Airflow là gì và tại sao quan trọng?

Apache Airflow là nền tảng mã nguồn mở giúp bạn:

• 🕒 Tự động hoá quy trình: lên lịch chạy pipeline hằng ngày/tuần/tháng.
• 🔗 Quản lý phụ thuộc giữa các task: đảm bảo dữ liệu được xử lý đúng thứ tự.
• 📊 Giám sát & theo dõi: xem trạng thái task, log lỗi, retry khi cần.
• 🔄 Dễ mở rộng: kết nối với database, API, dịch vụ cloud.

Nói cách khác, Airflow là “nhạc trưởng” giúp toàn bộ các bước trong ETL hoạt động nhịp nhàng, đáng tin cậy.

Các khái niệm cơ bản cần biết

• DAG (Directed Acyclic Graph): Tập hợp các bước (task) trong pipeline và cách chúng phụ thuộc nhau.
• Task: Một bước xử lý cụ thể (ví dụ: đọc file CSV, transform dữ liệu, ghi kết quả vào database).
• Operator: “Loại” task – ví dụ PythonOperator cho Python, BashOperator cho shell script.
• Scheduler: Thành phần giúp DAG chạy tự động đúng lịch.
• Worker: Máy chủ thực thi các task.

3. Quy trình xây dựng một workflow ETL với Airflow
4. Xác định dữ liệu cần xử lý – nguồn ở đâu, định dạng gì (CSV, API, DB).
5. Thiết kế DAG – gồm các task: Extract → Transform → Load.
6. Triển khai DAG lên Airflow – đặt lịch chạy (ví dụ hằng ngày).
7. Theo dõi & tối ưu – xem log, xử lý lỗi, cải thiện thời gian chạy.

Mẹo cho người mới

• ✅ Bắt đầu nhỏ: tạo một DAG đơn giản với vài task để làm quen.
• ✅ Giữ môi trường gọn gàng: dùng Docker hoặc Virtualenv.
• ✅ Theo dõi log thường xuyên: giúp bạn hiểu vì sao task fail.
• ✅ Quản lý version: lưu DAG trong Git để dễ bảo trì.

Lời khuyên từ MCI Academy

• Học từ cơ bản đến nâng cao: DAG, Operator, XCom, Trigger Rules.
• Làm dự án thực tế: pipeline ETL chạy trên cloud, kết nối với BigQuery hoặc Redshift.
• Được mentor hỗ trợ & review pipeline của bạn.

📞 Hotline: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com