Como utilizar o Apache Airflow para melhorar o processo de ETL

Apache Airflow é uma ferramenta de código aberto que pode ser usada para automatizar os fluxos de trabalho em ETL no setor de ciência de dados.

Ele permite criar, monitorar e gerenciar processos de ETL em um sistema centralizado. A plataforma foi originalmente desenvolvida pelo Airbnb e doado para a Apache Software Foundation em 2015.

Desde então, o Airflow tem sido adotado por organizações de todos os tamanhos, incluindo a Lyft, ING, Bloomberg e Slack. O Airflow é amplamente considerado como o padrão de ouro para automação de pipelines ETL em escala.

Neste artigo, vamos dar uma olhada no Apache Airflow e como ele pode ser usado para automatizar pipelines de ETL para ciência de dados. Vamos começar com uma breve introdução ao ETL e às ferramentas tradicionais que são usadas para implementá-lo. Em seguida, discutiremos as vantagens do Apache Airflow sobre essas ferramentas tradicionais. Por fim, daremos um tutorial passo-a-passo sobre como configurar e executar um pipeline ETL simples no Airflow.

O Apache Airflow pode ser usado para a automação de processos ETL complexos que envolvem múltiplas fontes de dados, transformações e sistemas alvo.

Ele oferece recursos avançados para extração, transformação e carregamento de dados (ETL), bem como possibilita a criação automatizada de regras e relatórios. Além disso, o Apache Airflow possui uma arquitetura flexível, permitindo que tarefas sejam configuradas e administradas para que elas possam ser executadas de forma segura e escalonável.

O Apache Airflow tem a capacidade de permitir que os pipelines como um todo tenham suporte para múltiplas tecnologias, além de contar com vários componentes, como a capacidade de agendar tarefas automatizadas. Consequentemente, isso facilita a administração e otimização dos processos ETL em empresas. 

O Apache Airflow, portanto, é fundamental para garantir processos de automação eficientes e escalonáveis ​​em organizações que usam processos ETL.

Construir um pipeline usando o Apache Airflow é um processo relativamente simples, mas que requer algum tempo para configurar e praticar. Ao criar pipelines com o Apache Airflow, você pode executar processos complexos e interdependentes automaticamente, o que otimiza o seu processo de trabalho. Por exemplo, você pode ter um pipeline que lê dados de uma entrada, os processa e os coloca em uma saída.

 Apresentamos instruções detalhadas sobre como montar um pipeline no Apache Airflow:

O primeiro passo para montar um pipeline no Apache Airflow é a instalação do Airflow. Antes de começar, você deve verificar se possui os pacotes Python necessários instalados. Depois de verificar seus pacotes Python específicos, você precisará instalar o Apache Airflow. O Apache Airflow possui instruções detalhadas sobre como fazer isso no seu site.

Após a instalação do Apache Airflow, você precisará criar um diretório de trabalho. O diretório de trabalho é onde você armazenará todos os seus arquivos de configuração e de fluxo. Você pode criar o diretório de trabalho com o comando mkdir no Terminal ou no Prompt de Comando. Na sequência, você precisa criar os arquivos necessários para configurar o Apache Airflow.

O próximo passo para montar um pipeline no Apache Airflow é configurar o diretório de trabalho. Para fazer isso, você precisa executar o comando “initdb”. Este comando inicializa as tabelas de banco de dados do Apache Airflow e cria os diretórios apropriados para armazenar seus arquivos. Depois de executar o comando “initdb”, você pode começar a criar os arquivos de configuração do pipeline. Estes são os arquivos que você usará para configurar o pipeline, como os arquivos “.py” e “.yml”.

Com os arquivos de configuração prontos, você pode iniciar o servidor do Apache Airflow. Isso pode ser feito usando o comando “airflow webserver”. Esse comando iniciará o servidor e o manterá em execução para que você possa configurar o pipeline quando precisar. Quando o servidor estiver em execução, você pode começar a configurar o pipeline.

