blueleopard210
New member
## Xây dựng đường ống dữ liệu với luồng không khí Apache
Apache Airflow là một công cụ điều phối dòng công việc nguồn mở phổ biến có thể được sử dụng để xây dựng và quản lý các đường ống dữ liệu.Luồng khí được thiết kế để có thể mở rộng và chịu lỗi, làm cho nó trở thành một lựa chọn tốt để xử lý các đường ống dữ liệu lớn và phức tạp.
Bài viết này sẽ cung cấp một hướng dẫn từng bước về cách xây dựng một đường ống dữ liệu với luồng khí Apache.Chúng tôi sẽ sử dụng một ví dụ đơn giản về đường ống dữ liệu trích xuất dữ liệu từ tệp CSV, chuyển đổi dữ liệu và tải nó vào cơ sở dữ liệu.
### Điều kiện tiên quyết
Để làm theo với hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một bản cài đặt hoạt động của Apache Airflow
* Một tệp dữ liệu CSV
* Một cơ sở dữ liệu để lưu trữ dữ liệu được chuyển đổi
### Bước 1: Tạo DAG
Bước đầu tiên là tạo DAG (biểu đồ acyclic có hướng) cho đường ống dữ liệu của bạn.DAG là một biểu diễn đồ họa của các bước trong đường ống của bạn và nó xác định thứ tự các bước sẽ được thực thi.
Để tạo DAG, bạn có thể sử dụng luồng khí Airflow hoặc UI Airflow Web.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng luồng khí CLI.
Để tạo DAG mới, hãy chạy lệnh sau:
`` `
luồng khí tạo ra <DAG_NAME>
`` `
Điều này sẽ tạo ra một DAG mới trong thư mục `dags`.Bạn có thể mở DAG trong giao diện người dùng Web Airflow bằng cách nhấp vào tab `DAGS` và chọn DAG bạn vừa tạo.
### Bước 2: Thêm tác vụ vào DAG
Bước tiếp theo là thêm các nhiệm vụ vào DAG.Một nhiệm vụ là một đơn vị công việc có thể được thực hiện trong đường ống của bạn.Airflow hỗ trợ một loạt các tác vụ tích hợp, chẳng hạn như các tác vụ để trích xuất dữ liệu từ các tệp, chuyển đổi dữ liệu và tải dữ liệu vào cơ sở dữ liệu.
Để thêm một tác vụ cho DAG, bạn có thể sử dụng luồng khí Airflow hoặc UI Airflow Web.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng luồng khí CLI.
Để thêm một tác vụ, hãy chạy lệnh sau:
`` `
Nhiệm vụ luồng khí Thêm <DAG_ID> <Sask_id> <Sask_type> <grive>
`` `
Ví dụ: lệnh sau sẽ thêm một tác vụ vào DAG trích xuất dữ liệu từ tệp CSV:
`` `
Nhiệm vụ luồng không khí Thêm <DAG_ID> Trích xuất_DATA_FROM_CSV: /// PATH/TO/CSV/FILE
`` `
### Bước 3: Đặt phụ thuộc giữa các tác vụ
Khi bạn đã thêm các tác vụ vào DAG, bạn cần đặt các phụ thuộc giữa các nhiệm vụ.Điều này sẽ đảm bảo rằng các tác vụ được thực hiện theo đúng thứ tự.
Để đặt sự phụ thuộc giữa hai tác vụ, bạn có thể sử dụng tham số `phụ thuộc_on_past`.Ví dụ: lệnh sau sẽ đặt sự phụ thuộc giữa tác vụ `actact_data_from_csv` và tác vụ` Transform_data`:
`` `
Bộ nhiệm vụ luồng khí đặt
`` `
### Bước 4: Kích hoạt DAG
Khi bạn đã tạo và cấu hình DAG của mình, bạn có thể kích hoạt nó để bắt đầu chạy.Để kích hoạt DAG, bạn có thể sử dụng UI Airflow CLI hoặc Airflow Web.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng luồng khí CLI.
