ClickHouse получил официальный провайдер для Airflow

ClickHouse выпустил официальный провайдер apache-airflow-providers-clickhousedb. Он позволяет подключать ClickHouse к Airflow через стандартные механизмы без сторонних плагинов и самописного кода. Интеграция построена на ClickHouse Connect и HTTP-интерфейсе, поэтому команды получ

Astro расширяет инструменты для разработки DAG

Astronomer выпустил Astro IDE в общий доступ и добавил расширение для VS Code. Параллельно готовится версия для Cursor, а в перспективе меняется Astro CLI. Эти шаги позволяют работать с DAG Airflow в браузере, в привычном редакторе и через агентов без постоянной настройки локальн

Управление Airflow через ChatGPT

Astronomer выпустила плагин astronomer-data, который позволяет инженерам работать с Airflow прямо внутри ChatGPT Work и Codex. Решение снимает необходимость постоянно переключаться между чатом, терминалом и веб-интерфейсом оркестратора. Плагин поддерживает как облачные, так и соб

Бенчмарк Astronomer для Apache Airflow

Astronomer представила de-bench - набор из 139 задач, построенных на реальных производственных окружениях Airflow. Инструмент проверяет, насколько хорошо кодовые агенты справляются с оркестрацией, а не только с SQL или dbt. Airflow здесь выступает как система оркестрации, которая

Урок 10. Продвинутые техники AirFlow и Best Practices

  Представьте, что вы работаете в e-commerce. У вас есть 50 таблиц в Postgres (заказы, товары, пользователи, отзывы...), и каждую из них нужно переливать в ClickHouse по одной и той же схеме: Скачать -> Очистить -> Загрузить. Новичок создаст 50 файлов: dag_orders.py, dag_users.py, dag_items.py... В каждом файле будет одинаковый код,...

Урок 9. Аналитическая мощь ClickHouse как финальная точка DAG AirFlow

  Если Postgres - это надежный банковский сейф, где каждая транзакция на вес золота, то ClickHouse - это промышленная мясорубка. Ему все равно, уникальны ли ваши записи (по умолчанию), он не поддерживает классические транзакции, но зато он умеет делать SELECT count(*) FROM hits по миллиарду строк за доли секунды. Для...

Как установить и настроить Claude Code в Yandex Cloud на Ubuntu 24.04

Установка Claude Code на Ubuntu 24.04 — процесс довольно прямолинейный, но требующий аккуратности с версиями Node.js и правами доступа. Как «самоучка», я рекомендую использовать официальный скрипт установки или NPM, но без использования sudo для самого пакета, чтобы избежать проблем с правами в будущем. Claude Code - это специализированный CLI-инструмент от...

Урок 8. Event-Driven Airflow — Запуск DAG по событиям из Apache Kafka

  До этого момента все наши DAG-и жили по расписанию. schedule_interval='@daily' - это классика. Но современный бизнес не хочет ждать "утреннего отчета". Если данные прилетели в 14:00, отчет должен быть готов в 14:10, а не на следующее утро. Здесь мы сталкиваемся с фундаментальным конфликтом: Airflow - это Batch-инструмент (запускает задачи...

Урок 7. Масштабирование Python-задач или как Airflow управляет Dask-кластером

  В прошлых статьях мы выяснили: если задача тяжелая и требует Java (Spark), мы используем SparkSubmitOperator. Но что делать, если у вас "тяжелый" Python? Типичная ситуация когда вы написали отличный код на Pandas внутри PythonOperator. На тестовом файле в 100 Мб все летало. В продакшене пришел файл на 10 Гб. Как...

Урок 6. Тяжелая артиллерия — запуск Spark-jobs через Apache Airflow

  Мы построили пайплайн, где данные забираются из базы и бережно складываются в HDFS. Теперь они лежат там мертвым грузом. Чтобы превратить сырые CSV в полезные отчеты, их нужно обработать: отфильтровать, агрегировать, джойнить. Делать это внутри самого Airflow (через PythonOperator и Pandas) - плохая идея если: Память: Если файл весит...

Урок 5. Наследие Hadoop — интеграция с HDFS и использование AirFlow Сенсоров

  В мире Big Data технологии меняются с бешеной скоростью, но слон (Hadoop) все еще в комнате. Несмотря на популярность облачных S3-хранилищ, распределенная файловая система HDFS остается стандартом де-факто для многих корпоративных хранилищ Data Lake и on-premise кластеров. Даже если вы не пишете MapReduce-задачи на Java, ваш Airflow, скорее всего,...

