Торговый Дом «Аюрведа» — аюрведа оптом

Чистка зубов АЭР ФЛОУ (Air Flow) — Статьи

Чистка зубов Air Flow — это процедура, позволяющая удалить с поверхности зубов пигментированный налет. Аппарат Air Flow создает направленный поток воздуха, воды и специального мелкодисперсного порошка на основе бикарбоната натрия. Смесь подается на зубы под давлением, деликатно удаляя налет, в том числе в труднодоступных местах (в межзубных промежутках). Отработанная смесь собирается стоматологическим пылесосом во рту пациента.

Однако для решения такой проблемы, как удаление зубного камня, Air Flow не предусмотрен. Успех в удаление минерализованного налета (зубного камня) обеспечивается применением ультразвуковых методов профессиональной гигиены.

Профессиональная гигиена полости рта с использование пескоструйного аппарата Air Flow рекомендована при наличии на поверхности зубов пигментированного налета, налёта курильщика, а так же перед протезированием или отбеливанием зубов.

Наличие брекетов и других стоматологических конструкций затрудняет проведение личной гигиены полости рта.

В результате этого, вокруг конструкций может скапливаться налет, для удаления которого так же прекрасно подходит система Air Flow.

Процедура чистки зубов Air Flow относится к малоинвазивным методам, она абсолютно безопасна и безболезненна, не травмирует зубную эмаль. Но в редких случаях проведение процедуры невозможно. Противопоказаниями для данного метода являются: возраст до 15-лет, повышенная чувствительность зубов, индивидуальные аллергические реакции на компоненты используемого порошка, период беременности, хронические заболевания органов дыхания, тяжелая форма астмы, эпилепсия, сахарный диабет, острые инфекционные заболевания, наличие открытых ран в полости рта.

Применение Air Flow целесообразно в эстетических, профилактических и лечебных целях. Удаление пигментированного налета обеспечит осветление зубов на 1-2 тона, а так же предотвратит развитие кариеса, его осложнений и заболеваний тканей пародонта.

система отбеливания зубов.

Процедура аэр-флоу в Москве

AirFlow

AirFlow – это методика пескоструйной чистки зубов. Это современная, эффективная и очень удобная процедура, благодаря которой вы на долго избавитесь даже от самого крепкого зубного налета. Специалисты клиники «Денталия» предлагают вам чистку зубов аппаратом AirFlow.

Это совершенно безболезненная процедура. Чистка аэр-флоу позволяет удалять зубной камень, мягкий зубной и пигментированный налет, при этом это очень быстрая и эффективная процедура. После удаления твердых зубных отложений стоматолог приступит к удалению зубного налета, применяя аппарат Air flow.

После того, как зубной налет исчезнет, зубы приобретут природный цвет, станут белее, поэтому очень часто процедуру еще называют отбеливанием, хотя по своей сути аэр-флоу – это не отбеливание, а чистка.

 

Как происходит чистка зубов при помощи аппарат Airflow?

Чистка зубов Airflow происходит так: на поверхность зубов под дозированным давлением подают смесь, которая состоит из абразивных частиц и воды. В процессе процедуры удаляется зубной налет, бактерии, эмаль зубов полируется. Очищение зубов происходит всего за один сеанс, за время которого эмаль осветляется до трех оттенков.

Airflow – безболезненный, быстрый и эффективный способ профессиональной чистки и отбеливания зубов. Чистка зубов при помощи этой методики необходима также и в качестве профилактики заболеваний десен. Как известно, на зубах со временем появляется налет, который становится благоприятной средой для роста бактерий, которые со временем приводят к воспалению десен, кариесу и разрушению зубов.

В Европейских странах гигиеническая чистка аэр-флоу является одной из самых популярных стоматологических услуг, к тому же, она входит в программу обязательного медицинского страхования. Как известно, профилактика заболеваний стоит дешевле, чем их лечение.

Инструкция к пескоструйному аппарату Air-flow Handy 2

 

ТЕХНИЧЕСКИЕ МОДИФИКАЦИИ

Аппарат пескоструйный Air-Flow handy-2

наконечник для полирования и удаления мягкого налета 

               EMS оставляет за собой право изменить технологию, принадлежности, инструкции по эксплуатации или содержание устройства по причине технических или научных усовершенствовани

КОМПОНЕНТЫ

(1)    Наконечник

(2)    Крышка зарядной камеры

(3)    Корпус

(4)    Соединитель

(5)    Отводящая труба для порошка

(6)    Отверстие для отвода воды

(7)    Патрубок

(8)    Верхнее кольцо

(9)    Колпак крышки

(10) Уплотнение зарядной камеры

(11) Зарядная камера

(12) Задняя трубка

(13) Передняя трубка

(14) Соединитель наконечника

(15) Большое уплотнительное кольцо для соединения наконечника

(16) Малое уплотнительное кольцо для соединения наконечника

(17) Игольный стержень

(18) Большая чистящая игла

(19) Малая чистящая игла

        EMS поставляет устройства с различными принадлежностями. В "Упаковочном листе" указывается точная комплектация Вашего устройства.

УВАЖАЕМЫЕ КЛИЕНТЫ,

Благодарим Вас за покупку нового продукта EMS. Он соответствует самым высоким стандартам качества и безопасности.

Устанавливаемое на турбинном соединении Вашей стоматологической установки устройство воздушной полировки AIR-FLOW

® handy 2⁺ функционирует вместе с Порошком AIR-FLOW^® Prophylaxis и Порошком  3M ESPE Clinpro^TM Prophy.

