Primeros pasos con Apache Airflow

Apache Airflow es una plataforma de orquestación de flujos de trabajo ampliamente utilizada en proyectos de ingeniería de datos.

Permite definir procesos complejos como código y ejecutarlos automáticamente.

¿Qué es un DAG?

El concepto principal de Airflow es el DAG (Directed Acyclic Graph).

Cada DAG representa un flujo de trabajo formado por diferentes tareas.

Por ejemplo:

Extraer datos
      │
Transformar datos
      │
Cargar información

Cada paso depende del anterior.

¿Por qué utilizar Airflow?

Entre sus principales características destacan:

• Programación automática.
• Dependencias entre tareas.
• Reintentos automáticos.
• Monitorización mediante interfaz web.
• Registro detallado de cada ejecución.

Docker y Airflow

Una forma muy cómoda de comenzar es utilizar Docker Compose.

Esto permite disponer de:

• Scheduler
• Webserver
• PostgreSQL
• Redis

con unos pocos comandos.

Casos de uso

Airflow suele emplearse para:

• Procesos ETL.
• Automatización de informes.
• Integración de datos.
• Procesamiento por lotes.
• Machine Learning Pipelines.

Conclusión

Aprender Airflow no solo ayuda a entender la automatización de procesos de datos, sino también conceptos como planificación de tareas, observabilidad y resiliencia en aplicaciones distribuidas.