概念与组件

Airflow 是一个用于编排、调度和监控数据管道的开源平台。以下是 Airflow 中的一些核心概念：

1. DAG（Directed Acyclic Graph）：DAG 是 Airflow 中的基本概念，表示一组有向无环图，用于描述任务之间的依赖关系。在 DAG 中，每个节点表示一个任务，边表示任务之间的依赖关系。
2. Operator：Operator 是一个执行任务的基本单元，它定义了任务的执行逻辑。例如，BashOperator 可以执行 Shell 脚本，PythonOperator 可以执行 Python 函数，而 SQLOperator 可以执行 SQL 查询。
3. Task：Task 是 Operator 的实例，表示 DAG 中的一个具体任务。Task 由一个唯一的任务 ID、Operator 类型、参数和其他元数据组成。
4. Task Instance：Task Instance 是 Task 的运行实例，表示 DAG 中某个具体任务的一次执行。每个 Task 可能会有多个 Task Instance，分别对应不同的运行实例。Task Instance 包含了任务的状态、开始时间、结束时间等信息。
5. Scheduler：Scheduler 是 Airflow 的核心组件之一，负责根据 DAG 的依赖关系和调度规则，计算出每个任务的执行顺序，并将任务提交给执行器执行。
6. Executor：Executor 是 Airflow 的另一个核心组件，负责实际执行任务。Airflow 支持多种 Executor，包括本地 Executor、Celery Executor、Dask Executor 等。
7. Sensor：Sensor 是一种特殊的 Operator，用于等待某个条件满足后再执行下一个任务。例如，FileSensor 可以等待一个文件出现后再执行下一个任务，HttpSensor 可以等待一个 HTTP 接口返回特定的响应后再执行下一个任务。
8. Connection：Connection 是 Airflow 中的连接配置，用于存储和管理与外部系统的连接信息，如数据库连接、API 认证等。
9. Variable：Variable 是 Airflow 中的变量配置，用于存储和管理一些全局变量，如配置信息、API 密钥等。

这些是 Airflow 中的一些核心概念，它们共同构成了 Airflow 的基本架构。了解这些概念可以帮助我们更好地理解 Airflow 的工作原理和使用方法。