Если вы работаете с данными, то наверняка регулярно сталкиваетесь с задачами оркестрации. Apache Airflow уже давно стал стандартом для построения пайплайнов. При этом его архитектура и особенно первоначальная настройка иногда вызывают трудности при знакомстве с инструментом.
В новой статье на BigDataSchool мы подробно разобрали внутреннее устройство Airflow и процесс его быстрого развертывания локально через Docker.
Основные темы материала:
- Ключевые компоненты системы (Scheduler, Webserver, Worker, Database) и их взаимодействие.
- Пошаговая инструкция по запуску с использованием Docker Compose.
- Базовая настройка окружения для комфортной локальной разработки.
Этот гайд поможет быстро поднять рабочий инстанс для тестов или обучения, не тратя часы на конфигурацию.
Полный текст инструкции можно прочитать в нашем блоге:
Архитектура Apache Airflow: как развернуть в Docker
Буду рад узнать в комментариях о вашем опыте настройки Airflow и о подводных камнях, с которыми приходилось сталкиваться.
Top comments (0)