Uma vez que o pipeline estiver configurado, você pode iniciar o monitoramento do Apache Airflow usando o comando “airflow monitor”. Esta ferramenta permitirá que você execute tarefas, examine as dependências de tarefas e visualize gráficos para acompanhar as execuções de tarefas. Além disso, você pode usar o Apache Airflow para gerenciar todos os seus jobs e tarefas.

Além da automação dos processos ETL, o Apache Airflow oferece várias outras vantagens em relação à ciência de dados, como padronização das tarefas, monitoramento e gerenciamento centralizados dos workflows e integração com diversas ferramentas CI/CD. 

O Apache Airflow fornece diversas ferramentas e métodos para automatizar tarefas manuais e estruturar os processos de Ciência de Dados mais rapidamente. Isso permite que os desenvolvedores criem fluxos mais robustos para seus projetos. Além disso, seu código é escrito em Python, o que significa que é possível integrar facilmente outras bibliotecas como TensorFlow, Keras e PyTorch, que possam contribuir e otimizar os fluxos de trabalho de Ciência de Dados. 

Outra grande vantagem do Apache Airflow é a capacidade de criar fluxos de trabalho que possam ser reutilizados em outros projetos. Uma vez que um fluxo de trabalho foi criado, ele pode ser compartilhado e alterado, permitindo que diferentes desenvolvedores contribuam, à medida que os projetos crescem. Além disso, os fluxos de trabalhos são fáceis de compreender, uma vez que eles estão organizados em etapas facilmente identificáveis, como leitura de dados, análise, treinamento, avaliação, etc.

O motivo pelo qual o Apache Airflow se tornou uma boa opção para a ciência de dados está no fato da sua simplicidade na execução dos procedimentos chave do Ciclo PDCA (Planejamento, Execução, Controle e Ajuste- Planner Du cheque necjeer), bem com base nos princípios DAG (Directed Acyclic Graphs – Gráfico Acíclico Direcionado). 

Utilizando esses princípios fundamentais juntamente com as inúmeras bibliotecas Python existentes (exemplo: Pandas), é possível solucionar os principais problemas ligados à Ciência de Dados hoje em dia.

Um dos principais casos de uso do Apache Airflow para processos ETL está na criação de pipelines de dados. Outro uso comum do Apache Airflow é para a geração de relatórios. O Airflow possui muitos componentes que facilitam a geração de relatórios com dados dentro de um ambiente ETL. Os usuários podem usar os componentes do Apache Airflow para criar e agendar as tarefas de geração de relatórios. Estes relatórios são gerados a partir de dados obtidos a partir do ETL, o que permite que os usuários obtenham insights a partir dos dados. 

Outra aplicação do Apache Airflow é para a disponibilização de dados. O Airflow fornece suporte à disponibilização de dados dentro de um ambiente ETL. Os usuários podem usar os componentes do Airflow para criar e gerenciar as tarefas necessárias para a disponibilização de dados. Estes dados podem ser recuperados e usados para muitas finalidades, como captura de insights, tomada de decisões e criação de modelos.

Finalmente, o Apache Airflow oferece suporte ao gerenciamento de máquinas virtuais. O Airflow pode ser usado para criar e gerenciar instâncias de máquina virtual, o que permite que os usuários se beneficiem de todos os recursos oferecidos pelo ambiente de máquina virtual. Os usuários também podem controlar várias instâncias de máquina virtual, o que torna possível executar tarefas ETL complexas em ambientes virtuais.

Em suma, o Apache Airflow é uma ferramenta poderosa para a execução de processos ETL. Suporta tarefas de extração, transformação e carregamento, relatórios e disponibilização de dados, além de gerenciamento de máquinas virtuais. Estes recursos permitem que os usuários aproveitem ao máximo as aplicações do Apache Airflow em ETL.

A Mindtek é especializada em soluções de ciência de dados, e oferecemos o Apache Airflow para automação dos processos ETL. Caso deseje uma consultoria, envie-nos um e-mail para contato@mindtek.com.br. Estamos à disposição para ajudá-lo a alcançar os objetivos da sua empresa.