Урок 4. Облачное хранилище — строим Data Lake на S3 с Airflow

В прошлой статье мы научили Airflow работать со структурированными данными в Postgres. Но в мире Big Data базы данных - это лишь верхушка айсберга. Основная масса данных (логи, картинки, JSON-выгрузки, бэкапы) хранится в виде файлов. Хранить эти файлы на локальном диске сервера, где крутится Airflow - плохая идея. Диск не...

Урок 3. Базы данных и Connections: как научить Airflow общаться с PostgreSQL и хранить секреты

  Оркестратор сам по себе бесполезен. Apache Airflow - это дирижер, а не музыкант. Его задача - не хранить данные и не (всегда) обрабатывать их, а говорить другим системам, что делать. "Postgres, выполни этот запрос", "Spark, посчитай эту витрину", "S3, отдай файл". Но чтобы сказать "Postgres, выполни запрос", Airflow должен...

Урок 1. Установка Apache Airflow с нуля: Первый DAG и запуск в Docker

  Эта статья открывает наш цикл посвященный бесплатному курсу лекций по "Apache Airflow для новичков" и закладывает фундамент для осовения всей темы. Мы разберемся, зачем вообще нужен оркестратор, как Airflow устроен внутри и как его запустить за пять минут, чтобы начать первые эксперименты.   Архитектура и философия: почему Apache Airflow...

Не только Python: Go SDK в Apache AirFlow 3.0

Зачем в Apache AirFlow 3.0 добавлена поддержка Go и как работает этот экспериментальный  SDK: возможности и ограничения разработки и запуска задач на компилируемом языке программирования. Мультиязычность в Apache AirFlow 3.0 Одной из ключевых новинок недавно выпущенного Apache AirFlow 3.0, о котором мы писали здесь, стала его мультиязычность. Теперь фреймворк поддерживает...

Apache AirFlow 3.0: главные новости

22 апреля 2025 вышел долгожданный крупный релиз Apache Airflow. Знакомимся с главными новинками версии 3.0: изменения архитектуры и пользовательского интерфейса для повышения устойчивости и безопасности фреймворка. Еще раз про версионирование DAG в Apache AirFlow 3.0 Недавно мы писали про бета-релиз Apache AirFlow 3.0. Теперь мажорная версия вышла официально и доступна...

AI SDK для Apache AirFlow: оркестрация LLM-задач

Как LLM упрощают работу дата-инженера: новые декораторы TaskFlow API в Apache Airflow для внедрения больших языковых моделей в DAG. Обзор Airflow AI SDK на основе Pydantic AI с практическим примером про анализ отзывов. ИИ в инженерии данных Мультимодальность современных инструментов машинного обучения, когда одна ML-модель может принимать на вход данные...

Что нас ждет в Apache AirFlow 3.0: обзор грядущего релиза

Изоляция рабочих процессов и универсальное выполнение на удаленных машинах в обновленной клиент-серверной архитектуре, версионирование DAG, активы данных и изменения интерфейсов: главные новинки Apache AirFlow 3.0. Изоляция рабочих процессов и универсальное выполнение В марте 2025 года ожидается выпуск бета-релиза Apache AirFlow, а общедоступная версия (GA) выйдет в середине апреля. До этого...

Переменные в Apache AirFlow: примеры и советы

Зачем нужны переменные в Apache AirFlow, какие они бывают, как создать переменную и использовать ее: примеры и рекомендации для эффективной дата-инженерии. Зачем нужны переменные в Apache AirFlow, и какие они бывают Чтобы хранить информацию, которая редко меняется, например, ключи API, пути к конфигурационным файлам, в Apache Airflow используются переменные. Переменные...

Очереди задач исполнителя Celery в Apache AirFlow

Как работает исполнитель Celery в Apache AirFlow, зачем ему очередь сообщений и каким образом это помогает масштабировать параллельное выполнение задач. Как работает исполнитель Celery в Apache AirFlow Именно исполнитель (Executor) в Apache Airflow отвечает за выполнение задач в рабочих процессах, определяя их локацию и последовательность, а также использование ресурсов. Хотя...