Como baixar Airflow para Windows
O Airflow é uma plataforma popular de código aberto que permite criar e executar fluxos de trabalho ou pipelines de dados. Ele permite que você orquestre tarefas em diferentes sistemas, como bancos de dados, APIs, plataformas de nuvem e muito mais. O Airflow também fornece uma interface amigável para monitorar e depurar seus pipelines.
No entanto, instalar o Airflow no Windows pode ser um desafio, pois não é oficialmente suportado pelo projeto Apache Airflow. Uma das maneiras comuns de executar o Airflow no Windows é usar o Docker, que é uma ferramenta que cria contêineres para aplicativos. No entanto, o Docker pode consumir muitos recursos e ser complicado de configurar.
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Neste artigo, mostraremos como baixar e instalar o Airflow no Windows sem o Docker, usando um ambiente virtual e pip. Também mostraremos como acessar a IU do Airflow e habilitar o exemplo DAG (Directed Acyclic Graph) que vem com o Airflow.
O que é fluxo de ar e por que você precisa dele
O Airflow é uma plataforma que permite criar e executar fluxos de trabalho ou pipelines de dados. Um fluxo de trabalho é uma sequência de tarefas que precisam ser executadas em uma determinada ordem, com dependências e fluxos de dados levados em consideração. Uma tarefa é uma unidade de trabalho que pode ser qualquer coisa, como buscar dados, executar análises, acionar outros sistemas ou mais.
O Airflow usa DAGs (Directed Acyclic Graphs) para representar fluxos de trabalho. Um DAG é um grafo que mostra as tarefas e suas dependências como nós e arestas. O Airflow também possui um agendador que aciona as tarefas de acordo com sua programação e prioridade. As tarefas são executadas por um executor, que pode executá-las em diferentes máquinas ou clusters.
Recursos e benefícios do fluxo de ar
Alguns dos benefícios de usar o Airflow são:
Fácil de usar: você só precisa de um pouco de conhecimento em Python para começar a usar o Airflow. Você pode escrever seus fluxos de trabalho como scripts Python e usar operadores integrados ou personalizados para definir suas tarefas.
Comunidade de código aberto: Airflow é gratuito e tem uma grande comunidade de usuários e colaboradores ativos. Você pode encontrar muitos recursos, tutoriais, plug-ins e integrações para o Airflow online.
Integrações: Airflow possui operadores prontos para uso que permitem a integração com várias plataformas de nuvem (Google, AWS, Azure, etc.), bancos de dados, APIs e outros sistemas. Você também pode criar seus próprios operadores ou usar plug-ins de terceiros.
Codificando com Python padrão: você pode criar fluxos de trabalho flexíveis usando Python sem conhecimento de tecnologias ou estruturas adicionais. Você também pode usar quaisquer bibliotecas ou módulos Python em suas tarefas.
Escalabilidade: você pode aumentar ou diminuir a instalação do Airflow, dependendo de suas necessidades. Você pode usar diferentes executores para executar suas tarefas em várias máquinas ou clusters. Você também pode usar Kubernetes ou Celery para distribuir sua carga de trabalho.
Monitoramento e depuração: o Airflow tem uma interface da web poderosa que permite visualizar seus pipelines, acompanhar seu progresso, inspecionar logs e solucionar problemas. Você também pode configurar alertas e notificações para seus fluxos de trabalho.
Alternativas e Comparações de Fluxo de Ar
Existem muitas outras ferramentas que oferecem funcionalidade semelhante ao Airflow, como Luigi, Apache NiFi, AWS Step Functions, Prefect, Dagster, Kedro, Apache Oozie, etc. Cada ferramenta tem suas próprias vantagens e desvantagens, dependendo do seu caso de uso e preferências.
Alguns dos fatores que você pode querer considerar ao escolher uma ferramenta de orquestração de fluxo de trabalho são:
Suporte de linguas: algumas ferramentas são independentes de linguagem, o que significa que você pode escrever seus fluxos de trabalho em qualquer linguagem de programação, enquanto outras são específicas para uma linguagem, como Python ou Java.
Complexidade e flexibilidade: algumas ferramentas são mais adequadas para fluxos de trabalho simples e lineares, enquanto outras podem lidar com fluxos de trabalho complexos e dinâmicos com ramificação, loop, paralelismo, etc.
IU e monitoramento: algumas ferramentas têm uma interface gráfica do usuário que permite projetar e visualizar seus fluxos de trabalho, enquanto outras são baseadas em código. Algumas ferramentas também têm melhores recursos de monitoramento e depuração do que outras.
Escalabilidade e desempenho: algumas ferramentas podem ser ampliadas ou reduzidas com mais facilidade e eficiência do que outras, dependendo da arquitetura e do executor que usam.
Custo e manutenção: algumas ferramentas são gratuitas e de código aberto, enquanto outras são pagas ou exigem uma assinatura. Algumas ferramentas também requerem mais instalação e configuração do que outras.
