在前面的章节中，特别是在讨论数据管道时，我们看到数据移动和转换通常涉及多个顺序步骤。例如，您可能需要从源系统提取数据、清洗数据、转换其结构，然后加载到数据仓库。想象一下每天甚至每小时手动执行这个过程。这会很快变得繁琐、耗时，并且容易出现人为错误。如果一个步骤失败了怎么办？如何确保只有在前一步成功后才运行下一步？这就是工作流调度器发挥作用的地方。
工作流调度器，也称为工作流编排器或工作流管理系统，是专门用于自动化、调度和监控任务序列的工具，我们称这些任务序列为工作流或数据管道。把它们想象成管弦乐队的指挥，确保每个乐器（或任务）在正确的时间以正确的顺序演奏其部分。
定义和可视化工作流
大多数工作流调度器允许您将工作流定义为一系列任务，并指定它们之间的依赖关系。表示这些关系的常用方式是使用有向无环图 (DAG)。
- 有向的： 表示关系具有方向性；任务A必须在任务B开始之前完成。
- 无环的： 表示工作流不包含循环；任务不能以形成循环的方式（不允许任务A -> 任务B -> 任务C -> 任务A）依赖于序列中稍后运行的任务。这确保工作流有明确的开始和结束。
通常，您使用代码（在常用工具中常为 Python）定义这些 DAG，这允许实现复杂的逻辑、动态任务生成以及与 Git 等版本控制系统集成。
这是一个表示工作流 DAG 的简单图表：
一个简单的工作流，数据被提取，由两个任务并行转换，然后加载。完成后会发送通知。
调度和执行
一旦工作流被定义，调度器就开始接管。其职责包括：
- 调度： 根据定义的时间表（例如，“每天凌晨 3:00 运行”、“每周二中午运行”）或外部事件（例如，“每当此存储位置出现新文件时运行”）触发工作流。
- 管理依赖关系： 确保任务仅在其所有上游依赖项成功完成后才开始。在上面的图表中，
加载到数据仓库 仅在 转换集合A 和 转换集合B 都完成后运行。
- 执行任务： 运行与每个任务关联的实际代码或命令。这可能涉及运行 SQL 脚本、执行 Python 程序、与 API 交互或调用其他服务。
- 监控： 跟踪工作流和单个任务的状态（例如，运行中、成功、失败）。大多数调度器提供用户界面以查看进度。
- 处理故障： 当任务失败时，实现相应的处理逻辑。这可能包括自动重试任务一定次数，或者通过电子邮件或消息平台向数据工程师团队发送警报。
为什么调度器在数据工程中很重要？
使用工作流调度器相比手动执行或简单的 cron 作业具有多项优势：
- 自动化： 减少人工干预的需求，节省时间和精力。
- 可靠性： 系统地处理依赖、重试和故障，使管道运作有效。
- 可见性： 提供一个中心位置来监控数据管道的状态和性能。日志通常集中管理，使调试更容易。
- 可扩展性： 可以高效地管理包含许多任务和依赖的复杂工作流。
- 可维护性： 将工作流定义为代码（通常称为“管道即代码”）使其更易于版本控制（使用 Git）、测试和协作。
工作流调度器示例
虽然本入门课程不会详细讲解，但了解一些广泛使用的工具名称会很有帮助：
- Apache Airflow： 一个非常流行的开源平台，使用 Python 定义 DAG。
- Prefect： 另一个开源选项，同样基于 Python，专注于现代数据技术栈的集成。
- Dagster： 一个开源工具，侧重于开发实践、测试和可观测性。
- 云服务提供商服务： 主要的云平台，如 AWS（Step Functions, Managed Workflows for Apache Airflow）、Google Cloud（Cloud Composer, Workflows）和 Azure（Data Factory），提供托管式工作流编排服务，这些服务与其各自的其他云产品紧密结合。
这些工具为自动化您设计的数据管道提供了支持。它们协调各个部分，运行 SQL 查询（本章前面已介绍）、执行 Git 管理的脚本、与云存储和计算资源交互，以确保数据在您的系统中可靠地流动。随着您在数据工程方面的进展，理解和使用这些工具会变得越来越重要。
