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Apache Airflow核心概念与架构

更新时间：2026-06-21 20:44:37 大小：15K 上传用户：烟雨查看TA发布的资源 标签：工作流调度平台 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

Apache Airflow 是一个开源的工作流调度平台，用于可编程地编写、调度和监控数据工作流，在大数据和数据工程领域被广泛使用。

核心设计理念

Airflow 的核心设计围绕三个关键思想：

1. 代码即工作流（DAG as Code）：工作流使用 Python 代码定义，让工作流可以被版本控制、协作开发和自动化测试

2. 依赖关系明确：通过有向无环图（DAG）清晰描述任务之间的执行顺序和依赖关系

3. 可扩展架构：支持自定义算子和集成各类外部系统，适配不同场景的需求

核心组件

1. 有向无环图 DAG

DAG（Directed Acyclic Graph）是 Airflow 对工作流的抽象，一个 DAG 对应一个完整的工作流，包含一组任务和任务之间的依赖关系。

· 「有向」代表任务执行方向依赖

· 「无环」代表工作流中不会出现循环依赖，保证任务一定会执行结束

2. 调度器 Scheduler

负责解析 DAG 定义、触发满足调度条件的任务，并将任务分配给执行器运行，持续监控所有任务和DAG的运行状态。

3. 执行器 Executor

负责运行调度器分配的任务，不同执行器适配不同部署规模：

· SequentialExecutor：单线程顺序执行，仅用于本地测试

· LocalExecutor：多线程本地执行，适合中小规模部署

· CeleryExecutor / KubernetesExecutor：分布式执行，支持大规模工作流集群

4. Web UI

提供可视化的交互界面，可以查看 DAG 结构、监控任务执行状态、查看运行日志、手动触发或重跑任务，极大降低了运维和调试成本。


部分文件列表

文件名 大小
Apache_Airflow核心概念与架构.docx 15K

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