Introductie tot Apache Airflow
Apache Airflow is een platform voor het orkestreren van complexe workflows — het automatiseren en plannen van onderling afhankelijke taken in data- en machine learning-pijplijnen.
Airflow organiseert workflows als Directed Acyclic Graphs (DAGs), waarbij elke node een taak vertegenwoordigt en de edges de afhankelijkheden daartussen definiëren. Dit zorgt ervoor dat elke taak in de juiste volgorde wordt uitgevoerd — bijvoorbeeld, een modeltraining kan pas starten nadat de datavoorbewerking is voltooid.
De scheduler van Airflow voert deze taken automatisch uit volgens een gedefinieerd schema, wat consistentie en reproduceerbaarheid waarborgt. Engineers kunnen eenvoudig mislukte taken opnieuw uitvoeren, de voortgang volgen via de Airflow UI en workflows opschalen naarmate projecten groeien.
Airflow maakt reproduceerbare, geautomatiseerde workflows mogelijk voor data- en ML-taken. Raadpleeg de officiële Airflow-documentatie en communityvoorbeelden om uw begrip van workfloworkestratie in productieomgevingen te verdiepen.
Voorbeeld van een basis-DAG
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 is de ruggengraat van workfloworkestratie in MLOps. Hiermee kan het hertrainen, data-inname en evaluatie worden geautomatiseerd — alles gedefinieerd als Python-code en in volgorde uitgevoerd.
Bekijk de officiële Airflow-documentatie voor voorbeelden van productie-DAG's en tips voor het opschalen van Airflow-implementaties.
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Geweldig!
Completion tarief verbeterd naar 6.67Introductie tot Apache Airflow
Veeg om het menu te tonen
Apache Airflow is een platform voor het orkestreren van complexe workflows — het automatiseren en plannen van onderling afhankelijke taken in data- en machine learning-pijplijnen.
Airflow organiseert workflows als Directed Acyclic Graphs (DAGs), waarbij elke node een taak vertegenwoordigt en de edges de afhankelijkheden daartussen definiëren. Dit zorgt ervoor dat elke taak in de juiste volgorde wordt uitgevoerd — bijvoorbeeld, een modeltraining kan pas starten nadat de datavoorbewerking is voltooid.
De scheduler van Airflow voert deze taken automatisch uit volgens een gedefinieerd schema, wat consistentie en reproduceerbaarheid waarborgt. Engineers kunnen eenvoudig mislukte taken opnieuw uitvoeren, de voortgang volgen via de Airflow UI en workflows opschalen naarmate projecten groeien.
Airflow maakt reproduceerbare, geautomatiseerde workflows mogelijk voor data- en ML-taken. Raadpleeg de officiële Airflow-documentatie en communityvoorbeelden om uw begrip van workfloworkestratie in productieomgevingen te verdiepen.
Voorbeeld van een basis-DAG
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 is de ruggengraat van workfloworkestratie in MLOps. Hiermee kan het hertrainen, data-inname en evaluatie worden geautomatiseerd — alles gedefinieerd als Python-code en in volgorde uitgevoerd.
Bekijk de officiële Airflow-documentatie voor voorbeelden van productie-DAG's en tips voor het opschalen van Airflow-implementaties.
Bedankt voor je feedback!
