Introduktion till Apache Airflow
Apache Airflow är en plattform för orkestrering av komplexa arbetsflöden — automatisering och schemaläggning av beroende uppgifter i data- och maskininlärningspipelines.
Airflow organiserar arbetsflöden som Directed Acyclic Graphs (DAGs), där varje nod representerar en uppgift och kanterna definierar beroenden mellan dem. Detta säkerställer att varje uppgift körs i rätt ordning — till exempel kan ett steg för modellträning endast starta efter att datapreprocesseringen är klar.
Airflows schemaläggare utför automatiskt dessa uppgifter enligt ett definierat schema, vilket säkerställer konsekvens och reproducerbarhet. Ingenjörer kan enkelt köra om misslyckade uppgifter, övervaka framsteg via Airflow UI och skala arbetsflöden när projekten växer.
Airflow möjliggör reproducerbara, automatiserade arbetsflöden för data- och ML-uppgifter. Utforska den officiella Airflow-dokumentationen och communityexempel för att fördjupa din förståelse av arbetsflödesorkestrering i produktionsmiljöer.
Grundläggande DAG-exempel
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 är ryggraden i arbetsflödesorkestrering inom MLOps. Det möjliggör automatisering av omträning, dataintag och utvärdering — allt definierat som Python-kod och exekverat i ordning.
Utforska den officiella Airflow-dokumentationen för exempel på produktions-DAG:ar och tips om hur du skalar Airflow-installationer.
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Fantastiskt!
Completion betyg förbättrat till 6.67Introduktion till Apache Airflow
Svep för att visa menyn
Apache Airflow är en plattform för orkestrering av komplexa arbetsflöden — automatisering och schemaläggning av beroende uppgifter i data- och maskininlärningspipelines.
Airflow organiserar arbetsflöden som Directed Acyclic Graphs (DAGs), där varje nod representerar en uppgift och kanterna definierar beroenden mellan dem. Detta säkerställer att varje uppgift körs i rätt ordning — till exempel kan ett steg för modellträning endast starta efter att datapreprocesseringen är klar.
Airflows schemaläggare utför automatiskt dessa uppgifter enligt ett definierat schema, vilket säkerställer konsekvens och reproducerbarhet. Ingenjörer kan enkelt köra om misslyckade uppgifter, övervaka framsteg via Airflow UI och skala arbetsflöden när projekten växer.
Airflow möjliggör reproducerbara, automatiserade arbetsflöden för data- och ML-uppgifter. Utforska den officiella Airflow-dokumentationen och communityexempel för att fördjupa din förståelse av arbetsflödesorkestrering i produktionsmiljöer.
Grundläggande DAG-exempel
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 är ryggraden i arbetsflödesorkestrering inom MLOps. Det möjliggör automatisering av omträning, dataintag och utvärdering — allt definierat som Python-kod och exekverat i ordning.
Utforska den officiella Airflow-dokumentationen för exempel på produktions-DAG:ar och tips om hur du skalar Airflow-installationer.
Tack för dina kommentarer!