Удерживание порошка струей воды позволяет направлять струю воды с большой точностью, и, таким образом, делает лечение приятным для Вашего пациента.

Данное устройство удаляет налет с зубов, мягкие отложения и поверхностные пятна c выемок, бороздок, межапроксимальных расстояний или гладких поверхностей зубов.

Оно также рекомендуется для следующих процедур очистки:

Удаление налета для размещения пломбирующих материалов

Подготовка поверхности перед склеиванием/цементацией зубных пломб, накладок, коронок и внешних слоев

Подготовка поверхности перед нанесением композитных восстанавливающих составов

Эффективное удаление налета и пятен для пациентов ортодонта

Очистка перед установкой ортодонтических скоб

Очистка оправки для имплантата перед загрузкой

Удаление пятен для определения оттенка

Удаление зубного налета перед лечением фтором

Удаление зубного налета и пятен перед выполнением отбеливани

ПОЖАЛУЙСТА, ПРОЧТИТЕ ПЕРЕД НАЧАЛОМ ВЫПОЛНЕНИЯ РАБОТЫ!

Настоящая инструкция по эксплуатации обеспечивает правильную установку и использование данного продукта.

Пожалуйста, внимательно ознакомьтесь с данной инструкцией по эксплуатации, так как в ней объясняются наиболее важные сведения и процедуры. Просим обратить особое внимание на меры предосторожности.

Всегда держите данную инструкцию под рукой.

Пожалуйста, обращайте внимание на соответствующие предупреждения и примечания во избежание нанесения травм людям и повреждения имущества. Они отмечаются следующим образом:

Опасность     

Риск травматизма

Внимание     

Риск повреждения имущества или нанесения ущерба окружающей среде

Просим обратить внимание         

Полезная дополнительная информация и советы

Запрещено

Разрешено

 

СБОРКА И НАСТРОЙКА

Подача воды

P <= 0,7 бар (< 700 гПа)

 макс. 40°C

Подача сжатого воздуха

Установите давление Вашей установки на максимальную величину, допускаемую Вашей турбиной, с тем, чтобы рабочее давление составляло от 3,5 до 4,5 бар (3500-4500 гПа).

        Используйте только сухой и чистый воздух (без масла).

Проверка соединения турбины

        Устройство оборудуется адаптером, специально предназначенным для соединения с турбиной Вашей стоматологической установки. Используйте только устройство с данным специальным турбинным соединением. Соединение с другим типом турбины повредит его.

        Турбина Вашей стоматологической установки не должна находиться под давлением во время подключения устройства. Не включайте ножной переключатель турбины. Если Ваша турбина оборудована светом, выключите его.

        Убедитесь, что уплотнительные кольца Вашего турбинного соединения находятся в хорошем состоянии. Турбинное соединение с уплотнительными кольцами в плохом состоянии может повредить устройство.

Соединение со стоматологической установкой

        Турбинное соединение и соединитель должны быть абсолютно сухим. Влага на соединение может привести к закупорке каналов подачи воздуха/порошка устройства.

 

Задание скорости потока воды

        Легче задать скорость потока воды до использования устройства в первый раз, когда зарядная камера пуста.

 

Подведите наконечник на расстояние в пределах 20 см над раковиной. Задайте скорость потока воды из Вашего наконечника для того, чтобы добиться однородного распыления.

 

Заполнение зарядной камеры

Запрещается держать устройство под давлением во время загрузки порошка.

 

        Убедитесь, что зарядная камера является абсолютно сухой. Влага может привести к слеживанию порошка.

 

        Используйте только оригинальный порошок EMS AIR-FLOW^® Prophylaxis или порошок 3M ESPE Clinpro^TM Prophy.

 

        Не превышайте "макс." величину.

Отверстия трубок не следует закрывать порошком. Может произойти закупорка трубок.

 

Закрытие крышки

Перед завинчиванием крышки следует очистить резьбу зарядной камеры.

 

Не следует встряхивать устройство перед началом лечения.

При встряхивании порошок может закупорить трубки.

 

ОБРАЩЕНИЕ И НАСТРОЙКА ПОДАЧИ ВОДЫ/ВОЗДУХА

Познакомьтесь с использованием устройства путем очистки желтой монетки или удаленного зуба.

 

Вы можете модулировать результат с учетом регулировки:

Увеличение давления воздуха увеличивает чистящий эффект и уменьшает эффект полировки

Увеличение скорости потока воды увеличивает эффект полировки и уменьшает чистящий эффект.

 

ОБЩИЕ СОВЕТЫ ПО ЛЕЧЕНИЮ

Основная информация

 

Противопоказание: Ни при каких обстоятельствах не должны проходить лечение с помощью устройства воздушной полировки пациенты, страдающие хроническим бронхитом или астмой. Струя воздуха и порошка может привести к затруднениям с дыханием.

 

Противопоказание: Пациенты, соблюдающие диету с низким содержанием соли, не должны лечиться Порошком AIR-FLOW^® Prophylaxis, поскольку он содержит двууглекислую соду. Используйте порошок 3M ESPE Clinpro^TM Prophy для пациентов, предпочитающих употреблять мало соли

В отдельных случаях лимонный аромат порошка EMS AIR-FLOW^® Prophylaxis может вызвать аллергическую реакцию.

Если известно, что пациенты страдают от таких реакций, пользуйтесь порошком AIR-FLOW^® Prophylaxis без запаха.

Не направляйте струю порошка на пломбы, коронку и мост, поскольку это может повредить восстановленные зубы.

