使用 Airflow 进行 ETL/ELT 管道

提取-转换-加载 (ETL) 和提取-加载-转换 (ELT) 数据管道是 Apache Airflow 最常见的用例。在 2023 年 Apache Airflow 调查中，90% 的受访者使用 Airflow 进行 ETL/ELT 以支持分析用例。

下面的视频展示了 Airflow 中一个简单的 ETL/ELT 管道，该管道从 CSV 文件中提取气候数据，以及从 API 中提取天气数据，运行转换，然后将结果加载到数据库中以支持仪表板。您可以在这里找到此示例的代码。

为什么使用 Airflow 进行 ETL/ELT 管道？

Airflow 是将 ETL/ELT 管道定义为 Python 代码的事实标准。Airflow 在这种用例中很受欢迎，因为它具有以下特点：

• 工具无关：Airflow 可用于编排任何数据源或目标的 ETL/ELT 管道。
• 可扩展：有许多 Airflow 模块可用于连接任何数据源或目标，并且您可以为特定用例编写自己的自定义操作符和钩子。
• 动态：在 Airflow 中，您可以定义动态任务，这些任务充当占位符，以便根据变化的输入在运行时进行调整。
• 可伸缩：Airflow 可以扩展以处理无限数量的任务和工作流，只要有足够的计算能力。

Airflow 用于 ETL/ELT 管道的功能

Airflow 有几个关键功能使其成为 ETL/ELT 的绝佳选择

• 数据集：在 Airflow 中，您可以根据 Airflow 实例中任何其他任务的数据集更新，以数据驱动的方式调度 DAG。
• 对象存储：Airflow 对象存储是Path API 的抽象，简化了与对象存储系统（如 Amazon S3、Google Cloud Storage 和 Azure Blob Storage）的交互。
• Airflow 提供程序：Airflow 提供程序通过额外的模块扩展了核心 Airflow 功能，以简化与常用数据工具的集成。您可以在这里找到活跃提供程序的列表。