Airflow 是一个开源的工作流管理平台，由 Airbnb 开发并贡献给 Apache 软件基金会，目前是 Apache 顶级项目。它主要用于编排、调度和监控复杂的任务流程（工作流），尤其擅长处理具有依赖关系的、周期性或事件触发的任务集合。

Airflow 的核心概念

• DAG（有向无环图）：这是 Airflow 中定义工作流的核心方式。一个 DAG 由多个任务（Task）组成，任务之间通过依赖关系（如“任务 A 完成后才能执行任务 B”）连接，且不存在循环依赖（确保流程可正常执行）。
• 任务（Task）：工作流中的最小执行单元，可以是 Python 函数、Shell 命令、SQL 脚本、Spark 作业等。
• 调度器（Scheduler）：负责按照预设的规则（如定时、依赖满足）触发任务执行。
• 执行器（Executor）：负责实际运行任务（可单机执行，也可分布式扩展，如结合 Celery、Kubernetes 等）。
• Web 界面：提供可视化的 DAG 管理、任务监控、日志查看等功能，方便用户操作和排查问题。

什么情况下使用 Airflow？

Airflow 适合处理复杂、有状态、需要调度和监控的工作流，典型场景包括：

1. 数据管道（ETL/ELT 流程）
   数据处理中，常需要多步骤协作（如数据抽取→清洗→转换→加载→校验），且步骤间有严格依赖（如“清洗完成后才能转换”）。Airflow 可以清晰定义这些步骤的依赖关系，并支持失败重试、日志追踪，确保数据流程可靠运行。

2. 定时任务调度
   对于需要周期性执行的任务（如每天凌晨生成报表、每小时同步数据），Airflow 提供灵活的调度表达式（类似 cron），可精确控制执行时间，且支持任务超时、重试等机制。

3. 复杂依赖关系的工作流
   当任务流程涉及多个系统、多个步骤，且依赖关系复杂（如“任务 A 和 B 完成后执行 C，C 完成后执行 D 或 E”），Airflow 的 DAG 模型能直观描述这种关系，避免手动维护依赖的繁琐。

4. 任务监控与运维
   对于关键业务流程（如计费系统、数据同步），需要实时监控任务状态（成功/失败/运行中），并在失败时及时告警。Airflow 的 Web 界面和日志系统可满足这些需求，降低运维成本。

5. 跨系统任务协调
   当工作流涉及多个工具或系统（如 Hive、Spark、Flink、数据库、云服务 API 等），Airflow 可通过丰富的插件（Operator）连接这些系统，统一编排跨系统的任务。

不适合使用 Airflow 的场景

• 简单的单步定时任务（如用 cron 即可满足）；
• 低延迟、实时性要求极高的任务（Airflow 调度存在一定延迟，更适合批处理）；
• 纯内存中的短期计算任务（无需持久化调度和监控）。

总结来说，Airflow 的核心价值在于**“可编程的工作流编排”**，通过代码定义任务和依赖，结合强大的调度和监控能力，让复杂流程的管理变得可控、可维护。