Để kích hoạt DAG, hãy chạy lệnh sau:
`` `
luồng khí kích hoạt DAGS <DAG_ID>
`` `
### Bước 5: Giám sát DAG
Khi bạn đã kích hoạt DAG, bạn có thể theo dõi tiến trình của nó trong giao diện người dùng web Airflow.UI web sẽ cho bạn thấy trạng thái của từng tác vụ trong DAG, cũng như bất kỳ lỗi nào xảy ra.
### Phần kết luận
Hướng dẫn này đã cung cấp một hướng dẫn từng bước về cách xây dựng một đường ống dữ liệu với luồng khí Apache.Chúng tôi đã sử dụng một ví dụ đơn giản về đường ống dữ liệu trích xuất dữ liệu từ tệp CSV, chuyển đổi dữ liệu và tải nó vào cơ sở dữ liệu.
Airflow là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để xây dựng và quản lý các đường ống dữ liệu phức tạp.Nếu bạn đang làm việc với các bộ dữ liệu lớn và phức tạp, tôi khuyến khích bạn tìm hiểu thêm về luồng khí Apache.
### hashtags
* #Apache-Airflow
=======================================
## Building Data Pipelines with Apache Airflow
Apache Airflow is a popular open-source workflow orchestration tool that can be used to build and manage data pipelines. Airflow is designed to be scalable and fault-tolerant, making it a good choice for handling large and complex data pipelines.
This article will provide a step-by-step guide on how to build a data pipeline with Apache Airflow. We will use a simple example of a data pipeline that extracts data from a CSV file, transforms the data, and loads it into a database.
### Prerequisites
To follow along with this tutorial, you will need the following:
* A working installation of Apache Airflow
* A CSV file of data
* A database to store the transformed data
### Step 1: Create a DAG
The first step is to create a DAG (Directed Acyclic Graph) for your data pipeline. A DAG is a graphical representation of the steps in your pipeline, and it defines the order in which the steps will be executed.
To create a DAG, you can use the Airflow CLI or the Airflow web UI. In this tutorial, we will use the Airflow CLI.
To create a new DAG, run the following command:
```
airflow dags create <dag_name>
```
This will create a new DAG in the `dags` directory. You can open the DAG in the Airflow web UI by clicking on the `dags` tab and selecting the DAG you just created.
### Step 2: Add tasks to the DAG
The next step is to add tasks to the DAG. A task is a unit of work that can be performed in your pipeline. Airflow supports a variety of built-in tasks, such as tasks for extracting data from files, transforming data, and loading data into databases.
To add a task to the DAG, you can use the Airflow CLI or the Airflow web UI. In this tutorial, we will use the Airflow CLI.
To add a task, run the following command:
```
airflow tasks add <dag_id> <task_id> <task_type> <args>
```
For example, the following command would add a task to the DAG that extracts data from a CSV file:
```
airflow tasks add <dag_id> extract_data_from_csv file:///path/to/csv/file
```
### Step 3: Set dependencies between tasks
Once you have added tasks to the DAG, you need to set dependencies between the tasks. This will ensure that the tasks are executed in the correct order.
To set a dependency between two tasks, you can use the `depends_on_past` parameter. For example, the following command would set a dependency between the `extract_data_from_csv` task and the `transform_data` task:
```
airflow tasks set <dag_id> extract_data_from_csv depends_on_past=True
```
### Step 4: Trigger the DAG
Once you have created and configured your DAG, you can trigger it to start running. To trigger the DAG, you can use the Airflow CLI or the Airflow web UI. In this tutorial, we will use the Airflow CLI.
To trigger the DAG, run the following command:
```
airflow dags trigger <dag_id>
```
### Step 5: Monitor the DAG
Once you have triggered the DAG, you can monitor its progress in the Airflow web UI. The web UI will show you the status of each task in the DAG, as well as any errors that occurred.
### Conclusion
This tutorial has provided a step-by-step guide on how to build a data pipeline with Apache Airflow. We used a simple example of a data pipeline that extracts data from a CSV file, transforms the data, and loads it into a database.
Airflow is a powerful tool that can be used to build and manage complex data pipelines. If you are working with large and complex data sets, I encourage you to learn more about Apache Airflow.
