Airflow 的诞生是为了解决管理多个数据管道和工作流的复杂性。在 Airflow 出现之前，许多组织依赖于 cron 任务、自定义脚本以及其他低效的方法来处理由数百万用户频繁生成的大数据。然而，这些解决方案难以维护、缺乏灵活性，并且由于无法可视化正在运行的 ...

说明：如果访问 GitHub 比较慢的话，可以关注我的知乎账号（Python-Jack），上面的“从零开始学Python”专栏（对应本项目前 20 天的内容）比较适合初学者，其他的专栏如“数据思维和统计思维”、“基于Python的数据分析”、“说走就走的AI之旅”等也在持续更新中 ...

前面写过一篇文章《》，主要讲云服务的。如果企业也业务上云，可以优先选用这些服务，减少工作量。 而在传统企业内部，数据集成是基础，更是每个企业里面都至少有一个ETL工具或者调度+业务代码实现ETL。 Kettle 说到ETL，开源比较有名的是kettle（Kettle英文是 ...

它是DAG定义文件 上面的Airflow Python脚本实际上只是一个配置文件，用代码来指定DAG结构，这一点可以让你的思路清晰一些（可能不是每个人都觉得很直观）。定义的任务会在不同的上下文中运行，并且上下文与脚本有关。不同的任务在不同的时间点运行在不同的工作节点上，这意味着脚本不适用于 ...