- Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform zur Planung, Automatisierung und Überwachung komplexer Workflows, die sich in Python als Directed Acyclic Graphs (DAGs) definieren lassen.
- Sie bietet hohe Flexibilität, ist vollständig erweiterbar und lässt sich über Plugins nahtlos mit Datenbanken, Cloud-Diensten und ETL-Tools integrieren.
- Dank modularer Architektur, Skalierbarkeit und einer aktiven Community eignet sich Airflow besonders für datengetriebene Unternehmen, etwa zur Orchestrierung von ETL-Prozessen, Machine-Learning-Workflows oder automatisierter Berichterstattung.
- Die Plattform basiert auf Kernkomponenten wie Operatoren, Sensoren, Hooks, Scheduler, Webserver und Executor, die zusammen die Ausführung steuern.
- Nicht geeignet ist Airflow vor allem für Streaming-Daten oder Teams ohne ausreichende Python-Kenntnisse.
Apache Airflow ist eine leistungsstarke Open-Source-Plattform zur Planung, Ausführung und Überwachung von Workflows – und im Bereich moderner Datenarchitekturen kaum mehr wegzudenken.
Mit Airflow lassen sich Workflows programmatisch in Python modellieren. Diese sogenannte „Code-First“-Philosophie ermöglicht ein hohes Maß an Flexibilität und eine schnelle Iteration von Datenprozessen. Workflows werden in Form von Directed Acyclic Graphs (DAGs) dargestellt – jeder Knoten steht für eine einzelne Aufgabe innerhalb des Gesamtprozesses.
Ein großer Vorteil: Apache Airflow ist dynamisch und vollständig erweiterbar. Alles, was mit Python realisierbar ist, lässt sich auch innerhalb von Airflow umsetzen – inklusive benutzerdefinierter Operatoren und Workflows.
Durch seine modulare Architektur und zahlreiche verfügbare Plugins erlaubt die Plattform die nahtlose Integration mit gängigen externen Systemen – etwa Datenbanken, Cloud-Services oder ETL-Tools. Bei speziellen Anforderungen können Teams problemlos eigene Erweiterungen entwickeln.
Apache Airflow ist die ideale Lösung, wenn es darum geht, komplexe Datenpipelines zu planen, zu automatisieren und zu überwachen. Die Plattform wurde speziell dafür entwickelt, Aufgaben mit wechselseitigen Abhängigkeiten zuverlässig zu orchestrieren – auch über Systemgrenzen hinweg.
Dank ihrer modularen Architektur lässt sich Apache Airflow mit nahezu allen externen Systemen verbinden. Über die vielfältigen Plugins oder eigene Erweiterungen integrieren Sie verschiedene Datenquellen und Zielsysteme in einem zentralen Workflow.
Darüber hinaus eignet sich die Plattform hervorragend für die Steuerung komplexer Analyseprozesse. Beispielsweise lassen sich Machine Learning-Jobs auf Spark-Clustern organisieren und ausführen oder stündlich aktualisierte Web- und App-Daten automatisch in ein Data Warehouse laden.
Bei DATA MART nutzen wir Apache Airflow, um genau solche Prozesse zu realisieren – stabil, skalierbar und exakt auf Ihre Anforderungen zugeschnitten.
Apache Airflow hat sich in den letzten Jahren zu einem Standardtool in der Datenverarbeitung entwickelt. Die Gründe dafür liegen in einer Kombination aus technischer Leistungsfähigkeit, Flexibilität und einer starken Community.
Ein entscheidender Vorteil ist die Flexibilität. Airflow basiert auf Python, wodurch sich nahezu alle Funktionalitäten, die mit Python umsetzbar sind, direkt integrieren lassen. So können Workflows individuell an die jeweiligen Anforderungen und Gegebenheiten angepasst werden.
Auch die Erweiterbarkeit macht Airflow attraktiv. Zahlreiche bestehende Plugins ermöglichen unter anderem eine nahtlose Anbindung an Cloud-Dienste wie Amazon Web Services oder Microsoft Azure. Dadurch lässt sich die Plattform ohne großen Aufwand in bestehende IT-Landschaften einbinden.
Ein weiteres Highlight ist die Vereinfachung komplexer Workflows. Durch das integrierte User Interface können Pipelines visualisiert werden, was den Überblick erleichtert und die Komplexität reduziert.
Darüber hinaus punktet Airflow durch die kostenlose Nutzung. Als Open-Source-Software der Apache Foundation steht es frei zur Verfügung, lässt sich ohne Lizenzkosten einsetzen und individuell erweitern.
Nicht zu unterschätzen ist die Community. Weltweit gibt es eine große Anzahl von Anwendern, die ihre Erfahrungen, Problemlösungen und Best Practices teilen. Dieses Wissen ist öffentlich zugänglich und stellt eine wertvolle Ressource dar.
