- 授权协议: Apache
- 开发语言: Python
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: https://github.com/apache/airflow
- 软件文档: https://airflow.apache.org/
软件介绍
Airflow 被 Airbnb 内部用来创建、监控和调整数据管道。任何工作流都可以在这个使用 Python 编写的平台上运行(目前加入 Apache 基金会孵化器)。
Airflow 允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流(即有向无环图或成为DAGs)的工具。在Airbnb中,这些工作流包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等等这些跨越多部门的用例。这个平台拥有和
Hive、Presto、MySQL、HDFS、Postgres和S3交互的能力,并且提供了钩子使得系统拥有很好地扩展性。除了一个命令行界面,该工具还提供了一个 基于Web的用户界面让您可以可视化管道的依赖关系、监控进度、触发任务等。
Airflow 包含如下组件:
一个元数据库(MySQL或Postgres)
一组Airflow工作节点
一个调节器(Redis或RabbitMQ)
一个Airflow Web服务器
截图:

管道定义示例:
"""
Code that goes along with the Airflow tutorial located at:
https://github.com/airbnb/airflow/blob/master/airflow/example_dags/tutorial.py
"""
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta
default_args = {
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(2015, 6, 1),
'email': ['airflow@airflow.com'],
'email_on_failure': False,
'email_on_retry': False,
'retries': 1,
'retry_delay': timedelta(minutes=5),
# 'queue': 'bash_queue',
# 'pool': 'backfill',
# 'priority_weight': 10,
# 'end_date': datetime(2016, 1, 1),
}
dag = DAG('tutorial', default_args=default_args)
# t1, t2 and t3 are examples of tasks created by instantiating operators
t1 = BashOperator(
task_id='print_date',
bash_command='date',
dag=dag)
t2 = BashOperator(
task_id='sleep',
bash_command='sleep 5',
retries=3,
dag=dag)
templated_command = """
{% for i in range(5) %}
echo "{{ ds }}"
echo "{{ macros.ds_add(ds, 7)}}"
echo "{{ params.my_param }}"
{% endfor %}
"""
t3 = BashOperator(
task_id='templated',
bash_command=templated_command,
params={'my_param': 'Parameter I passed in'},
dag=dag)
t2.set_upstream(t1)
t3.set_upstream(t1)
计算机算法设计与分析
王晓东 / 电子工业出版社 / 2007-5 / 29.50元
《计算机算法设计与分析(第3版)》为普通高等教育“十一五”国家级规划教材,是计算机专业核心课程“算法设计与分析”教材。全书以算法设计策略为知识单元,系统介绍计算机算法的设计方法与分析技巧。主要内容包括:算法概述、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法、随机化算法、线性规划与网络流、NP完全性理论与近似算法等。书中既涉及经典与实用算法及实例分析,又包括算法热点领域追踪。 为突出......一起来看看 《计算机算法设计与分析》 这本书的介绍吧!
