Вопросы React Frontend Developer

Apache Airflow — это инструмент для оркестрации задач и workflow. Он позволяет описывать цепочки задач в виде кода и управлять их выполнением. Airflow часто используют для ETL-пайплайнов, аналитических расчётов и периодических задач. Он не выполняет работу сам, а управляет её запуском и порядком. Основное преимущество Airflow — прозрачность и управляемость процессов.

Airflow состоит из нескольких ключевых компонентов: scheduler, webserver, metadata database и executor. Scheduler решает, какие задачи и когда запускать. Webserver предоставляет интерфейс для мониторинга и управления. Metadata database хранит состояние DAG и задач. Executor отвечает за фактическое выполнение задач.

DAG в Airflow — это описание workflow в виде направленного ациклического графа. Он определяет задачи и зависимости между ними. DAG описывается кодом на Python. Airflow использует DAG, чтобы понимать порядок выполнения задач. Циклы в DAG запрещены.

Оператор в Airflow — это шаблон для выполнения конкретного действия. Он описывает, что именно нужно сделать: запустить Python-код, выполнить SQL или вызвать API. Задача создаётся на основе оператора внутри DAG. Один оператор можно использовать много раз. Оператор не управляет порядком выполнения — этим занимается DAG.

В Airflow существуют операторы для выполнения кода, работы с базами данных, взаимодействия с внешними сервисами и управления зависимостями. Самые базовые — PythonOperator, BashOperator и SQL-операторы. Есть операторы для облачных сервисов и Kubernetes. Также существуют специальные операторы для управления workflow. Обычно выбирают самый простой оператор, который решает задачу.