Порошок EMS AIR-FLOW^® может использоваться только при применении над десной. Для применения под десной, пожалуйста, используйте порошок 3M ESPE Clinpro^TM Prophy и обратите внимание на инструкцию по его применению.

 

Никогда не используйте Абразивный порошок EMS в устройстве, поскольку это повредит прибор.

 

Носите маску и защиту для глаз

Во избежание попадания порошка в глаза под контактные линзы, лицо, которое носит такие линзы, должно их снять.

 

        Струя порошка, случайно направленная в глаз, может вызвать серьезную травму глаза. Во время лечения мы настоятельно рекомендуем всем соответствующим лицам, таким как стоматолог, гигиенист и пациент, носить средства защиты глаз.

 

        Для ограничения риска бактериальных и вирусных инфекций и вдыхания порошка, мы рекомендуем стоматологу и гигиенисту носить защитную маску.

 

 Контактные линзы или очки пациента могут загрязниться во время лечения. Мы рекомендуем снять их.

 

Промывание полости рта пациента

Применение крема для губ

Защита мягких тканей

Промывание полости рта пациентом в течение не менее 30 секунд раствором BacterX^® pro* в значительной степени препятствует развитию бактерий во время лечения

Мы настоятельно рекомендуем, чтобы пациент смазал губы вазелином с целью избежания их высыхания и обветривания.

 

Ватки останавливают слюноотделение, разъединяют губы и защищают десны.

 

Установка слюноотсоса

Размещение и использование устройства

Разместите насос таким образом, чтобы производить отсасывание из-под языка.

 

        Используйте высокоскоростной откачивающий насос Вашей стоматологической установки для удаления смеси воздуха/порошка, отклоненной от зуба, лечение которого производится.

 

        Один и тот же оператор всегда должен обращаться с устройством и высокоскоростным откачивающим насосом. При этом высокоскоростной откачивающий насос устанавливается оптимальным образом в направлении насадки.

 

МЕТОДИКА РАБОТЫ

   Направьте насадку строго непосредственно к поверхности зуба. Соблюдайте расстояние от 3 до 5 мм.

 

        Вы можете изменять угол между насадкой и зубом от 30 до 60 градусов. Чем более развернутым является угол, тем больше площадь очистки.

 

        Во время лечения направьте высокоскоростной насос в направлении струи воздуха/порошка, отклоняемой зубом. Угол отражения идентичен углу падения.

 

Струя воздуха/порошка является мощной. Она может причинить вред деснам или вызвать эмфизему по причине попадания воздуха в места мягких тканей. Настоятельно рекомендуется, чтобы оператор никогда не направлял патрубок непосредственно на десенную ткань или в десенную борозду.

 

Во время лечения совершайте небольшие круговые движения.

 

В конце лечения отполируйте все десенные поверхности путем установки максимальной скорости подачи воды.

 

Меры предосторожности, принимаемые в конце лечения

        Когда Вы убираете ногу с педали управления, струя воздуха/порошка будет идти еще несколько секунд.

Вы можете закончить лечение с учетом этих секунд.

 

        Когда насадка находится во рту пациента, Вы можете вставить ее в высокоскоростной откачивающий насос. Дайте устройству немного времени для понижения давления, не подвергая при этом риску травмы ротовую полость пациента.

 

Применение фтора

После окончания процедуры пациент может провести заключительное ополаскивание.

 

После процедуры на зубах практически не остается муцин. В связи с этим рекомендуется местное применение фтора. Важно использовать бесцветный фтор.

 

Информация для пациента

        После процедуры зубы являются чистыми и кутикула зуба полностью удалена. Ее восстановление с помощью белков в слюне требует от 2 до 3 часов. В течение этого времени у зубов нет больше никакой естественной защиты в отношении приобретения цвета.

 

        Сообщите своему пациенту, что в течение 2 – 3 часов после процедуры ему не следует ни курить, ни потреблять еду или напитки, которые могут в значительной степени окрасить зубы (чай, кофе...).

 

дезинфицирование, очистка и стерилизация

Очистка устройства

        Устройство следует очищать только с помощью спиртового промышленно производимого и бесцветного дезинфицирующего средства (этанол, изопропанол). Использование чистящего порошка или абразивной губки повредит его поверхность.

 

Не помещайте устройство в дезинфицирующую ванну, так как существует вероятность повредить его.

 

        Устройство не защищено от водяного распыления. Оно не может быть стерилизовано.

 

Очистка наконечника

Удалите остаток порошка в трубках с помощью чистящих игл. Действуйте осторожно и не применяйте силу, так как иглы легко ломаются. Используйте только предоставленные Вам инструменты.

 

Дезинфицирование и стерилизация наконечника

        Только наконечник можно погружать в дезинфицирующую ванну.

Перед стерилизацией необходимо промыть дезинфицированный наконечник в проточной воде.

 

        После использования всегда стерилизуйте наконечник только в автоклаве при температуре 134°C (135°С максимум) в течение не менее 3 минут.

 

        В отношении стерилизации просим обращаться к существующим в Вашей стране правилам.

 

Сушка и соединение стерилизованного наконечника

        После стерилизации в наконечнике может остаться влага. Необходимо продуть внутреннюю часть наконечника сжатым воздухом с целью избежать образования осаждения порошка в воздушных трубках.

 

Убедитесь, что соединение наконечника сухое.

 

Присоедините наконечник. 

РЕГУЛЯРНАЯ ЧИСТКА И
СОДЕРЖАНИЕ

        Регулярно чистите зарядную камеру.

        Опорожните зарядную камеру. С помощью высокоскоростного насоса стоматологической установки отсосите остатки порошка.

