Configurando o Apache Airflow
Instalação e Configuração
A configuração do Apache Airflow envolve várias etapas. Comece instalando a plataforma usando pip, o instalador de pacotes do Python. Execute o comando pip install apache-airflow no terminal. Este comando baixa e instala os pacotes necessários.
Em seguida, configure o ambiente. Crie um diretório para o Apache Airflow e defina a variável de ambiente AIRFLOW_HOME para esse diretório. Inicialize o banco de dados de metadados executando airflow db init. Esse comando configura o banco de dados interno que o Apache Airflow usa para armazenar metadados.
Depois de inicializar o banco de dados, crie uma conta de usuário. Use o comando airflow users create e forneça os detalhes necessários, como nome de usuário, senha e e-mail. Essa conta de usuário permite o acesso à interface da Web do Apache Airflow.
Por fim, inicie o servidor web e o agendador do Apache Airflow. Use os comandos airflow webserver -p 8080 e airflow scheduler em janelas de terminal separadas. O servidor web é executado na porta 8080 por padrão. Acesse a interface da Web por meio de um navegador da Web navegando até http://localhost:8080.
Configuração básica e primeiro DAG
A criação do primeiro Directed Acyclic Graph (DAG) envolve a escrita de um script Python. Salve o script numa pasta para os DAGs no diretório home do Apache Airflow. Defina o DAG importando os módulos necessários do airflow e airflow.operators.
Aqui está um exemplo de um DAG simples:
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from datetime import datetime
default_args = {
‘owner’: ‘airflow’,
‘start_date’: datetime(2023, 1, 1),
‘retries’: 1,
}
dag = DAG(
‘simple_dag’,
default_args=default_args,
schedule_interval=’@daily’,
)
start = DummyOperator(task_id=’start’, dag=dag)
end = DummyOperator(task_id=’end’, dag=dag)
start >> end
Esse script define um DAG básico com duas tarefas: start e end. O DummyOperator serve como um espaço reservado para tarefas reais. O parâmetro schedule_interval define o DAG para ser executado diariamente.
Casos de Uso comuns
Pipelines de Dados
O Apache Airflow se destaca no gerenciamento de pipelines de dados. Os engenheiros de dados usam a plataforma para automatizar a ingestão, o processamento e o armazenamento de dados. As tarefas em um DAG podem extrair dados de várias fontes, transformá-los e carregá-los em bancos de dados ou data warehouses. A capacidade da plataforma de lidar com dependências garante que as tarefas sejam executadas na ordem correta.
Processos de ETL
Os processos de extração, transformação e carga (ETL) se beneficiam significativamente do Apache Airflow. A plataforma orquestra a extração de dados de várias fontes, transformação usando scripts ou ferramentas e carregamento em sistemas de destino. Operadores integrados como PythonOperator e BashOperator facilitam essas operações. Os recursos de monitoramento da plataforma fornecem visibilidade de cada etapa, facilitando a identificação e a resolução de problemas.
Workflows de Machine Learning
Os fluxos de trabalho de aprendizado de máquina geralmente envolvem sequências complexas de tarefas. O Apache Airflow simplifica esses fluxos de trabalho automatizando o pré-processamento de dados, o treinamento de modelos e a avaliação. Os cientistas de dados podem definir tarefas para buscar dados, limpá-los, treinar modelos e avaliar o desempenho. Os recursos de agendamento da plataforma garantem que os fluxos de trabalho sejam executados em intervalos especificados, permitindo atualizações contínuas do modelo.
A plataforma de virtualização de GPU Run:ai aprimora o Apache Airflow, fornecendo gerenciamento avançado de recursos para tarefas de aprendizado de máquina. A plataforma se integra perfeitamente ao Apache Airflow, oferecendo alocação dinâmica de recursos e maior eficiência. Os cientistas de dados podem aproveitar o Run:ai para otimizar o uso da GPU, garantindo que os experimentos de aprendizado de máquina sejam executados de maneira suave e eficiente.
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