DAG di Airflow

Introduzione ad Apache Airflow in Python

Mike Metzger

Data Engineer

Cos’è un DAG?

DAG, o Directed Acyclic Graph:

Directed - il flusso tra componenti indica dipendenze
Acyclic - non ha loop o ripetizioni
Graph - l’insieme dei componenti

Grafo aciclico diretto con nodi collegati da frecce a senso unico e senza loop

DAG in Airflow

Scritto in Python (può usare componenti in altre lingue)
Composto da Task da eseguire, come operatori o sensori
Contiene dipendenze esplicite o implicite
- es.: Copia il file sul server prima di importarlo nel servizio database.

DAG di Airflow con task collegati che mostrano l’ordine delle dipendenze

Definire un DAG

Esempio di 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()

DAG da riga di comando

Il comando airflow ha molte sottocomandi
airflow -h - aiuto e descrizioni dei sottocomandi

Sottocomandi per i DAG
- airflow dags list - mostra tutti i DAG riconosciuti
- airflow dags reserialize - forza Airflow a ricaricare i file dei DAG
- airflow tasks test - esegue un task specifico

Riga di comando vs Python

Usa la riga di comando per:

Avviare i processi Airflow
Eseguire manualmente DAG/Task
Ottenere log da Airflow

Terminale che esegue lo strumento a riga di comando di Airflow

Usa Python per:

Creare un DAG
Modificare le proprietà del DAG

Illustrazione che rappresenta codice Python

Passiamo alla pratica!

Introduzione ad Apache Airflow in Python