С помощью иглы очистите отверстия и внутреннюю часть трубок.

Очистите резьбу зарядной камеры спиртом (этанол, изопропанол).

 

  Крышку следует регулярно чистить и дезинфицировать. Сначала промойте ее водой, после чего продезинфицируйте ее спиртом (этанол, изопропанол).

 

        Для облегчения очистки Вы можете разобрать колпак.

 

        Колпак должен быть правильно размещен на кольце крышки. Ребра колпака должны быть совмещены с проушинами кольца. Две детали должны быть правильно совмещены во избежание протечек и для нагнетания давления.

 

        Крышка и ее уплотнение должны заменяться не реже одного раза в год.

 

        Крышка должна быть абсолютно сухой.

 

Проверьте состояние резьбы зарядной камеры и крышки. Зарядная камера во время использования находится под давлением. Состояние зарядной камеры и крышки (кольцо и колпак) является важным фактором безопасности.

 

        Замените немедленно неисправные детали.

 

МЕРЫ БЕЗОПАСНОСТИ

 

EMS и дистрибьютор данного продукта не принимают на себя ответственность за прямую или косвенную травму или ущерб, ставшие результатом неправильного использования и возникшие, в частности, при несоблюдении данной инструкции по эксплуатации, неправильной подготовке и содержании.

 

Используйте только для предназначенной цели. Перед использованием продукта убедитесь, что Вы изучили и понимаете инструкцию по эксплуатации. Это также применяется к любому оборудованию, используемому с данным продуктом. Несоблюдение инструкции по эксплуатации может привести к тому, что пациент или пользователь получат серьезную травму, или же продукт будет поврежден и, возможно, станет невосстановимым.

 

Данный продукт должен использоваться только обученным и квалифицированным персоналом.

 

Перед началом лечения всегда проверяйте устройство на предмет повреждений. Поврежденные принадлежности или поврежденное устройство не подлежат использованию и должны быть заменены. Используйте только оригинальные запасные части и принадлежности EMS.

 

Данное устройство следует ремонтировать только в авторизованном центре ремонта EMS.

 

Перед каждым применением необходимо дезинфицировать, производить очистку и стерилизацию различных деталей и принадлежностей устройства. Обращайте внимание на информацию, представленную в инструкцию по эксплуатации. Нестерильные детали и принадлежности могут стать причиной бактериальных или вирусных инфекций.

 

Порошок EMS AIR-FLOW^® Prophylaxis и порошок 3M ESPE Clinpro^TM Prophy специально разработаны для использования с устройством. Не используйте порошки других производителей, поскольку это может повредить прибор или может отрицательно повлиять на его эффективность.

 

Никогда не используйте Абразивный порошок EMS в устройстве, поскольку это повредит прибор.

 

ХРАНЕНИЕ УСТРОЙСТВА, НЕ ИСПОЛЬЗУЕМОГО В ТЕЧЕНИЕ ДЛИТЕЛЬНОГО ВРЕМЕНИ

        Сохраните оригинальную упаковку до момента окончательной утилизации устройства. Вы можете использовать ее при перевозках или для хранения Вашего устройства в любое время.

Если Вы хотите законсервировать Ваше изделие на длительное время:

Выполните действия, описанные в главе "Дезинфекция, очистка и стерилизация"

Упакуйте устройство и все принадлежности в оригинальную упаковку

Условия хранения и транспортировки описываются в "Технических сведениях".

 Не следует хранить порошок вблизи кислот или источников тепла.

 

УТИЛИЗАЦИЯ устройства, принадлежностей

Устройство, его принадлежности и упаковка не содержат какие-либо вещества, опасные для окружающей среды.

Если Вы хотите окончательно утилизировать изделие, просим соблюдать правила, которые действуют в Вашей стране.

 

ГАРАНТИЯ

Гарантия будет действовать в течение одного года с даты покупки Вашего устройства и принадлежностей.

Гарантия не распространяется на повреждения по причине несоблюдения инструкции по эксплуатации или износа деталей.

Принадлежности

Принадлежности имеются в EMS или у любых авторизованных дилеров. Просим обращаться непосредственно в отдел обслуживания клиентов, который занимается Вами

ОБСЛУЖИВАНИЕ EMS

Если для Вашего продукта необходимо дополнительное обслуживание или ремонт, пожалуйста, направьте его Вашему дилеру или в Ваш авторизованный центр ремонта EMS.

EMS не принимает на себя какую-либо ответственность в случае ремонта у неавторизованных лиц или повреждения по причине несоблюдения инструкции по эксплуатации. При этом также перестает действовать гарантия.

Лучше всего отправить Ваше устройство в оригинальной упаковке. Она защитит его от повреждения при перевоз Перед отправкой Вашего устройства, включая все принадлежности, пожалуйста, очистите его, продезинфицируйте и стерилизуйте согласно описанию в инструкции по эксплуатации.

        Соединитель должен разбираться или заменяться только авторизованным центром ремонта EMS.

        Вы можете обратиться за модификацией типа адаптера аппарата только в пределах, доступных для Вашего авторизованного центра ремонта EMS.

Когда Вы посылаете Ваше устройство непосредственно в Ваш авторизованный центр ремонта EMS, пожалуйста, укажите имя и адрес Вашего дилера. Это упростит обработку для нас.

