【初心者向け】Apache Airflowの導入・基本操作ガイド | データパイプライン構築を効率化

なぜ今、Apache Airflowなのか？ データプロフェッショナル必携のツール導入ガイド

近年、データドリブンな意思決定の重要性が高まるにつれて、データパイプラインを構築・管理するツールの需要が急増しています。その中でも特に注目されているのがApache Airflowです。AirbnbやNetflixなどのトップ企業が活用していることからも、その有用性が伺えます。

この記事では、Apache Airflowの概要、インストール方法、基本的な使い方について分かりやすく解説します。

Apache Airflowとは？

Apache Airflowは、ワークフローをプログラムで作成・スケジュール・監視するためのプラットフォームです。データ処理、機械学習、システム管理など、複雑なタスクを自動化するために設計されており、直感的で使いやすいインターフェースを提供します。

Apache Airflowのインストール方法

Apache Airflowのインストール方法はいくつかありますが、pipenvを用いた仮想環境でのインストール方法を紹介します。

1. Pythonとpipenvのインストール

Pythonがインストールされていない場合は、Python公式サイトからダウンロードしてください。

https://www.python.org/downloads

その後、以下のコマンドでpipenvをインストールします。

pip install pipenv

2. 仮想環境の作成

以下のコマンドで仮想環境を作成します。

mkdir airflow_project
cd airflow_project
pipenv install --python 3.9  # Pythonのバージョンを指定 (例: 3.9)
pipenv shell

3. Apache Airflowのインストール

仮想環境内でApache Airflowをインストールします。

pip install apache-airflow

注意: バージョンによっては追加の依存関係が必要な場合があります。公式ドキュメントを確認してください。

4. Airflowデータベースの初期化

airflow db init

5. Airflow WebサーバーとSchedulerの起動

airflow webserver -p 8080
airflow scheduler

Webブラウザで http://localhost:8080 にアクセスすると、Airflow Web UIが表示されます。初期ユーザー名とパスワードは airflow です。

Apache Airflowの基本的な使い方

インストールが完了したら、簡単なDAGを作成して動作を確認しましょう。

1. DAGファイルの作成

dags ディレクトリに example_dag.py という名前のファイルを作成し、以下のコードを追加します。

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash import BashOperator
from datetime import datetime

with DAG(
    dag_id='example_dag',
    start_date=datetime(2023, 10, 26),
    schedule_interval=None,
    catchup=False
) as dag:
    print_date = BashOperator(
        task_id='print_date',
        bash_command='date'
    )

    sleep = BashOperator(
        task_id='sleep',
        bash_command='sleep 5',
    )

    print_date >> sleep

このDAGは、print_date というタスクと sleep というタスクを定義し、print_date タスクが完了した後に sleep タスクが実行されるように依存関係を設定しています。

2. DAGの実行

Airflow Web UIで example_dag を有効化し、手動実行します。

まとめ

この記事では、Apache Airflowの概要、インストール、基本的な使い方について解説しました。

Apache Airflowは、データパイプラインの構築・管理を効率化する強力なツールです。
今回紹介した内容を参考に、ぜひ活用してみてください。

さらに詳しく学ぶには、公式ドキュメントやオンラインコースをチェックするのがおすすめです。

https://airflow.apache.org/docs

Airflowは常に進化していますので、最新の情報をしっかりと把握することが重要です。

データに関する専門家として、Airflowを効果的に活用して、データを基にした意思決定を迅速に進めましょう。

Source

https://www.kdnuggets.com/a-practical-guide-to-modern-airflow