### Hashtags
* #Apache-airflow
Apache Airflow là một công cụ điều phối dòng công việc nguồn mở phổ biến có thể được sử dụng để xây dựng và quản lý các đường ống dữ liệu.Luồng khí được thiết kế để có thể mở rộng và chịu lỗi, làm cho nó trở thành một lựa chọn tốt để xử lý các đường ống dữ liệu lớn và phức tạp.
Bài viết này sẽ cung cấp một hướng dẫn từng bước về cách xây dựng một đường ống dữ liệu với luồng khí Apache.Chúng tôi sẽ sử dụng một ví dụ đơn giản về đường ống dữ liệu trích xuất dữ liệu từ tệp CSV, chuyển đổi dữ liệu và tải nó vào cơ sở dữ liệu.
### Điều kiện tiên quyết
Để làm theo với hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một bản cài đặt hoạt động của Apache Airflow
* Một tệp dữ liệu CSV
* Một cơ sở dữ liệu để lưu trữ dữ liệu được chuyển đổi
### Bước 1: Tạo DAG
Bước đầu tiên là tạo DAG (biểu đồ acyclic có hướng) cho đường ống dữ liệu của bạn.DAG là một biểu diễn đồ họa của các bước trong đường ống của bạn và nó xác định thứ tự các bước sẽ được thực thi.
Để tạo DAG, bạn có thể sử dụng luồng khí Airflow hoặc UI Airflow Web.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng luồng khí CLI.
Để tạo DAG mới, hãy chạy lệnh sau:
`` `
luồng khí tạo ra <DAG_NAME>
`` `
Điều này sẽ tạo ra một DAG mới trong thư mục `dags`.Bạn có thể mở DAG trong giao diện người dùng Web Airflow bằng cách nhấp vào tab `DAGS` và chọn DAG bạn vừa tạo.
### Bước 2: Thêm tác vụ vào DAG
Bước tiếp theo là thêm các nhiệm vụ vào DAG.Một nhiệm vụ là một đơn vị công việc có thể được thực hiện trong đường ống của bạn.Airflow hỗ trợ một loạt các tác vụ tích hợp, chẳng hạn như các tác vụ để trích xuất dữ liệu từ các tệp, chuyển đổi dữ liệu và tải dữ liệu vào cơ sở dữ liệu.
Để thêm một tác vụ cho DAG, bạn có thể sử dụng luồng khí Airflow hoặc UI Airflow Web.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng luồng khí CLI.
Để thêm một tác vụ, hãy chạy lệnh sau:
`` `
Nhiệm vụ luồng khí Thêm <DAG_ID> <Sask_id> <Sask_type> <grive>
`` `
Ví dụ: lệnh sau sẽ thêm một tác vụ vào DAG trích xuất dữ liệu từ tệp CSV:
`` `
Nhiệm vụ luồng không khí Thêm <DAG_ID> Trích xuất_DATA_FROM_CSV: /// PATH/TO/CSV/FILE
`` `
### Bước 3: Đặt phụ thuộc giữa các tác vụ
Khi bạn đã thêm các tác vụ vào DAG, bạn cần đặt các phụ thuộc giữa các nhiệm vụ.Điều này sẽ đảm bảo rằng các tác vụ được thực hiện theo đúng thứ tự.
Để đặt sự phụ thuộc giữa hai tác vụ, bạn có thể sử dụng tham số `phụ thuộc_on_past`.Ví dụ: lệnh sau sẽ đặt sự phụ thuộc giữa tác vụ `actact_data_from_csv` và tác vụ` Transform_data`:
`` `
Bộ nhiệm vụ luồng khí đặt
`` `
### Bước 4: Kích hoạt DAG
Khi bạn đã tạo và cấu hình DAG của mình, bạn có thể kích hoạt nó để bắt đầu chạy.Để kích hoạt DAG, bạn có thể sử dụng UI Airflow CLI hoặc Airflow Web.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng luồng khí CLI.
