Apache Airflow: Gelişmiş Kullanım İpuçları ve Stratejileri Rehberi

Apache Airflow, veri iş akışlarının planlanması, zamanlanması ve yürütülmesi için kullanılan açık kaynaklı bir araçtır. İleri seviye Airflow kullanımı, karmaşık iş akışlarını daha etkili bir şekilde yönetmek ve optimize etmek için özel operatörler geliştirme, hata yönetimi, performans iyileştirme ve daha fazlasını içerir. Bu kılavuzda, bu ileri seviye konulara detaylı bir şekilde değineceğiz.

1. Gelişmiş DAG (Directed Acyclic Graph) Tasarımı

Dinamik DAG Üretimi

Dinamik DAG üretimi, aynı şablonu paylaşan birden fazla iş akışını yönetmek için kullanılır. Bu yöntem, kod tekrarlamasını önler ve bakım kolaylığı sağlar.

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from datetime import datetime
def create_dag(dag_id, schedule, default_args):
    dag = DAG(dag_id, schedule_interval=schedule, default_args=default_args)
    
    with dag:
        start = DummyOperator(task_id='start')
        end = DummyOperator(task_id='end')
        start >> end
    
    return dag
for i in range(1, 6):
    dag_id = f'dynamic_dag_{i}'
    schedule = '@daily'
    default_args = {'owner': 'airflow', 'start_date': datetime(2023, 1, 1)}
    
    globals()[dag_id] = create_dag(dag_id, schedule…