7.1 Introduction to Apache Airflow

Contents

7.1 Introduction to Apache Airflow#

../../_images/7_1_1.png

Airflow 란?#

Python 기반의 workflow tool 입니다.
workflow 를 구성하는 방법을 DAG 와 task 라는 단위로 복잡하고 다양하게 구성 가능합니다.
Task : airflow의 operator, etl등의 작업들이 각각의 task가 되며, task간 순서 지정이 가능합니다.
DAG(Directes Acyclic Graph) : 방향성 비순환 그래프로 데이터파이프라인 하나의 단위, 하나의 DAG에는 하나 이상의 task로 구성됩니다.
Airflow는 데이터 파이프라인의 태스크를 예약하고 결과를 모니터링하는 웹 서버, 스케줄러 및 워커 프로세스라는 세 가지 주요 컴포넌트로 구성!

`데이터 파이프라인`을 관리하기 위한 Airflow#

💡 데이터 파이프라인은 방향성 비순환 그래프(DAG)에 Task와 이에 대한 의존성을 정의합니다.
💡 수년간 태스크 그래프를 실행할 수 있는 여러 워크플로 관리 시스템이 개발되었고, 그 중 Airflow는 배치 지향 데이터 파이프라인 구현을 위해 특화된 주요 기능을 가지고 있습니다.

Airflow의 장단점#

장점:#

파이썬 코드로 작성되어, 쉽고 간단하게 배치, 워크플로우 구성이 가능합니다.
파이썬 기반으로 구현되어 있기 때문에, 파이썬 언어에서 구현할 수 있는 대부분의 방법을 사용하여 복잡한 커스텀 파이프라인 구축이 가능합니다.
후술할 Backfill 기능을 사용하여 과거 데이터를 손쉽게 재처리할 수 있기 때문에 코드를 변경한 후 재생성이 필요한 데이터 재처리가 가능합니다.

단점:#

반복적이거나 배치태스크에 기능초점이 맞춰져 있기 때문에, 스트리밍 데이터 처리에 적합하지 않습니다.

Airflow의 주요 컴포넌트#

../../_images/7_1_2.png

Airflow 워커: 예약된 task를 선택하고 실행합니다.
Airflow 스케줄러: DAG를 분석, 현 시점에서 DAG의 스케줄이 지난 경우 워커에 DAG의 태스크를 예약합니다.
Airflow 웹서버: 스케줄러에서 분석한 DAG를 시각화하고 DAG 실행과 결과를 환인할 수 있는 주요 인터페이스를 제공합니다.

이외 컴포넌트#

Airflow database : 최초 설치시 기본으로 sqlite가 기본으로 설치됩니다.
Airflow queue : 멀티노드 구성인 경우에만 사용합니다.

Airflow 스케쥴링#

💡 Airflow의 스케줄 간격은 Cron구문을 활용하여 주로 설정합니다.

크론 구문 예시	설명
0 * * * *	매시간 (정시 실행)
0 0 * * *	매일 (자정에 실행)
0 0 * * 0	매주 (일요일 자정에 실행)
0 0 1 * *	매월 1일 자정
45 23 * * SAT	매주 토요일 23시 45분
0 0 * * MON, WED, FRI	매주 월, 화, 금 자정에 실행
0 0 * * MON-FRI	매주 월~금 자정에 실행
0 0,12 * * *	매일 자정 및 오후 12시 실행

백필(backfill)#

DAG의 과거 시점을 지정해 실행하는 프로세스 입니다.
DAG에 과거 시작 날짜를 지정하고 해당 DAG를 활성화하면 과거 시작 이후부터 현재시간까지의 모든 스케쥴 간격이 생성됩니다.
Backfill의 경우 catchup이라는 매개변수에 의해 제어됩니다. (True/False)

🛠 매일 0시 0분에 실행되는 DAG예제#

DAG( 
    dag_id='test_dag', 
    schedule_interval='0 0 * * *', 
    start_date=datetime.datetime(2023, 1, 1) 
)

위와 같이 설정하게 되면, 최초 실행일자는 2023년 1월 2일 0시 0분이며, 2023년 1월 1일 0시 ~ 2023년 1월 1일 23시 59분 까지의 데이터를 기준으로 작업합니다.
만약 2021년 1월 4일에 start_date가 2021-01-01인 DAG를 생성하여 ON했다면 2021-01-01, 2021-01-02, 2021-01-03에 해당하는 스케쥴이 트리거되어 실행됩니다.
Start_date : 처음 DAG가 실행되는 시간이 아닌, COPY하기 시작한 시간 입니다.
Execution_date : 실행시각이 아닌, 일련의 주문번호 개념 (crontab실행시점)
- 증분 적재하는 경우에만 활용 가능합니다.
- 파이프라인 실패 혹은 재처리가 필요할 경우 사용하는 변수값 입니다.

Airflow는 만능?!#

Airflow는 scheduling 기반의 batch 용 workflow 도구입니다.
아래와 같은 기능은 어려움이 있습니다.
- streaming 작업 (마이크로 배치식으로 부분적으로 구현은 가능)
- 무한히 실행되는 작업
- Airflow 외부 요소에 의해 trigger 되는 scheduling 방식 (API로 트리거는 가능, 외부 API가 DAG을 찌르는 건 어려움)
아래와 같은 작업은 airflow에서 적합하지 않을 수 있습니다.
- 지연을 허용하지 않는 작업의 스케줄링
- Airflow worker 내에서 고부하 작업의 처리 (내부에서 고연산 작업을 하기보단 제출하는 형태로 구현합니다.)