Apache Airflow
用代码定义你的工作流
Apache 顶级开源编排项目，Python 定义 DAG，1500+ 算子生态，内置调度与监控，是数据管道调度的事实标准。
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什么是 Apache Airflow
数据管道调度领域的事实标准
Apache Airflow 是用 Python 代码定义有向无环图（DAG）来编排批处理工作流的开源项目，2014 年起源于 Airbnb，现由 Apache 软件基金会作为顶级项目维护。
在 Airflow 中，工作流即代码（Workflow as Code）：每个 DAG 是一个 Python 文件，任务及其依赖以原生语法表达，可纳入版本管理并编写测试，便于协作与回滚。
其 Provider 生态提供 1500+ 算子，连接数据库、云存储、Spark、Kubernetes 等系统；内置 Web UI 统一展示 DAG 运行、重试、告警与历史，是数据团队调度批处理的首选。
核心功能一览
六大核心能力，覆盖创作全流程
Python DAG
用 Python 定义工作流，可版本化、可测试、可复用，真正的工作流即代码。
1500+ 算子生态
丰富的 Provider 包连接数据库、云、大数据与消息系统，集成开箱即用。
调度与监控
内置 Web UI 查看 DAG 运行、手动触发、重试与告警，历史一目了然。
可扩展集成
自定义 Operator、Hook 与 Sensor，插件化对接内部系统与专有服务。
庞大社区
Apache 顶级项目，文档、案例与问答丰富，企业落地经验充足。
零基础快速上手
4 步完成你的第一件 AI 作品，无需任何设计经验
安装
用 pip install apache-airflow 或官方容器镜像部署，初始化元数据库。
编写 DAG
在 dags/ 目录下用 Python 定义任务与依赖，导出为 DAG 对象。
启动服务
airflow standalone 同时启动 Web 服务器与调度器，打开 UI 查看 DAG。
监控与运维
在 UI 触发运行、查看日志、配置重试与告警，按需扩缩 Worker。
常见问题解答
遇到问题？这里可能有你想要的答案
Airflow 适合实时流处理吗？
不适合，Airflow 面向批处理调度（DAG），实时流建议结合 Flink、Kafka Streams 等专用引擎，Airflow 负责上游批调度与编排。
动态依赖支持吗？
传统 DAG 在解析期固定结构，动态依赖需借助 TaskFlow API 或动态任务映射；Prefect、Dagster 等对运行时动态依赖更原生。
与主流编排框架对比
和同类工具横向对比，帮你选对工具。
| 对比维度 | Airflow | Prefect | Dagster | Luigi |
|---|---|---|---|---|
| 编程范式 | Python DAG | Python 原生 | Python 资产 | Python 任务 |
| 算子生态 | 1500+ | 丰富 | 丰富 | 中等 |
| 调度 UI | 内置 | Cloud | 内置 | 基础 |
| 动态依赖 | 有限 | 支持 | 支持 | 有限 |
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