Análisis de Apache Airflow
Índice de contenido
Resumen:
En este artículo evaluamos Apache Airflow, desde su descarga e instalación hasta su uso en un pipeline ETL de ejemplo. Examinamos sus principales funcionalidades, así como las ventajas y desventajas detectadas durante el análisis.
¿Cómo citar el presente artículo?
Romero, J. (1 de mayo de 2025). Análisis de Apache Airflow. python-data-engineer. https://python-data-engineer.netlify.app/post/etl/airflow_analisis/.
Análisis de Apache Airflow by Jeshua Romero Guadarrama, available under Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) at https://python-data-engineer.netlify.app/post/etl/airflow_analisis/.
Análisis de Apache Airflow
Para este análisis, descargamos Apache Airflow v2.5.1 mediante pip install apache-airflow, configuramos un entorno virtual en Python 3.9 y pusimos en marcha el scheduler y el webserver con un executor SQLite. Creamos un DAG de ejemplo que extrae registros de un CSV, los transforma con un PythonOperator y los carga en una base PostgreSQL local. Con esta práctica exploramos la interfaz web, el modelado de DAGs y el comportamiento ante fallos.
Nombre de la herramienta
Apache Airflow
Funcionalidad
Apache Airflow es una plataforma de orquestación de flujos de trabajo que permite:
- Definir DAGs (Directed Acyclic Graphs) en Python para representar tareas y dependencias.
- Programar y ejecutar pipelines con gran flexibilidad de scheduling (CRON, intervalos, triggers).
- Monitorear el estado de cada tarea y DAG desde un dashboard web.
- Manejar retries, alertas por email y ejecución condicional.
- Extenderse mediante hooks, operators y sensores para multitud de sistemas (SQL, APIs, cloud, ficheros).
Ventajas
- Código como configuración: los DAGs en Python facilitan la reutilización, el versionado (Git) y las pruebas unitarias.
- Interfaz intuitiva: UI web clara para seguimiento, reejecución de tareas fallidas y visualización de logs.
- Ecosistema robusto: amplia comunidad, numerosos plugins y operadores preconstruidos.
- Escalabilidad: admite varios executors (Celery, Kubernetes, Local) para procesamiento distribuido.
- Alertas y retries: configurables por tarea, con notificaciones automáticas en caso de errores.
Desventajas
- Curva de aprendizaje: comprender DAGs, XComs y distintas partes de la arquitectura puede ser complejo al inicio.
- Sobrecarga operativa: requiere infraestructura (broker, scheduler, metadatabase) y mantenimiento continuo.
- Limitaciones en tiempo real: no está pensado para streaming de alta frecuencia; mejor en batch o micro-batch.
- Escalado horizontal: la puesta en marcha de Celery/Kubernetes añade complejidad operativa.
- Dependencia de Python: todo el pipeline gira en torno a Python, lo que puede no encajar con equipos sólo SQL o Java.
En resumen, Apache Airflow es una herramienta muy poderosa para orquestar procesos ETL de medio a gran volumen, con un balance sólido entre flexibilidad y visibilidad, a costa de un setup y curva de adopción relativamente elevados.