СИМВОЛЫ

Логотип изготовителя

Стерилизуется в автоклаве при температуре до 135°C

Внимание! Прочтите инструкцию по эксплуатации

Маркировка CE: относится к директиве 93/42 ЕЭС, включая EN 60601-1 и EN 60601-1-2

ТЕХНИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ

ОПИСАНИЕ
Изготовитель	EMS SA, CH-1260 Ньон, Швейцария
Модель	AIR-FLOW® handy 2+
Классификация по Директиве ЕЭС 93 / 42	Класс IIa
Режим работы	Непрерывная работа
Подача воды	От 18 до 80 мл/мин. С максимальным давлением 0,7 бар.
Рабочее давление	3,5 – 4,5 бар (3500-4500 гПа) при скорости подачи от 13 до 15 Nl/мин.
Вес	Примерно 0,160 кг
Условия эксплуатации	+10°C - +40°C относительная влажность 30% - 75% атмосферное давление 500 гПа – 1060 гПА
Условия хранения и транспортировки	-10°C - +40°C относительная влажность 10% - 95% атмосферное давление 500 гПа – 1060 гПА

                                            УСТРАНЕНИЕ НЕИСПРАВНОСТЕЙ

Тип проблемы	Решения
Вода попадает в зарядную камеру или вытекает из крышки	Проверьте соединение стоматологической установки Проверьте состояние уплотнительных колец турбинного соединения Очистите крышку и зарядную камеру Очистите наконечник Соедините устройство со стоматологической установкой (будьте внимательны, зарядная камера должна быть пустой) Проверьте качество распыления Заполните зарядную камеру Направьте устройство в авторизованный ремонтный центр EMS
Из устройства не поступает струя порошка/воды	Немедленно отключите подачу воздуха, отпустив ножной переключатель Подождите 1-2 минуты для того, чтобы в системе уменьшилось давление Отключите устройство от стоматологической установки Нажмите ножной контрольный переключатель стоматологической установки Если воздух из соединителя турбины не поступает, то проблема вызвана Вашей стоматологической установкой Если воздух выходит, то проблема вызвана устройством Отвинтите крышку с верхней частью умывальной раковины, остаток порошка может быть выброшен. Даже отключенный герметичный аппарат действительно может оставаться под давлением Опорожните зарядную камеру и завинтите крышку обратно Соедините устройство со стоматологической установкой (будьте внимательны, зарядная камера должна быть пустой) Соедините наконечник с устройством Нажмите ножной переключатель стоматологической установки Если через соединитель наконечника поступает воздух, наконечник засорился. Прочистите наконечник Если воздух не будет выходить из соединителя наконечника, то устройство заблокировано Направьте устройство в авторизованный ремонтный центр EMS
Воздух и/или порошок утекает через резьбу крышки	Проверьте уплотнение и чистоту резьбы на зарядной камере и на крышке Замените уплотнение при необходимости
Эффективность устройства падает	Возможно, требуется новая заправка порошком Очистите наконечник Направьте устройство в авторизованный ремонтный центр EMS

 

 

Профессиональная чистка зубов, аирфлоу, аэр флоу, клиника доктора Полуева

В нашей клинике вы можете пройти профессиональную чистку зубов с использованием ультразвука и пескоструйного аппарата AirFlow.

  Профессиональная гигиеническая чистка зубов представляет собой высокоэффективное средство профилактики не только кариеса, но и пародонтита, которое имеет ярко выраженный косметический эффект. Посещая стоматолога раз в шесть месяцев, пациенты избавляют себя от множества проблем, связанных со здоровьем зубов и десны. 

Профессиональная чистка зубов состоит из этапов:
- снятия мягкого зубного налета ;
- удаления достаточно твердых зубных отложений при помощи  ультразвукового скейлера;
- чистки межзубных промежутков и пародонтальных кармантов аппаратом Air Flow;
- шлифовки и полировки поверхности зубов. 

Профилактическая профессиональная чистка зубов или полная гигиена полости рта – необходимая процедура, которую рекомендуется проводить регулярно (2 раза в год). Это позволит Вам сохранить зубы и десну здоровыми! Вернет вашей улыбке здоровое, свежее сияние, ощущение чистоты и свежести!                                                                                    Air Flow                                                                       

   Чистка зубов по методике Air Flow не травмирует десну и не повреждает зубную эмаль. В переводе с английского "Air Flow" обозначает воздушный поток. Аппарат под большим давлением, с помощью специального наконечника, подает на поверхность зубов лечебную смесь, состоящую из воды и абразивного средства, основой которого является бикарбонат натрия (по-простому питьевая сода). Поэтому вреда для здоровья от применения этого состава нет.  

Эта процедура совершенно безболезненная. Удаляется как мягкий поддесневой, так и плотный налет и камни, а также очищаются зубодесневые карманы. Силу воздействия аппарата можно или увеличить или уменьшить. После процедуры доктор полирует зубы и  покрывают защитным специальным лаком. В результате очистки Airflow, зубам возвращается их натуральный (природный) цвет.

Air-Flow Prophylaxis Master

Аппарат Air-Flow Prophylaxis Master разработан в Исследовательском центре компании EMS после более чем 100 000 часов технических и клинических тестов в сотрудничестве с ведущими мировыми стоматологами.

Это новейшая разработка компании EMS для протокола GBT (Guided Biofilm Therapy): уникальное решение для предотвращения и лечения заболеваний полости рта при проведении профилактики для удаления биопленки и зубного камня с натуральных зубов, пломб и имплантатов.

 

 

Комплектующие аппарата AIR-FLOW PROPHYLAXIS MASTER:

 

 

1. Ультразвуковой наконечник PIEZON LED с подсветкой.

