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Apache Airflow

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(128)4.4/5

Apache Airflow est une plateforme open-source conçue pour l'élaboration, la planification et la surveillance de flux de travail complexes. Développé en Python, il permet aux utilisateurs de définir des flux de travail sous forme de code, facilitant la génération dynamique de pipelines et l'intégration transparente avec diverses technologies. L'architecture modulaire d'Airflow et son système de file d'attente de messages lui permettent de s'adapter efficacement, gérant des flux de travail allant de machines uniques à des systèmes distribués à grande échelle. Son interface web conviviale offre des capacités complètes de surveillance et de gestion, fournissant des aperçus clairs sur les statuts des tâches et les journaux d'exécution. Caractéristiques principales : - Pur Python : Les flux de travail sont définis en utilisant du code Python standard, permettant une génération dynamique de pipelines et une intégration facile avec les bibliothèques Python existantes. - Interface Web Conviviale : Une application web robuste permet aux utilisateurs de surveiller, planifier et gérer les flux de travail sans avoir besoin d'interfaces en ligne de commande. - Extensibilité : Les utilisateurs peuvent définir des opérateurs personnalisés et étendre les bibliothèques pour s'adapter à leur environnement spécifique, améliorant ainsi la flexibilité de la plateforme. - Évolutivité : L'architecture modulaire d'Airflow et l'utilisation de files d'attente de messages lui permettent d'orchestrer un nombre arbitraire de travailleurs, le rendant prêt à évoluer selon les besoins. - Intégrations Robustes : La plateforme offre de nombreux opérateurs plug-and-play pour exécuter des tâches sur diverses plateformes cloud et services tiers, facilitant l'intégration avec l'infrastructure existante. Valeur Principale et Résolution de Problèmes : Apache Airflow répond aux défis de la gestion de flux de travail de données complexes en fournissant une plateforme évolutive et dynamique pour l'orchestration des flux de travail. En définissant les flux de travail sous forme de code, il assure la reproductibilité, le contrôle de version et la collaboration entre les équipes. L'extensibilité de la plateforme et ses intégrations robustes permettent aux organisations de l'adapter à leurs besoins spécifiques, réduisant les frais opérationnels et améliorant l'efficacité des tâches de traitement des données. Son interface conviviale et ses capacités de surveillance améliorent la transparence et le contrôle des flux de travail, conduisant à une meilleure qualité et fiabilité des données.

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À quoi sert Apache Airflow ?

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# Qui utilise Apache Airflow ?
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# Is there an easy way to learn airflow?
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For small business like the company I have worked before, data expert resource is quite limited. Sometimes the analyst has to do the data engineer job by building the pipelines. However, the tool itself is hard to learn even with the help of the document. Is there a better way to do it like... [Lire la suite](/fr/discussions/is-there-an-easy-way-to-learn-airflow)

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G2

Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services

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# How to get detailed logs?
](/fr/discussions/26532-how-to-get-detailed-logs)
I use Apache Airflow to trigger dags which writes data on BigQuery, Airflow logs don't show detailed logs like how many records were deleted,inserted to updated. Any suggestions i can get those log details

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Other Development Software

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