها • Push و Pull داده‌ها بین Taskهای مختلف • مثال عملی: Task اول مسیر فایل را با XCom Push می‌کند و Task بعدی آن را Pull و پردازش می‌کند

• زمان‌بندی DAG با Cron یا timedelta • Trigger Rules: all_success، all_failed، one_success، one_failed • کنترل دقیق اجرای Taskها • مثال عملی: اجرای Task بعد از موفقیت همه Taskهای قبلی یا حتی در صورت شکست یک Task

• تعیین تعداد Retry، فاصله زمانی و سیاست Fail • SLA برای اطمینان از اجرای Task در زمان مشخص • Logging پیشرفته و Alert

• SubDAG و Task Groups برای کاهش پیچیدگی • Branching و Conditional Execution • مدیریت Pipelineهای بزرگ و مقیاس‌پذیر • نکات بهینه‌سازی عملکرد DAG مثال عملی یک DAG پیچیده که شامل استخراج داده، پردازش Spark، بارگذاری به دیتابیس و ارسال گزارش ایمیلی است، می‌تواند با SubDAG و Branching به صورت سازمان‌یافته و مقیاس‌پذیر اجرا شود.

• Hadoop, Spark, Hive, Presto, Kafka • ترکیب داده‌های ETL و پردازش جریان داده‌ها • اجرای Jobهای توزیع‌شده • مثال عملی: پردازش تراکنش‌های مالی و داده‌های IoT با Spark و Kafka

• انتخاب Executor مناسب برای محیط توزیع‌شده • مدیریت Worker و منابع CPU/Memory • مانیتورینگ DAG با Airflow UI و Grafana • Scaling و اجرای موازی Taskها

• DAGهای کوچک و قابل فهم • Retry و Trigger Rules مناسب • Partition و Parallel Execution • مانیتورینگ دائمی • استفاده از SubDAG و Branching

• یادگیری و پیکربندی پیچیده • مدیریت منابع توزیع‌شده • Debugging DAGهای بزرگ • هماهنگی با سیستم‌های Big Data

1. Airbnb: مدیریت ETLهای پیچیده
2. Lyft: هماهنگی پردازش بلادرنگ
3. PayPal: پردازش تراکنش‌های مالی
4. Slack: زمان‌بندی وظایف خودکار
5. بانک‌ها: پردازش داده‌های تراکنش و گزارش‌های روزانه
6. e-Commerce: تحلیل رفتار مشتری و Inventory

Airflow چیست؟ 2. DAG چه کاربردی دارد؟ 3. Task چیست؟ 4. Scheduler چه نقشی دارد؟ 5. Executor چه کاری انجام می‌دهد؟ 6. Retry چگونه کار می‌کند؟ 7. SubDAG چیست؟ 8. XCom چه کاربردی دارد؟ 9. Variables و Connections چیست؟ 10. PythonOperator و BashOperator چه تفاوتی دارند؟ 11. Airflow برای چه سازمان‌هایی مناسب است؟ 12. چگونه DAG را مانیتور کنیم؟ 13. Trigger Rules چیست؟ 14. SLA در Airflow چه کاربردی دارد؟ 15. Airflow با کدام ابزارهای Big Data سازگار است؟ 16. چگونه می‌توان DAGهای بزرگ را مدیریت کرد؟ 17. Hooks چه کاربردی دارند؟ 18. BranchPythonOperator چیست؟ 19. بهترین شیوه طراحی Pipeline چیست؟ 20. Airflow چگونه مقیاس‌پذیری را فراهم می‌کند؟