对于定时任务的实现，有很多现成的框架来实现，比如Java中自带的ScheduledExecutorService或者第三方框架Quartz，还有Python中的crontab、APSScheduler等等，但是这些定时任务多了起来后，管理就是一个问题，那么就有这样一个系统，专门用来管理和调度这些定时任务，他就是apache-airflow。
Airflow是一个可编程，调度和监控的工作流平台，基于有向无环图(DAG)，airflow可以定义一组有依赖的任务，按照依赖依次执行。airflow提供了丰富的命令行工具用于系统管控，而其web管理界面同样也可以方便的管控调度任务，并且对任务运行状态进行实时监控，方便了系统的运维和管理。对于任务的执行，airflow里面提供了执行器(Executor)，Airflow本身是一个综合平台，它兼容多种组件，所以在使用的时候有多种方案可以选择。比如最关键的执行器就有四种选择:
1、SequentialExecutor：单进程顺序执行任务，默认执行器，通常只用于测试
2、LocalExecutor：多进程本地执行任务
3、CeleryExecutor：分布式调度，生产常用
4、DaskExecutor ：动态任务调度，主要用于数据分析
这样的大概介绍会让大家有些云里雾里，那么我们就先安装一下这个系统，然后根据安装后的使用，在详细对各个功能做介绍。
我们首先设置一下环境变量：export AIRFLOW_HOME=~/airflow，这样安装的airflow的一些配置文件或者日志目录，就以这个为主目录了！
由于是Python环境，就使用pip install apache-airflow来安装：
这样airflow就安装到本地了，我们可以使用airflow initdb来初始化：
这样就在我们刚才配置的主目录里面，有了配置文件和一个初始化的db文件，这个文件就是sqlite产生的数据库文件，airflow内置了sqlite数据库：
可以使用命令：airflow webserver来启动这个服务，-p参数可以指定启动的端口号：
这样我们就可以在浏览器中输入http://0.0.0.0:8080来访问它提供的优美的UI界面：
上面的黄色提示是没有启动sheduler，也就是任务调度的服务，scheduler 是一个守护进程，它周期性地轮询任务的调度计划，以确定是否触发任务执行。启动这个服务，可以使用airflow scheduler命令来启动：
这样那个黄色提示信息就消失了：
这样的UI界面给我们提供了丰富的信息，包括定时任务的列表，执行情况及任务之间的依赖情况等等，功能强大到让你不再为成百上千个定时任务的管理而发愁，先来学着安装一下吧！
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