在日常工作中，经常需要处理各种工作流程，比如从多个数据库中收集数据、预处理数据、上传数据和报告数据。如果这些日常任务能够自动触发并在预定时间内执行，那将大大提高工作效率。Apache Airflow就是这样一个可以帮助工具。无论是数据科学家、数据工程师还是软件工程师，都会发现这个工具非常有用。
Apache Airflow是一个工作流引擎，它可以轻松地调度和运行复杂的数据管道。它确保数据管道中的每个任务都按照正确的顺序执行，并且每个任务都能获得所需的资源。它提供了一个出色的用户界面，用于监控和修复可能出现的问题。
易于使用：如果有Python知识，可以轻松地在Airflow上部署。
开源：它是免费的开源软件，拥有许多活跃的用户。
强大的集成：它提供了现成的操作符，让可以与Google Cloud Platform、Amazon AWS、Microsoft Azure等合作。
使用标准Python编码：可以使用Python创建简单到复杂的工作流，具有完全的灵活性。
出色的用户界面：可以监控和管理工作流。它允许检查已完成和正在进行的任务的状态。
让开始安装Apache Airflow。如果系统中已经安装了pip，可以跳过第一个命令。要安装pip，请在终端中运行以下命令：
sudo apt-get install python3-pip
接下来，Airflow需要在本地系统上有一个家。默认情况下，~/airflow是默认位置，但可以根据需要更改它。
export AIRFLOW_HOME=~/airflow
现在，使用pip安装apache airflow：
pip3 install apache-airflow
Airflow需要一个数据库后端来运行工作流并维护它们。要初始化数据库，请运行以下命令：
airflow initdb
已经讨论过Airflow有一个出色的用户界面。要启动web服务器，请在终端中运行以下命令。默认端口是8080，如果使用的端口用于其他事情，那么可以更改它。
airflow webserver -p 8080
现在，使用以下命令启动Airflow调度器。它将一直运行并监控所有工作流并触发它们，就像分配的那样。
airflow scheduler
现在，在Airflow目录中创建一个名为dags的文件夹，将在其中定义工作流或DAGs，并打开Web浏览器，转到http://localhost:8080/admin/，将看到类似这样的界面：
DAG：它是有向无环图——一个想要运行的所有任务的集合，它被组织起来并显示了不同任务之间的关系。它在Python脚本中定义。
Web服务器：它是构建在Flask上的用户界面。它允许监控DAGs的状态并触发它们。
元数据数据库：Airflow存储所有任务的状态在一个数据库中，并从这里执行工作流的所有读写操作。
调度器：顾名思义，这个组件负责调度DAGs的执行。它检索和更新数据库中的任务状态。
现在已经安装了Airflow，让快速了解一下用户界面的一些组件。
DAGS视图：这是用户界面的默认视图。这将列出系统中存在的所有DAGs。它将给一个DAGs的总结视图，比如一个特定的DAG运行成功了多少次，失败了多少次，最后一次执行时间，以及其他一些有用的链接。
图形视图：在图形视图中，可以可视化工作流的每一步及其依赖关系和当前状态。可以通过不同的颜色代码检查当前状态：
树视图：树视图也代表DAG。如果认为管道执行时间比预期的要长，那么可以检查哪一部分执行时间较长，然后可以在这方面工作。
任务持续时间：在这个视图中，可以比较在不同时间间隔运行的任务的持续时间。可以在这里优化算法并比较性能。
代码：在这个视图中，可以快速查看用于生成DAG的代码。
让开始定义第一个DAG。
在本节中，将创建一个工作流，其中第一步是在终端上打印“获取实时板球得分”，然后使用API在终端上打印实时得分。让先测试API，为此，需要安装cricket-cli库，使用以下命令。
sudo pip3 install cricket-cli
现在，运行以下命令并获取得分。
cricket scores
这可能需要一些时间，取决于互联网连接，并将返回类似于这样的输出：
现在，将使用Apache Airflow创建相同的工作流。代码将完全用Python定义一个DAG。让从导入需要的库开始。只需要使用BashOperator，因为工作流只需要运行Bash操作。
# 查看代码在Gist上。
对于每个DAG，需要传递一个参数字典。以下是一些可以传递的参数的描述：
owner：工作流所有者的名称，应该是字母数字的，可以有下划线，但不能包含任何空格。
depends_on_past：如果每次运行工作流时，数据都依赖于过去的运行，则将其标记为True，否则标记为False。
start_date：工作流的开始日期
email：电子邮件ID，以便在任何任务由于任何原因失败时接收电子邮件。
retry_delay：如果任何任务失败，那么它应该等待多长时间再重试。
# 查看代码在Gist上。
现在，将创建一个DAG对象，并传递dag_id，这是DAG的名称，它应该是唯一的。传递在上一步中定义的参数，并添加一个描述和schedule_interval，它将在指定的时间间隔后运行DAG。
# 查看代码在Gist上。
工作流将有两个任务：
print：在第一个任务中，将使用echo命令在终端上打印“获取实时板球得分！”。
get_cricket_scores：在第二个任务中，将使用安装的库打印实时板球得分。
在定义任务时，首先需要为任务选择正确的操作符。这里两个命令都是基于终端的，所以将使用BashOperator。将传递task_id，这是任务的唯一标识符，将在DAG的图形视图的节点上看到这个名字。传递想要运行的bash命令，最后传递想要链接这个任务的DAG对象。
最后，通过在任务之间添加“>>”操作符来创建管道。
# 查看代码在Gist上。