タスク定義例

>> 演算子を使い、タスクの依存関係を表現できる。

class Task:
    def __rshift__(self, other):
        print(f"{self.name} followed by {other.name}")
        return other

    def __init__(self, name):
        self.name = name

# Example usage
a = Task('Task A')
b = Task('Task B')
c = Task('Task C')

a >> b >> c

ChatGPT に聞いてみた

Apache Airflowは、ワークフローのオーケストレーション（自動化とスケジューリング）のためのオープンソースツールです。AirflowはPythonで書かれており、データパイプラインや複雑なワークフローの定義、スケジュール設定、モニタリングを簡単に行うことができます。Airflowの主な特徴として以下の点が挙げられます。

キーフィーチャー

  1. DAG（Directed Acyclic Graph）: AirflowではワークフローはDAGとして表現されます。DAGはタスクの集合であり、その間の依存関係を定義します。DAG内の各タスクは、データの取得、変換、ロードなどの処理を表します。
  2. 柔軟なスケジューリング: タスクは、定期的に実行されるスケジュールに基づいて、または外部イベントに応じてトリガーされるように設定できます。
  3. 拡張性とカスタマイズ: Pythonで書かれたカスタムオペレータ、センサ、フックを通じて、Airflowは多くのデータソースやサービスに接続することが可能です。
  4. ユーザインターフェース: AirflowにはウェブベースのUIがあり、DAGのスケジュール設定、実行状況の監視、ログの確認などを行うことができます。
  5. スケーラビリティ: エグゼキュータ（実行機構）の設定により、単一のサーバーから複数のワーカーを持つ大規模なクラスタまで、様々な環境に対応可能です。

使用例

  • データパイプラインの構築: ETL（Extract, Transform, Load）プロセスを自動化し、データを効率的に処理、変換、データベースにロードします。
  • 機械学習ワークフローの管理: データの前処理、モデルのトレーニング、評価、デプロイのプロセスを自動化します。
  • システムのバッチ処理: 定期的に実行されるバックアップ、レポート生成などのタスクを管理します。