Apache Airflow 通过提供一个可编程的框架来定义、调度和监控工作流，从而与 ETL 流程集成。Airflow 的核心在于允许开发人员将 ETL 管道建模为有向无环图 (DAG)，其中每个节点代表一个任务（例如，提取数据），边定义任务之间的依赖关系。这种结构确保任务按正确的顺序执行，并且 Airflow 的调度程序处理重试、回填和错误处理。例如，一个每日 ETL 作业加载销售数据可能包括从 API 提取数据、清理数据并将其加载到数据库中的任务，所有这些都通过单个 DAG 进行协调。
Airflow 通过可重用组件（如操作符和钩子）简化了 ETL 的实现。操作符定义了单个任务，例如使用 PythonOperator 运行转换逻辑或使用 BashOperator 执行 shell 脚本。钩子抽象了与外部系统（例如，数据库、云存储）的连接，从而减少了样板代码。例如，一个 DAG 可能会使用 PostgresHook 连接到 PostgreSQL 数据库以进行提取，使用 PythonOperator 应用数据质量检查，并使用 S3Hook 将处理后的文件上传到 AWS S3。传感器是一种操作符，可以暂停工作流，直到满足条件（例如，等待文件落入 S3 以进行转换）。这种模块化允许开发人员将内置工具与自定义代码混合使用，以实现灵活性。
监控和可扩展性是关键优势。Airflow 的 Web UI 提供了任务状态、日志和执行历史的实时可见性，从而更容易排除失败的任务或分析性能。例如，如果数据提取任务由于瞬态 API 错误而失败，开发人员可以查看日志、调整参数并重试该任务，而无需重新启动整个管道。Airflow 还支持通过执行器（如 CeleryExecutor）进行扩展，以实现分布式任务执行，这对于大型 ETL 作业至关重要。通过结合这些功能，Airflow 确保 ETL 流程是可重复的、可维护的，并且可以适应不断变化的数据需求。