DAGs do Airflow

Introdução ao Apache Airflow em Python

Mike Metzger

Data Engineer

O que é uma DAG?

DAG, ou Directed Acyclic Graph:

Directed – o fluxo entre componentes indica dependências
Acyclic – não tem loops nem repetições
Graph – o conjunto de componentes

Grafo acíclico direcionado com nós ligados por setas de mão única e sem loops

DAG no Airflow

Escrita em Python (mas pode usar componentes em outras linguagens)
Composta por Tasks a executar, como operators ou sensors
Contém dependências explícitas ou implícitas
- Ex.: copiar o arquivo pro servidor antes de importar no serviço de banco de dados.

DAG do Airflow com tasks conectadas mostrando a ordem de dependência entre elas

Definir uma DAG

Exemplo de DAG (Taskflow API):

from airflow.sdk import dag


from pendulum import datetime
@dag(
  dag_id='etl_workflow',
  email='[email protected]',
  start_date=datetime(2026, 3, 15, tz="UTC")
)

def etl_workflow():
  ...

etl_workflow()

DAGs na linha de comando

A linha de comando airflow tem muitos subcomandos
airflow -h – ajuda e descrição dos subcomandos

Subcomandos de DAGs
- airflow dags list – mostra todas as DAGs reconhecidas
- airflow dags reserialize – força o Airflow a recarregar os arquivos de DAG
- airflow tasks test – executa uma task específica

Linha de comando vs. Python

Use a linha de comando para:

Iniciar processos do Airflow
Rodar DAGs/Tasks manualmente
Obter logs do Airflow

Terminal executando a ferramenta de linha de comando do Airflow

Use Python para:

Criar uma DAG
Editar as propriedades individuais de uma DAG

Ilustração representando código Python

Vamos praticar!

Introdução ao Apache Airflow em Python