Apache Airflow 資料管道編排核心與實踐

在現代資料驅動的企業環境中，可靠且可擴展的工作流程編排是資料工程的核心挑戰。Apache Airflow 作為一個以程式碼定義工作流程的開源平台，已成為業界標準。其核心哲學在於將所有工作流程視為有向無環圖（DAGs），並以 Python 程式碼進行定義與排程。這種「組態即程式碼」（Configuration as Code）的方法不僅實現了高度自動化，更為複雜的資料管道帶來版本控制、協作開發與可測試性等軟體工程的最佳實踐。本文將從 Airflow 的基本架構出發，深入探討其如何透過運算子、鉤子與感測器等模組化組件實現高度擴展，並分析其監控機制與多樣化的部署策略，為建構穩健資料基礎設施提供理論指引。

第十章：資料管道編排

理解Apache Airflow的核心功能

Apache Airflow是一個開源平台，為編排複雜資料管道提供了全面的解決方案。Airflow源於管理Airbnb資料工作流程的需求，因其靈活性、可擴展性和活躍的社群支持而獲得廣泛採用，現在是最廣泛使用的編排平台之一。

Airflow使用DAGs和運算子（Operators）等概念，它們是玄貓在使用Airflow開發編排解決方案時需要使用的基本構建模組：

有向無環圖（Directed Acyclic Graphs, DAGs）：Airflow編排哲學的核心是DAGs。DAG是具有定義依賴關係的任務集合，其中依賴關係的方向形成有向圖，並且沒有循環。圖中的每個節點代表一個任務，而邊表示任務的執行順序。
運算子（Operators）：Airflow DAG中的任務是使用運算子實現的。運算子定義了管道中的單個原子任務。Airflow提供了各種內建運算子，以滿足各種資料工程需求，例如用於執行任意Python程式碼的PythonOperator，用於運行shell命令的BashOperator等等。
任務依賴關係（Task dependencies）：任務依賴關係是使用Python程式碼建立的，其中任務連結在一起形成一個DAG。依賴關係決定了任務的執行順序，可以明確定義，也可以透過使用位元運算符（例如>>和<<）來定義。
調度（Scheduling）：Airflow的調度器根據其定義的依賴關係和調度自動執行任務。任務可以按固定時間表、按指定間隔觸發，甚至響應外部事件觸發。

Airflow的關鍵功能之一是可擴展性，這就是玄貓接下來要研究的內容。

Apache Airflow的可擴展性

Apache Airflow的一個突出特點是其強大的可擴展性和自定義選項。這允許資料工程師修改平台以適應其特定的資料處理需求，並將其輕鬆整合到其現有的資料工作流程中。Airflow適應性的一個關鍵範例是其對自定義運算子的支持。儘管Airflow為標準任務提供了各種內建運算子，但獨特的挑戰有時需要專門的邏輯。透過開發自定義運算子，玄貓可以設計滿足複雜業務邏輯、資料轉換或外部系統互動的自定義運算子，從而產生可重用和模組化的組件。

考慮需要從獨特的API提取資料並將其存入資料倉儲的需求。自定義運算子允許工程師簡化API身份驗證、資料收集和轉換，從而簡化流程並鼓勵在各種管道中程式碼重用。

自定義運算子功能強大。然而，Airflow還提供其他功能以服務各種資料工程用例。讓玄貓在下一節中了解它們。

超越運算子的擴展

但這不僅僅是關於運算子。Airflow的適應性還包括鉤子（Hooks）和感測器（Sensors）。鉤子提供了一種與外部系統（例如資料庫或雲平台）連接的標準化方式。製作自定義鉤子可以使Airflow與各種資料源順暢整合。同時，感測器使管道能夠響應外部觸發器。例如，管道可能會暫停，直到特定檔案在目錄中變得可訪問。自定義感測器允許工程師指定邏輯，確保管道僅在正確的條件下運行。