Để kích hoạt DAG, hãy chạy lệnh sau:
`` `
luồng khí kích hoạt DAGS <DAG_ID>
`` `
### Bước 5: Giám sát DAG
Khi bạn đã kích hoạt DAG, bạn có thể theo dõi tiến trình của nó trong giao diện người dùng web Airflow.UI web sẽ cho bạn thấy trạng thái của từng tác vụ trong DAG, cũng như bất kỳ lỗi nào xảy ra.
### Phần kết luận
Hướng dẫn này đã cung cấp một hướng dẫn từng bước về cách xây dựng một đường ống dữ liệu với luồng khí Apache.Chúng tôi đã sử dụng một ví dụ đơn giản về đường ống dữ liệu trích xuất dữ liệu từ tệp CSV, chuyển đổi dữ liệu và tải nó vào cơ sở dữ liệu.
Airflow là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để xây dựng và quản lý các đường ống dữ liệu phức tạp.Nếu bạn đang làm việc với các bộ dữ liệu lớn và phức tạp, tôi khuyến khích bạn tìm hiểu thêm về luồng khí Apache.
### hashtags
* #Apache-Airflow
=======================================
## Building Data Pipelines with Apache Airflow
Apache Airflow is a popular open-source workflow orchestration tool that can be used to build and manage data pipelines. Airflow is designed to be scalable and fault-tolerant, making it a good choice for handling large and complex data pipelines.
This article will provide a step-by-step guide on how to build a data pipeline with Apache Airflow. We will use a simple example of a data pipeline that extracts data from a CSV file, transforms the data, and loads it into a database.
### Prerequisites
To follow along with this tutorial, you will need the following:
* A working installation of Apache Airflow
* A CSV file of data
* A database to store the transformed data
### Step 1: Create a DAG
The first step is to create a DAG (Directed Acyclic Graph) for your data pipeline. A DAG is a graphical representation of the steps in your pipeline, and it defines the order in which the steps will be executed.
To create a DAG, you can use the Airflow CLI or the Airflow web UI. In this tutorial, we will use the Airflow CLI.
To create a new DAG, run the following command:
```
airflow dags create <dag_name>
```
This will create a new DAG in the `dags` directory. You can open the DAG in the Airflow web UI by clicking on the `dags` tab and selecting the DAG you just created.
### Step 2: Add tasks to the DAG
The next step is to add tasks to the DAG. A task is a unit of work that can be performed in your pipeline. Airflow supports a variety of built-in tasks, such as tasks for extracting data from files, transforming data, and loading data into databases.
To add a task to the DAG, you can use the Airflow CLI or the Airflow web UI. In this tutorial, we will use the Airflow CLI.
To add a task, run the following command:
```
airflow tasks add <dag_id> <task_id> <task_type> <args>
```
For example, the following command would add a task to the DAG that extracts data from a CSV file:
```
airflow tasks add <dag_id> extract_data_from_csv file:///path/to/csv/file
```
### Step 3: Set dependencies between tasks
Once you have added tasks to the DAG, you need to set dependencies between the tasks. This will ensure that the tasks are executed in the correct order.
To set a dependency between two tasks, you can use the `depends_on_past` parameter. For example, the following command would set a dependency between the `extract_data_from_csv` task and the `transform_data` task:
```
airflow tasks set <dag_id> extract_data_from_csv depends_on_past=True
```
### Step 4: Trigger the DAG
Once you have created and configured your DAG, you can trigger it to start running. To trigger the DAG, you can use the Airflow CLI or the Airflow web UI. In this tutorial, we will use the Airflow CLI.
To trigger the DAG, run the following command:
```
airflow dags trigger <dag_id>
```
### Step 5: Monitor the DAG
Once you have triggered the DAG, you can monitor its progress in the Airflow web UI. The web UI will show you the status of each task in the DAG, as well as any errors that occurred.
### Conclusion
This tutorial has provided a step-by-step guide on how to build a data pipeline with Apache Airflow. We used a simple example of a data pipeline that extracts data from a CSV file, transforms the data, and loads it into a database.
Airflow is a powerful tool that can be used to build and manage complex data pipelines. If you are working with large and complex data sets, I encourage you to learn more about Apache Airflow.
### Hashtags
* #Apache-airflow
