Introduktion til Apache Airflow
Apache Airflow er en platform til orkestrering af komplekse arbejdsgange — automatisering og planlægning af indbyrdes afhængige opgaver i data- og maskinlærings-pipelines.
Airflow organiserer arbejdsgange som Directed Acyclic Graphs (DAGs), hvor hver node repræsenterer en opgave, og kanterne definerer afhængigheder mellem dem. Dette sikrer, at hver opgave udføres i korrekt rækkefølge — for eksempel kan et modeltræningsskridt først starte, når datapræprocesseringen er afsluttet.
Airflows scheduler udfører automatisk disse opgaver efter en defineret tidsplan, hvilket sikrer konsistens og reproducerbarhed. Ingeniører kan nemt genkøre fejlede opgaver, overvåge fremdrift via Airflow UI og skalere arbejdsgange, efterhånden som projekter vokser.
Airflow muliggør reproducerbare, automatiserede arbejdsgange for data- og ML-opgaver. Udforsk den officielle Airflow-dokumentation og eksempler fra fællesskabet for at uddybe din forståelse af workflow-orkestrering i produktionsmiljøer.
Grundlæggende DAG-eksempel
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
def print_hello():
print("Hello from Airflow DAG!")
default_args = {
"owner": "mlops_engineer",
"retries": 1,
"retry_delay": timedelta(minutes=5),
}
dag = DAG(
"hello_airflow_example",
default_args=default_args,
description="A simple DAG example",
schedule_interval=timedelta(days=1),
start_date=datetime(2024, 6, 1),
catchup=False,
)
hello_task = PythonOperator(
task_id="say_hello",
python_callable=print_hello,
dag=dag,
)
Airflow er rygraden i workflow-orkestrering inden for MLOps. Det muliggør automatisering af gen-træning, dataindtagelse og evaluering — alt sammen defineret som Python-kode og udført i rækkefølge.
Se den officielle Airflow-dokumentation for eksempler på produktions-DAGs og tips til skalering af Airflow-implementeringer.
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Fantastisk!
Completion rate forbedret til 6.67Introduktion til Apache Airflow
Stryg for at vise menuen
Apache Airflow er en platform til orkestrering af komplekse arbejdsgange — automatisering og planlægning af indbyrdes afhængige opgaver i data- og maskinlærings-pipelines.
Airflow organiserer arbejdsgange som Directed Acyclic Graphs (DAGs), hvor hver node repræsenterer en opgave, og kanterne definerer afhængigheder mellem dem. Dette sikrer, at hver opgave udføres i korrekt rækkefølge — for eksempel kan et modeltræningsskridt først starte, når datapræprocesseringen er afsluttet.
Airflows scheduler udfører automatisk disse opgaver efter en defineret tidsplan, hvilket sikrer konsistens og reproducerbarhed. Ingeniører kan nemt genkøre fejlede opgaver, overvåge fremdrift via Airflow UI og skalere arbejdsgange, efterhånden som projekter vokser.
Airflow muliggør reproducerbare, automatiserede arbejdsgange for data- og ML-opgaver. Udforsk den officielle Airflow-dokumentation og eksempler fra fællesskabet for at uddybe din forståelse af workflow-orkestrering i produktionsmiljøer.
Grundlæggende DAG-eksempel
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
def print_hello():
print("Hello from Airflow DAG!")
default_args = {
"owner": "mlops_engineer",
"retries": 1,
"retry_delay": timedelta(minutes=5),
}
dag = DAG(
"hello_airflow_example",
default_args=default_args,
description="A simple DAG example",
schedule_interval=timedelta(days=1),
start_date=datetime(2024, 6, 1),
catchup=False,
)
hello_task = PythonOperator(
task_id="say_hello",
python_callable=print_hello,
dag=dag,
)
Airflow er rygraden i workflow-orkestrering inden for MLOps. Det muliggør automatisering af gen-træning, dataindtagelse og evaluering — alt sammen defineret som Python-kode og udført i rækkefølge.
Se den officielle Airflow-dokumentation for eksempler på produktions-DAGs og tips til skalering af Airflow-implementeringer.
Tak for dine kommentarer!