此外，Airflow的可擴展性不僅限於單個專案。它促進了更廣泛的社群協作。透過向Airflow社群貢獻運算子、鉤子、感測器和其他擴展，工程師可以擴展平台的功能並為共享障礙提供解決方案。在資料工程的動態領域中，Apache Airflow的適應性確保工程師擁有工具和多功能性，以適應不斷變化的需求，與現有基礎設施協調，並

此圖示：Apache Airflow 核心概念與可擴展性

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package "Apache Airflow" as Airflow {
component "調度器 (Scheduler)" as Scheduler
component "Web 伺服器 (Webserver)" as Webserver
component "工作者 (Worker)" as Worker
database "元資料庫 (Metadata DB)" as MetadataDB

rectangle "有向無環圖 (DAGs)" as DAGs {
rectangle "任務 (Task 1)" as Task1
rectangle "任務 (Task 2)" as Task2
rectangle "任務 (Task 3)" as Task3
}

package "可擴展組件" as Extensibility {
rectangle "運算子 (Operators)" as Operators
rectangle "鉤子 (Hooks)" as Hooks
rectangle "感測器 (Sensors)" as Sensors
rectangle "自定義運算子" as CustomOperators
rectangle "自定義鉤子" as CustomHooks
rectangle "自定義感測器" as CustomSensors
}
}

Task1 --> Task2 : 依賴關係 (>> or <<)
Task2 --> Task3 : 依賴關係

Scheduler --> DAGs : 解析與調度
Scheduler --> Worker : 分配任務
Worker --> MetadataDB : 讀寫任務狀態
Webserver --> MetadataDB : 顯示DAGs與任務狀態
Webserver --> DAGs : 管理與監控

Operators <|-- CustomOperators : 擴展
Hooks <|-- CustomHooks : 擴展
Sensors <|-- CustomSensors : 擴展

Task1 --> Operators : 使用運算子定義邏輯
Task2 --> Hooks : 透過鉤子連接外部系統
Task3 --> Sensors : 透過感測器等待外部事件

note right of DAGs
- 任務集合與定義的依賴關係
- 有向無環，無循環
- Python 程式碼定義
end note

note right of Operators
- 定義單個原子任務
- 內建多種，如 PythonOperator, BashOperator
end note

note right of Hooks
- 標準化連接外部系統 (DB, Cloud)
- 實現外部系統整合
end note

note right of Sensors
- 響應外部觸發器
- 確保管道在正確條件下運行
end note

@enduml

看圖說話：

此圖示清晰地描繪了Apache Airflow的核心架構及其強大的可擴展性。在核心部分，Airflow由調度器（Scheduler）、Web伺服器（Webserver）、工作者（Worker）和元資料庫（Metadata DB）組成。調度器負責解析並調度有向無環圖（DAGs）中定義的任務，並將這些任務分配給工作者執行。工作者執行任務時，會將任務狀態和日誌寫入元資料庫。Web伺服器則從元資料庫讀取資訊，提供一個可視化的介面來管理和監控DAGs及任務狀態。

DAGs是Airflow的靈魂，它是一系列具有明確依賴關係的任務集合，以Python程式碼定義，確保任務按照既定順序執行且不會形成循環。圖中展示了Task 1、Task 2、Task 3之間的依賴關係。

Airflow最引人注目的特點之一是其可擴展性，這透過運算子（Operators）、鉤子（Hooks）和感測器（Sensors）等組件來實現。運算子定義了管道中的單個原子任務邏輯，Airflow提供了多種內建運算子，同時也允許開發者創建自定義運算子以滿足特定的業務邏輯或複雜的資料轉換需求。鉤子提供了一種標準化的方式來連接外部系統（如資料庫或雲平台），透過自定義鉤子可以實現與各種資料源的無縫整合。而感測器則使管道能夠響應外部觸發器，例如等待特定檔案的出現，確保任務在正確的條件下才被觸發，同樣可以透過自定義感測器來擴展。這些可擴展組件共同賦予了Airflow極大的靈活性和適應性，使其能夠應對多樣化的資料工程挑戰。

