{"id":135171,"date":"2026-02-20T14:37:02","date_gmt":"2026-02-20T13:37:02","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=135171"},"modified":"2026-02-20T14:37:03","modified_gmt":"2026-02-20T13:37:03","slug":"apache-airflow-was-ist-das-und-wie-kann-man-es-nutzen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/apache-airflow-was-ist-das-und-wie-kann-man-es-nutzen","title":{"rendered":"Apache Airflow: Was ist das und wie kann man es nutzen?"},"content":{"rendered":"

Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform zur Planung von Arbeitsabl\u00e4ufen, die im Bereich der Datentechnik weit verbreitet ist. Erfahre alles, was Du \u00fcber dieses Data Engineer Tool wissen musst: Funktionsweise, Anwendungsf\u00e4lle, Hauptkomponenten …<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Geschichte von Apache Airflow beginnt im Jahr 2015 in den B\u00fcros der Firma AirBnB<\/b>. Damals erlebte die 2008 gegr\u00fcndete Ferienvermietungsplattform ein kometenhaftes Wachstum und war von einer immer gr\u00f6\u00dferen Datenmenge \u00fcberw\u00e4ltigt.<\/p>\n\n\n\n

Das kalifornische Unternehmen rekrutierte massenhaft Data Scientists<\/a>, Data Analysten<\/a> und Data Engineers<\/a>, die zahlreiche Prozesse durch das Schreiben von geplanten Batch-Jobs automatisieren. Um sie zu unterst\u00fctzen, hat der Dateningenieur Maxime Beauchemin ein Open-Source-Tool <\/b>namens Airflow<\/a> entwickelt. Dieses Planungstool soll es Teams erm\u00f6glichen, Batch-Dateien-Pipelines zu erstellen, zu \u00fcberwachen und zu iterieren. Innerhalb weniger Jahre hat sich Airflow zu einem Standard im Bereich der Datentechnik entwickelt.<\/p>\n\n\n\n

April 2016 wurde das Projekt in den offiziellen Inkubator der Apache Foundation aufgenommen. Es setzt seine Entwicklung fort und erh\u00e4lt im Januar 2019 die Bezeichnung eines \u201eSpitzenprojekts\u201d. Fast zwei Jahre sp\u00e4ter, im Dezember 2020, hat Airflow mehr als 1.400 Mitwirkende, 11.230 Beitr\u00e4ge und 19.800 Sterne auf Github<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Die Version Airflow 2.0<\/b> ist seit dem 17. Dezember 2020 verf\u00fcgbar und bringt neue Funktionen und viele Verbesserungen. Dieses Tool wird von Tausenden von Dateningenieuren auf der ganzen Welt verwendet.<\/p>\n\n\n\n

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Starte eine Weiterbildung zum Data Engineer<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Was ist Apache Airflow?<\/h2>\n\n\n\n

Mit der Apache Airflow-Plattform kannst Du Workflows<\/a> <\/b>durch Computerprogrammierung erstellen, planen und \u00fcberwachen. Es handelt sich um eine vollst\u00e4ndig Open-Source-L\u00f6sung, die sehr n\u00fctzlich f\u00fcr die Architektur und Komposition komplexer Datenpipelines und f\u00fcr Aufgabenstart ist.<\/p>\n\n\n\n

Die Plattform hat mehrere Vorteile. Zun\u00e4chst einmal handelt es sich um eine dynamische Plattform<\/b>, denn alles, was mit Python-Code<\/a> gemacht werden kann, kann auch auf Airflow gemacht werden. Es ist au\u00dferdem erweiterbar und verf\u00fcgt \u00fcber zahlreiche Plugins<\/b>, die eine Interaktion mit den meisten g\u00e4ngigen externen Systemen erm\u00f6glichen. Es ist auch m\u00f6glich, neue Plugins f\u00fcr spezielle Anforderungen zu erstellen. Dar\u00fcber hinaus sorgt Airflow f\u00fcr Elastizit\u00e4t. Die Teams der Dateningenieure k\u00f6nnen damit t\u00e4glich Tausende verschiedener Aufgaben<\/b> ausf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

Workflows werden als Directed Acyclic Graphs (DAGs) gestaltet und ausgedr\u00fcckt, wobei jeder Knoten eine bestimmte Aufgabe darstellt. Airflow ist als \u201eCode-First\u201d-Plattform konzipiert, die eine sehr schnelle Iteration von Workflows erm\u00f6glicht. Diese Philosophie bietet im Vergleich zu anderen Pipeline-Tools ein hohes Ma\u00df an Skalierbarkeit.<\/p>\n\n\n\n

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