Области применения:

• Удаление наддесневого зубного камня;
• Удаление поддесневого зубного камня;
• Пародонтологическое лечение;
• Подготовка апроксимальных полостей;
• Пломбировка вкладок и накладок под цвет зубов высокотиксотропными цементами двойного затвердевания;
• Удаление коронок, мостов, вкладок и штифтов, а также конденсация гуттаперчи;
• Эндо-препарирование, очистка и ирригация корневых каналов;
• Ретроградное эндо-препарирование корневых каналов;
• Эндо-конденсация гуттаперчи;
• Эндо-удаление коронок, мостов и пломбировки;
• Ортопедия: подготовка полостей
• Ортопедия: цементация восстановительных элементов
• Ортопедия: конденсация амальгам

 

2. Наконечник AIRFLOW

Области применения:

• Удаление налета для размещения герметиков;
• Подготовка поверхности перед использованием бондинга/цементации вкладок, накладок, коронок и виниров;
• Подготовка поверхности перед использованием композитной пломбировки;
• Эффективное удаление налета и пигментных пятен у пациентов ортодонтического профиля;
• Чистка перед бондингом ортодонтических брекетов;
• Чистка крепления имплантата перед установкой;
• Удаление пигментных пятен для определения цвета;
• Удаление налета перед фторированием;
• Удаление налета и пигментных пятен перед отбеливанием.

 

3. Наконечник PERIOFLOW

Области применения:

• Профилактическая обработка глубоких пародонтальных карманов глубиной до 9 мм после проведения начального лечения;
• Удаление биопленки;
• Чистка имплантатов.

 

4. Контейнер для порошка Air-Flow, изготовлен из материала, стойкому к полимеризации и химическим воздействиям

5. Система герметизации – новая система для помещения контейнера с порошком под давление за доли секунды с интегрированным магнитным соединением

6. Емкости для жидкости – аппарат укомплектован 2-мя прозрачными емкостями: PIEZON и NIGHT CLEANER.

Емкость PIEZON дает возможность использовать как специфические дезинфицирующие растворы, так и дистиллированную воду.

Емкость NIGHT CLEANER используется для очистки и дезинфекции водных каналов прибора в конце рабочего дня

7. Интерактивная сенсорная панель – простая и эргономичная, новая сенсорная панель с 10 уровнями регулировки уровня мощности в режиме AIRFLOW и PIEZON.

Включает возможность настройки температуры подогрева жидкостей и контроля громкости звуковых уведомлений.

8. Новые шнуры для наконечников – новые шнуры с системой "plug-and-play", легкие при подключении и простые в обслуживании. Трубки для порошка изготовлены из хирургической нержавеющей стали для более длительного срока службы. Держатель наконечника - с встроенной системой подачи жидкости.

9. Беспроводная педаль из нержавеющей стали с режимом кратковременного усиления мощности. Доступ под углом 360º.

10. Внешние фильтры – прозрачные фильтры входящей воды и воздуха.

 

Система очистки – интегрированная система очистки для шнуров AIRFLOW и PIEZON. Очищает каналы для жидкости в течение минуты.

Новая технология NO PAIN. Система динамической обратной связи регулирует мощность наконечника в зависимости от фактического усилия на инструменте скалера. Нет зубного камня = низкая мощность. Высокое сопротивление зубного камня = более высокая мощность ультразвука при минимальной инвазивности.

Система подогрева – система подогрева с регулируемой температурой воды для комфортного лечения.

 

Мобильная станция AIRFLOW STATION+

Станция AIRFLOW STATION+ отличается легкой маневренностью. Она поворачивается на 360˚ и оснащена 4-колесной тормозной системой.

Полка для хранения предусмотрена для размещения запасных ёмкостей для порошка и флаконов с порошком EMS.

AIRFLOW STATION+ даёт возможность работать без подключения аппарата к водопроводной сети.

Просто наполните ёмкость водой и подсоедините её к подставке для ёмкости с водой.

 

 

Наконечник AIRFLOW

Удаляет биоплёнку, пигментированный налёт и слабоминерализованные зубные отложения. Чистит и полирует во время одной процедуры.

Наконечник PERIOFLOW

PERIOFLOW и порошок PLUS предназначены для:

• Удаления поддесневой биоплёнки из пародональных и периимплантных карманов от 4 до 9 мм
• Начальной и поддерживающей пародонтальной терапии
• Профилактики развития мукозита/периимлантита
• Начального и поддерживающего лечения мукозита/периимлантита.

Наконечник PIEZON

После обработки AIRFLOW следует снять остаточный наддесневой и поддесневой зубной камень с помощью насадки PIEZON NO PAIN PS

 

 

Возможности Дорожной медицины

«Дорожная стоматология» является крупнейшим стоматологическим учреждением Челябинской области с богатой историей и традициями. Здесь реализуется комплексный подход к лечению пациентов. В поликлинике ведется приём по всем стоматологическим направлениям: терапия, ортопедия, хирургия, пародонтология, гигиена и профилактика, имплантация, стоматология детского возраста и ортодонтия.

Диагностика и лечение стоматологических заболеваний проводятся на современном медицинском оборудовании. Поликлиника оснащена стоматологическими установками итальянской фирмы Castilini, немецкой Cavo, Morita и другими европейского производства. Рентгенологическая служба имеет ортопантомограф, радиовизиограф последнего поколения.

«Дорожная стоматология» оказывает услуги за счет личных средств, по корпоративным договорам, по программам обязательного (ОМС) и добровольного медицинского страхования (ДМС), сотрудничает 17 страховыми компаниями. 