Apache Airflow beschreibt Datenpipelines anhand zentraler Kernelemente, die nahtlos zusammenarbeiten, um Aufgaben zu planen, zu überwachen und auszuführen.
DAG
Das Fundament jeder Pipeline ist der Directed Acyclic Graph (DAG). Er bildet Aufgaben und deren Abhängigkeiten ohne Zyklen ab, sodass parallele Abläufe möglich sind. Die Ausführung folgt einer klaren Reihenfolge, in der jede Aufgabe von den Ergebnissen vorhergehender Schritte abhängt.
Operator
Ein Operator definiert, was innerhalb einer Pipeline passiert. Apache Airflow stellt dafür eine Vielzahl vordefinierter Operatoren bereit, zum Beispiel:
- PythonOperator für Python-Code
- BashOperator für Shell-Befehle
- PostgresOperator für SQL-Abfragen in PostgreSQL
- RedshiftToS3Transfer für Datenexporte von Redshift nach S3
- EmailOperator für automatisierte E-Mail-Benachrichtigungen
Operatoren sind dabei Vorlagen, aus denen konkrete Tasks entstehen.
Sensor
Sensoren sind spezielle Operatoren, die auf ein bestimmtes Ereignis warten. Beispiele sind der PythonSensor, der auf ein True-Ergebnis einer Funktion prüft, oder der S3Sensor, der das Vorhandensein einer Datei in einem S3-Bucket überwacht.
Hook
Hooks ermöglichen die Verbindung zu Drittanbieter-Diensten wie Datenbanken oder APIs. Dabei ist es wichtig, keine sensiblen Daten im Code zu hinterlegen, um Sicherheitsrisiken zu vermeiden.
Scheduler
Der Scheduler überwacht alle DAGs, erkennt auszuführende Aufgaben und übergibt sie an den Executor.
Webserver
Über den Webserver greifen Anwender auf die grafische Oberfläche von Airflow zu, um den Fortschritt zu überwachen, Logs einzusehen und den Status von Aufgaben zu prüfen.
Datenbank
Alle relevanten Metadaten, wie Aufgabenhistorien, Ausführungszeiten und Statistiken, werden in einer Datenbank gespeichert.
Executor
Der Executor sorgt dafür, dass Aufgaben tatsächlich ausgeführt werden. Er leitet sie an Worker weiter, die nach erfolgreicher oder fehlerhafter Ausführung den Status an den Scheduler zurückmelden.
Damit Apache Airflow im täglichen Betrieb reibungslos funktioniert und Ressourcen effizient genutzt werden, lohnt sich der Einsatz einiger bewährter Vorgehensweisen.
1. Workflows gezielt pausieren
Wenn ein Workflow aktuell nicht ausgeführt werden kann, ist es sinnvoll, ihn in Airflow zu pausieren. Andernfalls versucht das System automatisch, die Ausführung nachzuholen, sobald dies wieder möglich ist. Das kann zu einer unnötigen Serverlast führen.
Soll die Nachholung generell vermieden werden, empfiehlt sich der Konfigurationsparameter catchup=False. Wer nur den aktuellen Workflow ausführen möchte, kann dies ebenfalls direkt in der Konfiguration festlegen.
2. Versionierung mit Git einbinden
Um Skripte und Workflows stets aktuell zu halten, bietet sich die Nutzung eines Git-Repositories an. Apache Airflow lädt DAG-Dateien standardmäßig aus dem Verzeichnis dags. Hier können Unterordner mit einem Git-Repository verknüpft werden, sodass Änderungen automatisch synchronisiert werden. Dieser Abgleich lässt sich sogar über einen internen Airflow-Workflow steuern – nicht nur für Skripte, sondern auch für andere benötigte Dateien.
3. Variablen für mehr Flexibilität nutzen
Anstatt feste Werte in Workflows zu hinterlegen, können Variablen verwendet werden. Diese sind über die CLI, eine API oder die Weboberfläche zugänglich und werden in der Metadatenbank gespeichert. Dadurch stehen sie schnell bereit, wenn der Workflow sie benötigt. Mit JSON-Objekten lassen sich zudem mehrere Variablen bündeln, was die Wiederverwendbarkeit und Anpassung von Workflows deutlich vereinfacht.
4. Flexible Betriebsoptionen wählen
Apache Airflow kann auf unterschiedliche Weise betrieben werden. Viele Cloud-Anbieter stellen es als Managed Service bereit. Für den Eigenbetrieb besteht die Möglichkeit einer klassischen Serverinstallation oder eines Betriebs in einem Docker-Container. Hier eignet sich die kostenlose Community Edition von Docker. Detaillierte Installationsanleitungen – sowohl für Docker als auch für den lokalen Betrieb – finden sich in der offiziellen Apache-Airflow-Dokumentation.
Bei DATA MART setzen wir diese Tipps in Projekten regelmäßig um, um für unsere Kunden einen stabilen, skalierbaren und leicht wartbaren Airflow-Betrieb zu gewährleisten.