第十章：資料管道編排

理解Apache Airflow的核心功能

創造優化、客製化的資料管道。無論是增強核心功能、與外部系統整合，還是回饋開源領域，Airflow的可擴展性都能讓玄貓在資料編排之旅中掌握強大的控制力。

在研究了擴展Airflow功能的各種方法之後，玄貓現在將對監控進行高層次的探討。

監控與使用者介面

在資料管道編排領域，可視性和控制力至關重要。Apache Airflow在這方面表現出色，它提供了一個直觀且功能豐富的網頁使用者介面（UI），賦予資料工程師和操作員有效監控、管理和優化其資料管道的能力。Airflow的網頁使用者介面是一個中心樞紐，提供了一個直觀且使用者友好的介面，用於與玄貓的編排管道互動。憑藉其視覺吸引力且資訊豐富的佈局，該使用者介面提供了豐富的功能，可增強玄貓的監控和管理能力。

登錄Airflow UI後，使用者會看到DAGs的概覽。此快照可即時查看管道健康狀況、執行狀態和排程。使用者可以快速識別在管道執行期間可能出現的任何潛在瓶頸或問題。使用者介面提供了每個DAG中任務執行的詳細分解。它顯示了當前狀態、開始和結束時間、執行持續時間以及在任務執行期間生成的任何日誌。這種詳細程度使資料工程師能夠監控任務進度、識別延遲並有效地排除故障。甘特圖可視化提供了任務依賴關係及其執行時間線的互動式表示。這種視覺輔助工具允許使用者理解任務的流程和並發性，有助於優化任務排程和資源分配。

Airflow的使用者介面包含每個任務的全面日誌跟踪，允許資料工程師深入研究任務執行的細節。日誌可以過濾、搜尋和排序，有助於有效的故障排除和性能分析。對於具有多個實例的DAGs，使用者介面會維護每個實例的執行歷史記錄。這有助於輕鬆比較和分析不同的運行，使資料工程師能夠跟踪任務行為隨時間的變化。

託管和部署選項

在實施Apache Airflow進行資料管道編排時，資料工程師有幾種託管和部署選項。託管解決方案的選擇取決於可擴展性、資源需求、安全性和組織偏好等因素。以下各節是託管Apache Airflow的一些潛在方法。

自行託管

具有強大基礎設施和技術專業知識的資料工程團隊可能會選擇自行託管Airflow。這涉及在本地或在基於雲端的虛擬機器（VM）或容器上設置Airflow。雖然自行託管提供了最大的控制和自定義，但它需要對伺服器資源、安全配置和擴展挑戰進行嚴格管理。

雲端平台

Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure和Google Cloud Platform (GCP)等雲端供應商提供專為Apache Airflow設計的託管服務。這些託管服務抽象化了大部分基礎設施管理開銷，使資料工程師能夠專注於設計和運行管道。雲端託管的Airflow解決方案通常與其他雲端服務無縫整合，允許資料管道與各種資料源和儲存解決方案互動。

理解Apache Airflow的核心功能

203

託管服務

除了雲端平台之外，還有專門託管Apache Airflow的第三方託管服務。這些服務提供了完全託管解決方案的便利性，同時允許資料工程師利用Airflow的功能，而無需進行大量的基礎設施管理。託管服務通常提供自動擴展、高可用性和簡化部署等功能。