Лечение зубов

Врачи терапевтического отделения «Дорожной стоматологии» прекрасно владеют всеми современными методиками лечения для эстетико-функционального восстановления разрушенного зуба. Для художественной реставрации зубов используются современные нанокомпозиты ведущих зарубежных фирм, в том числе уникальная итальянская система реставрации «Enamel plus HFO» по технологии Лоренцо Ванини. Квалификация врачей, современные вращающие инструменты, программируемые эндомоторы и рентгенологический контроль - залог высококачественного лечения корневых каналов.

Лечение десен

Особое внимание в «Дорожной стоматологии» уделяется пациентам с заболеваниями пародонта. Специализированный пародонтологический кабинет оснащен современными ультразвуковыми приборами, аппаратом «Вектор», «Кавитон» и «АэрФлоу». Врачи-пародонтологи проводят все необходимые лечебно-профилактические процедуры, а также лечение заболеваний слизистой оболочки полости рта. Широко применяют методики лечения заболеваний полости рта с использованием озона и стоматологического лазера.

Имплантация и удаление зубов

Нетравматичность и безболезненность процедур - основные принципы работы специалистов хирургического отделения «Дорожной стоматологии». Хирургический кабинет оборудован имплантационными системами Ancilos, Implantium, Oraltronics, ультразвуковой аппаратурой для зубосохраняющих операций, стимуляции остеогенеза с помощью тромбоцитарной массы.

Протезирование

Благодаря использованию современных технологий и материалов, собственной зуботехнической лаборатории полного цикла, врачи ортопедического отделения восстанавливают утраченные зубы максимально быстро и эффективно.

Исправление прикуса

Неправильный прикус и неровные зубы – это не только некрасиво, но и опасно для здоровья, т.к. затрудняют проводить полноценную гигиену полости рта, вызывают развитие кариеса, приводят к быстрой стираемости зубов, а иногда делают невозможным протезирование. Для решения этих проблем врачи-ортодонты «Дорожной стоматологии» используют современные брекет-системы: металлические, композитные, сапфировые, керамические, безлигатурные DAMON.

Лечение детей

Лучший метод профилактики стоматологических заболеваний – наблюдение детей у врача-стоматолога. Это позволяет на ранних стадиях распознать патологический процесс, быстро принять меры к его ликвидации и предотвратить возможные осложнения.

Маленьким пациентам Дорожная стоматология предлагает: профилактическую герметизацию фиссур молочных и постоянных зубов, глубокое фторирование дентина, эмали для профилактики вторичного кариеса, обучение детей навыкам грамотного ухода за полостью рта, консультации родителей по средствам для ухода за полостью рта, профилактические программы для детей разного возраста.

Врачи «Дорожной стоматологии» рады Вам оказать следующие виды стоматологических услуг:

• Профессиональная гигиена полости: ультразвук, аэрфлоу, покрытие лаком;
• Индивидуальный подбор средств и предметов по уходу за полостью рта;
• Детская стоматология;
• Лечение, восстановление и протезирование зубов;
• Художественная реставрация зубов;
• Микропротезирование: керамические и композитные вкладки;
• Металлокерамика и безметалловая керамика;
• Исправление прикуса в любом возрасте;
• Зубосохраняющие операции и удаление зубов;
• Имплантация: имплантационные системы Ancilos, Implantium, Oraltronics;
• Отбеливание зубов;
• Лечение заболеваний пародонта;
• Рентгенология: цифровая радиовизиография и панорамные снимки (ОПТГ).

Дорожная стоматология – это профессионализм и качество как традиция.

Желаем здоровья, красивых улыбок!

Air Flow чистка зубов - что это такое и чем она лучше ультразвуковой чистки?

В последнее время кабинет стоматолога становится не только местом лечения заболеваний зубов и десен — к врачу обращаются пациенты, желающие иметь белые зубы и сохранить их здоровье как можно дольше. Некоторые люди, желая отбелить зубы, прибегают к использованию домашних средств либо выбирают профессиональную чистку. Многие методы основаны на принципе применения различных осветляющих составов, которые могут повредить зубную эмаль.

В современной стоматологии предпочтение отдается эффективным методам, которые бережно очищают поверхность зубов, не нанося повреждений. Одним из способов сделать улыбку красивой, является осветление эмали методом Air Flow. Что это такое, какие результаты и показания к процедуре Air-чистки?

Снятие зубных отложений с помощью метода Airflow

Метод очистки зубных отложений с помощью Air Flow является альтернативой профессиональной чистки, у которой есть немало противопоказаний. Во время выполнения Air-чистки, эмаль не подвергается ни химическому, ни механическому воздействию. Процедура не предполагает контакта зубов или десен с аппаратом или применения химических составляющих. Принципом действия очистки поверхности зубов, является направленное воздействие на твердые отложения воздушно-водяной струи, которая под определенным давлением подается на проблемный участок. В качестве абразива, в состав раствора входит кристаллический кальций или сода. Название этого способа в переводе звучит как воздушный, flow — поток.

Оборудование стоматолога

Наряду с традиционным и привычным оборудованием, в кабинете стоматолога можно увидеть аппаратуру Air Flow. Система представляет собой компактный комбинированный прибор, предназначенный для удаления зубного камня и бережной шлифовки зубов. Оборудование состоит из следующих элементов:

1. блока управления, который регулирует и контролирует давление;
2. резервуара для очищающей смеси и резервуара для воды;
3. гибких шлангов для подачи жидкости и воздуха под напором;
4. двух рукоятей с наконечниками, позволяющими максимально точно воздействовать на необходимую область.