Para comparar o Airflow com algumas das alternativas populares, você pode conferir esta tabela:
Ferramenta
Suporte de linguas
Complexidade e Flexibilidade
interface do usuário e monitoramento
Escalabilidade e desempenho
Custo e Manutenção
Fluxo de ar
Pitão
Alto
interface web
Alto (com diferentes executores)
Livre e de código aberto; requer instalação e configuração
luigi
Pitão
Médio
interface web
Médio (com Aipo)
Livre e de código aberto; requer instalação e configuração
NiFi
Qualquer (com processadores)
Alto
Interface da Web (arrastar e soltar)
Alto (com clusters)
Livre e de código aberto; requer instalação e configuração
Funções de etapas da AWS
Qualquer (com serviços da AWS)
Médio
Interface da Web (arrastar e soltar)
Alta (com recursos da AWS)
Pago (por transição de estado); requer conta e configuração da AWS
Prefeito
Pitão
Alto
Interface Web (Prefect Cloud ou Server)
Alto (com Kubernetes ou Dask)
Livre e de código aberto; pago pelo Prefect Cloud; requer instalação e configuração Para executar o servidor web, execute o seguinte comando: servidor web airflow
Isso iniciará o servidor da web na porta 8080 por padrão. Você pode alterar a porta adicionando a opção -p ao comando, como: servidor de fluxo de ar -p 8081
Isso iniciará o servidor da web na porta 8081. Como acessar a IU do Airflow e ativar o DAG de exemplo
Para acessar a IU do Airflow, você precisará abrir seu navegador e acessar o seguinte URL:
Isso o levará à página de login do Airflow, onde você precisará inserir o nome de usuário e a senha criados na etapa 4. Depois de fazer login, você verá o painel do Airflow, que mostra uma visão geral de seus DAGs, tarefas, agendamentos e muito mais.
Para habilitar o DAG de exemplo que vem com o Airflow, você precisará alternar a chave ao lado do nome example_dag no painel. Isso ativará o DAG e o deixará pronto para execução. Você também pode clicar no nome do DAG para ver mais detalhes sobre ele, como exibição de gráfico, exibição em árvore, exibição de código etc.
O DAG de exemplo é um fluxo de trabalho simples que consiste em três tarefas: print_date, sleep e templated. A tarefa print_date imprime a data e hora atuais no log. A tarefa de suspensão aguarda 5 segundos antes de ser concluída. A tarefa modelo imprime uma mensagem modelo que inclui algumas variáveis do Airflow.
Você pode acionar manualmente o DAG de exemplo clicando no botão de reprodução ao lado de seu nome no painel. Isso iniciará uma nova execução do DAG e executará suas tarefas. Você pode monitorar o andamento e o status das tarefas no painel ou na exibição do gráfico. Você também pode inspecionar os logs e saídas de cada tarefa clicando em seus ícones.
Conclusão
Neste artigo, mostramos como baixar e instalar o Airflow no Windows sem o Docker, usando um ambiente virtual e pip. Também mostramos como criar um usuário do Airflow, executar o servidor da Web, acessar a IU do Airflow e habilitar o DAG de exemplo.
O Airflow é uma plataforma poderosa que permite criar e executar fluxos de trabalho ou pipelines de dados com facilidade e flexibilidade. Você pode usar o Python para escrever seus fluxos de trabalho como DAGs e integrá-los a vários sistemas e plataformas. Você também pode usar a interface da Web do Airflow para monitorar e depurar seus pipelines.
Esperamos que este artigo tenha ajudado você a começar a usar o Airflow no Windows e que goste de usá-lo em seus projetos de dados.
perguntas frequentes
P: Como paro o servidor da web?
R: Para parar o servidor web, você pode pressionar Ctrl+C em seu Prompt de Comando. Isso encerrará o processo do servidor da Web e liberará a porta.
P: Como faço para desativar o ambiente virtual?
R: Para desativar o ambiente virtual, você pode executar o seguinte comando:
desativar
Isso removerá o prefixo (airflow-venv) do seu prompt de comando e restaurará as configurações Python padrão do seu sistema.
P: Como faço para atualizar o Airflow?
R: Para atualizar o Airflow, você pode usar o pip novamente. Primeiro, verifique se seu ambiente virtual está ativo e se você fez backup do diretório do Airflow. Em seguida, execute o seguinte comando:
pip install --upgrade apache-airflow[sqlite]
Isso instalará a versão mais recente do Apache Airflow com SQLite como banco de dados de back-end. Você também pode especificar um banco de dados diferente, se desejar.
P: Como faço para criar meu próprio DAG?
R: Para criar seu próprio DAG, você precisará escrever um script Python que defina seu fluxo de trabalho como um objeto DAG e suas tarefas como objetos de operador. Você pode usar operadores integrados ou personalizados para definir suas tarefas. Você também pode definir parâmetros como schedule_interval, start_date, end_date etc. para seu DAG.
Depois de escrever seu script, você precisará salvá-lo em um arquivo com extensão .py e colocá-lo na pasta airflow-home/dags. O Airflow verificará automaticamente esta pasta em busca de arquivos DAG novos ou atualizados e os carregará em seu banco de dados.
P: Como soluciono erros do Airflow?
R: Para solucionar erros do Airflow, você pode usar vários métodos:
Verifique os registros: você pode verificar os logs do seu servidor web, agendador, executor ou tarefas acessando suas respectivas pastas na pasta airflow-home/logs. Você também pode visualizar os logs na IU do Airflow clicando nos ícones de tarefas ou nos botões de log.
Verifique a configuração: você pode verificar a configuração da instalação do Airflow acessando o arquivo airflow-home/airflow.cfg.Este arquivo contém várias configurações e opções para seu servidor web, agendador, executor, banco de dados, etc. Você também pode visualizar a configuração na IU do Airflow acessando Admin > Configuração.
Verifique o código: você pode verificar o código de seus DAGs e tarefas acessando a pasta airflow-home/dags ou visualizando-os na IU do Airflow. Você também pode usar um editor de código ou um IDE para escrever e depurar seu código.
Verifique a documentação: Você pode verificar a documentação oficial do Airflow em Este site contém guias, tutoriais, referências e exemplos do Airflow. Você também pode verificar o código-fonte do Airflow em
Verifique a comunidade: você pode verificar a comunidade de usuários e desenvolvedores do Airflow em Este site contém links para vários canais, como listas de discussão, fóruns, Slack, Stack Overflow, etc., onde você pode fazer perguntas, compartilhar ideias e obter ajuda de outras pessoas.
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