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O Apache Airflow é uma ferramenta que veio para suprir algumas demandas das empresas que trabalham com dados, como a necessidade de manter e executar o fluxo de dados de maneira totalmente orquestrada.
Versátil e com diversas possibilidades de configuração, o Airflow permite automatizar processos – por meio do agendamento e monitoramento de tarefas complexas –, executar atividades em paralelo e gerenciar os pipelines de dados. Continue a leitura e saiba mais o que é esta solução tecnológica e qual a sua importância para Data Science.
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SOBRE DATA SCIENCE
O que é Apache Airflow?
A ferramenta Apache Airflow foi criada em 2015 como projeto piloto do Airbnb. Em 2020, a sua versão 2.0 foi lançada, trazendo diversas melhorias nos quesitos segurança, infraestrutura e experiência do usuário.
Com a capacidade de manter e executar o fluxo de dados de maneira totalmente orquestrada, o Apache Airflow é hoje adotado pelas maiores empresas do mundo todo e é considerado uma das principais referências de ferramenta no universo dos dados.
Confira abaixo algumas características do Apache Airflow:
- É uma ferramenta open-source, isto é, que possui o código aberto e qualquer pessoa pode modificar ou redistribuir o software;
- A sua linguagem de programação é toda desenvolvida em Python;
- Faz integração com as principais ferramentas do universo dos dados;
- Permite a criação e alteração de fluxos dados, sejam simples ou complexos;
- Possibilita o acompanhamento de trabalhos por meio de sua interface gráfica;
- Disponibiliza logs para realização de auditoria de erros;
- Possui sistemas de alertas integrados com e-mails, Slacks, entre outros.
Como a ferramenta funciona?
Versátil, essa ferramenta pode ser aplicada em diferentes ambientes e infraestruturas. O que vai determinar a escolha será sempre as necessidades técnicas e as condições financeiras de cada empresa em questão. Atualmente, as aplicações mais comuns são em:
- Instâncias virtuais;
- Kubernetes;
- Ambientes gerenciados.
Assim, com a infraestrutura e ambiente definidos, é possível criar os fluxos de dados. E como todo o projeto do Apache Airflow é desenvolvido em linguagem de programação Python, a interação dos usuários com a solução tecnológica também se dará dessa forma.
A seguir, conheça os principais componentes da arquitetura do Apache Airflow:
- DAGs(Direct Acyclic Graph): equivale a um pipeline de dados, sendo a principal estrutura de um fluxo de dados. Em uma empresa, haverá diversos DAGs, cada um com funções específicas e independentes entre si.
- Tasks: são tarefas executadas dentro da DAG. Cada DAG poderá ter várias tasks atreladas a ela ao mesmo tempo.
- Operators: são os templates, isto é, componentes pré-definidos utilizados para executar as Tasks. Os mais comuns são: BashOperator, PythonOperator e EmailOperator.
- Executor: é o motor de execução das Tasks. Exemplo de executores são: kubernetesExecutor, SequentialExecutor e LocalExecutor.
- Scheduler: é o componente responsável por monitorar as execuções das DAGs e também de iniciar as tarefas de acordo com os horários e a disponibilidade delas.
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SOBRE DATA SCIENCE
Qual a sua importância para Data Science ?
Diante da necessidade cada vez maior de coletar, processar e analisar dados, muitas organizações têm buscado soluções inteligentes para lidar com o fluxo de dados. E o Apache Airflow surge justamente nesse contexto, a fim de suprir as demandas de manter e executar tais fluxos, de maneira eficiente e orquestrada.
Não à toa, a ferramenta possui hoje uma grande importância para as equipes de Data Science, que utilizam a solução para orquestrar tarefas em ambientes de Big Data. E isso se deve ao fato, principalmente, da capacidade do Apache Airflow de:
- Realizar o gerenciamento com eficiência de pipelines de dados;
- Automatizar, de forma escalonável, os processos;
- Executar tarefas em paralelo;
- Avaliar desempenho e a implantação em produção.
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