Wat is Apache Airflow? Complete Gids voor Workflow Automatisering

Laatst bijgewerkt: juni 2025

Apache Airflow is een open-source platform voor het programmeren, plannen en monitoren van workflows. Oorspronkelijk ontwikkeld door Airbnb, is het uitgegroeid tot de standaard voor data pipeline orchestration. In deze gids leggen we uit hoe Airflow werkt, wat DAGs zijn, en waarom het essentieel is voor moderne data engineering.

Airflow Architectuur Overzicht

Kernconcepten van Airflow

1. DAGs (Directed Acyclic Graphs)

De bouwstenen van Airflow workflows:

• Directed: Taken hebben een duidelijke volgorde
• Acyclic: Geen loops of circulaire afhankelijkheden
• Python code: Workflows gedefinieerd als code

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime

def hello_world():
    print("Hello Airflow!")

with DAG(
    dag_id="hello_world",
    start_date=datetime(2025,1,1),
    schedule="@daily"
) as dag:
    task = PythonOperator(
        task_id="print_hello",
        python_callable=hello_world
    )

2. Operators

Bouwstenen voor individuele taken:

• PythonOperator: Voert Python functies uit
• BashOperator: Voert bash commando's uit
• Sensor: Wacht op een bepaalde conditie
• Custom Operators: Voor specifieke integraties

3. Executors

Bepalen hoe taken worden uitgevoerd:

• LocalExecutor: Voor ontwikkelingsdoeleinden
• CeleryExecutor: Gedistribueerde task queue
• KubernetesExecutor: Draait taken in Kubernetes pods

Belangrijkste Use Cases

• ETL/ELT pipelines: Data transformatie workflows
• Machine Learning: Orchestreren van model training
• Data Warehousing: Automatiseren van data loads
• Rapportage: Plannen van rapport generatie
• Infrastructure as Code: Beheren van cloud resources

Belangrijkste Componenten

1. Webserver

Gebruikersinterface voor monitoring en debugging:

• DAG visualisatie
• Task logs inspecteren
• Handmatige triggers

2. Scheduler

Het brein van Airflow:

• Plant taken volgens schema
• Beheert afhankelijkheden
• Voert taken in de juiste volgorde uit

3. Metadata Database

Slaat alle staat en historie op:

• DAG definities
• Task statussen
• Uitvoeringsgeschiedenis

Best Practices

• Idempotentie: Taken moeten veilig herhaald kunnen worden
• Modulariteit: Kleine, herbruikbare taken
• Configuratie: Gebruik Variables en Connections
• Testen: Test DAGs lokaal voor deployment
• Monitoring: Stel alerts in voor falende taken