此圖示：Apache Airflow 部署與監控生態

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skinparam defaultFontName "Microsoft JhengHei UI"
skinparam defaultFontSize 16
skinparam minClassWidth 100

package "Apache Airflow 生態系統" as AirflowEcosystem {
component "調度器 (Scheduler)" as Scheduler
component "Web 伺服器 (Webserver)" as Webserver
component "工作者 (Worker)" as Worker
database "元資料庫 (Metadata DB)" as MetadataDB
rectangle "有向無環圖 (DAGs)" as DAGs
}

package "部署選項" as DeploymentOptions {
cloud "雲端平台 (AWS, Azure, GCP)" as CloudPlatforms
rectangle "自行託管 (On-Premise / VM / Container)" as SelfHosting
rectangle "第三方託管服務" as ManagedServices
}

actor "資料工程師 / 操作員" as DataEngineer

DataEngineer --> Webserver : 監控與管理 (UI 互動)
Webserver --> MetadataDB : 讀取 DAGs 狀態、日誌
Scheduler --> DAGs : 解析與調度
Scheduler --> Worker : 分配任務
Worker --> MetadataDB : 寫入任務狀態與日誌

CloudPlatforms --> AirflowEcosystem : 提供託管環境
SelfHosting --> AirflowEcosystem : 自行部署與管理
ManagedServices --> AirflowEcosystem : 提供完全託管解決方案

note right of Webserver
- 直觀的 UI 介面
- DAGs 概覽、任務執行狀態
- 甘特圖可視化
- 日誌追蹤與故障排除
end note

note right of CloudPlatforms
- 降低基礎設施管理開銷
- 與其他雲服務無縫整合
- 適用於需要快速部署的團隊
end note

note right of SelfHosting
- 最大化控制與自定義
- 需要強大的基礎設施與技術專業知識
- 需自行處理擴展與安全
end note

note right of ManagedServices
- 簡化部署與維護
- 提供自動擴展與高可用性
- 適合注重便利性的團隊
end note

@enduml

看圖說話：

此圖示全面展示了Apache Airflow的部署選項及其監控生態系統。在Airflow生態系統的核心，包含調度器（Scheduler）、Web伺服器（Webserver）、工作者（Worker）和元資料庫（Metadata DB），以及有向無環圖（DAGs）。調度器負責解析和調度DAGs中的任務，並將這些任務分配給工作者執行。工作者執行任務時，會將任務狀態和日誌寫入元資料庫。Web伺服器則透過元資料庫提供一個直觀的使用者介面（UI），供資料工程師/操作員監控和管理DAGs，包括查看DAGs概覽、任務執行狀態、甘特圖可視化和日誌追蹤，以便進行故障排除。

在部署選項方面，圖示列出了三種主要方式：

雲端平台（Cloud Platforms）：如AWS、Azure、GCP等，它們提供託管服務，顯著降低了基礎設施管理開銷，並能與其他雲服務無縫整合，適合需要快速部署的團隊。
自行託管（Self-Hosting）：這涉及在本地、虛擬機器（VM）或容器中自行部署和管理Airflow。這種方式提供了最大化的控制和自定義，但需要團隊具備強大的基礎設施和技術專業知識，並自行處理擴展和安全問題。
第三方託管服務（Managed Services）：這些服務提供完全託管解決方案，簡化了部署和維護，並提供自動擴展和高可用性等功能，適合注重便利性的團隊。

這三種部署方式各有優勢，團隊可以根據自身需求、資源和專業知識選擇最適合的Airflow託管方案，以有效地編排和監控其資料管道。

第十章結論

深入剖析資料管道編排的核心要素後，顯然 Apache Airflow 已不僅是技術工具，更是一種將繁雜資料流程化為可控資產的營運哲學。其「工作流程即程式碼」的理念，賦予了資料流程前所未有的透明度與可塑性。然而，領導者必須權衡其擴展性帶來的客製化效益與長期治理成本。同樣，在自行託管的控制力與託管服務的敏捷性之間做出選擇，是一項決定團隊資源投入方向的關鍵策略佈局。

展望未來，編排工具將朝向服務化與智能化演進，無縫整合於資料平台，讓團隊能專注於交付價值而非管理基礎設施。玄貓認為，對管理者而言，真正的挑戰並非技術的掌握，而是如何運用編排策略來最大化團隊的敏捷性與創新能力。

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。