Отличия метода Аэрфлоу от уз-чистки

Известно немало способов вернуть зубам белизну. К наиболее безопасным относится ультразвуковая процедура снятия налета, а также Airflow. Возникает вопрос — что лучше: выполнение отбеливания зубов методом Air Flow или ультразвуком? Чтобы определиться с тем, какая методика более эффективна, необходимо подробнее узнать о принципах действия каждого вида.

Ультразвуковой метод отбеливания существенно отличается от технологии Аэрфлоу. При УЗ-очищении используется оборудование, воздействующее на зубной камень при помощи высокочастотных колебаний. Ультразвуковая чистка способна справиться с устранением отложений в околодесневых карманах и немного отбелить поверхность эмали. При очищении зубов ультразвуком на эмаль накладывают защитную пасту, которая также предназначена для полировки поверхности. Благодаря этому у эмали повышается устойчивость к воздействию химических веществ.

Отбеливание зубов при помощи Airflow осуществляется с помощью специального аппарата, подающего под напором очищающий состав. На первом этапе происходит разрушение зубного камня смесью воды с абразивной добавкой, после чего остатки отложений смываются при помощи водяной струи. Такое воздействие считается наиболее щадящим для слизистой оболочки полости рта. Рекомендуется использовать Air Flow для профилактики, а также перед лечением заболеваний полости рта. Особенностями данного метода считаются:

1. возвращение зубам естественного цвета;
2. отсутствие риска травм мягких тканей полости рта;
3. длительность сеанса составляет не более получаса.

Показания к чистке зубов

Очищение поверхности эмали с помощью Air Flow применяется как самостоятельная процедура по уходу и профилактике заболеваний полости рта, так и в качестве подготовительного этапа перед отбеливанием, установкой протезов или имплантатов. Показаниями к Airflow считаются следующие факторы:

• образование налета, твердых отложений;
• изменение цвета зуба вследствие употребления окрашивающих напитков и продуктов;
• некоторые дефекты зубного ряда (например, скученность зубов) при которых другие способы очистки межзубного пространства оказываются малоэффективными;
• установка или удаление брекетов;
• запланированное проведение протезирования, имплантации или химического отбеливания.

Технология Аэрфлоу

Нередко у пациентов возникают вопросы насчет способа отбеливания — что это такое и как часто возможно делать чистку при помощи данной технологии? Отбеливание зубов с помощью Airflow завоевало заслуженную популярность благодаря отсутствию вреда для эмали и десен. Процедура проходит без дискомфорта и не влечет никаких неприятных последствий для зубов и слизистой оболочки рта.

Длительность сеанса занимает обычно не более получаса. Результатом использования метода является удаление поверхностного налета, который появился в результате воздействия на эмаль красящих веществ из некоторых напитков и продуктов питания. Белоснежного цвета эмали можно будет добиться, только если цвет зубов от природы белый.

В том случае, если естественный оттенок зубов желтоватый или серый, эффект отбеливания не будет заметен. Такое воздействие позволяет очистить поверхность зубов от мягкого налета и отвердевших отложений. На фото к статье виден эффект от процедуры — до и после сеанса зубы выглядят абсолютно по-разному.

Подготовка к процедуре

Прежде чем выполнять очистку зубов, необходимо пройти плановый осмотр врача-стоматолога. Возможно, специалист порекомендует сеанс сразу же после профилактического осмотра, в случае обнаружения зубных отложений или других показаний.

Для очистки используется мелкодисперсный порошок, имеющий привкус цитруса или мяты. В случае наличия аллергических реакций или повышенной чувствительности к компонентам очищающей смеси, необходимо сообщить об этом врачу. Не рекомендуется использовать декоративную косметику перед сеансом — мелкие частицы очищающего средства в ходе процедуры рассеиваются, некоторая их часть попадает на лицо, после окончания процедуры возникает необходимость умыться.

Как проходит сеанс отбеливания?

Перед началом отбеливания необходимо выполнить ряд подготовительных действий:

1. на глаза пациента для защиты надевают очки, на голову — специальную шапочку;
2. для того, чтобы предотвратить высыхание губ, их смазывают вазелином;
3. под язык помещают слюноотсос.

Врач осуществляет чистку, направляя наконечник прибора под определенным углом. При этом не происходит непосредственного контакта оборудования с деснами. Подача лечебного состава производится по двум каналам — одновременно подается вода и поток воздуха с абразивными частицами. Все компоненты, смешиваясь, образуют мощный поток (flow) мелкодисперсных частиц, которые оказывают разрушающее действие на зубные отложения.

Отработанный материал убирается из полости рта при помощи оборудования, по принципу работы схожего с пылесосом. Очищенные зубы покрываются специальным составом, который продлевает длительность эффекта отбеливания. При использовании оборудования Air Flow устраняется не только твердый налет, но и очищаются зубодесневые карманы, происходит очищение пигментированных участков, полируется поверхность зубов.

Период на восстановление

Использование этого способа очистки, подразумевает временную потерю защитной органической пленки, покрывающей зубы. Для того, чтобы сохранить эффект, необходимо в течение двух-трех часов выполнять некоторые простые условия:

• следует воздержаться от курения;
• не рекомендуется пить кофе, крепкий чай, цветные газированные напитки;
• не следует употреблять в пищу ягоды и фрукты, которые могут окрасить эмаль.

Противопоказания к процедуре

Несмотря на относительную безопасность для здоровья, Air Flow имеет ряд противопоказаний. Людям, имеющим хронические заболевания, необходимо получить консультацию у своего лечащего врача.

К ограничениям использования этого способа отбеливания относятся:

1. хронические заболевания верхних дыхательных путей;
2. аллергия или непереносимость к вкусу цитруса или ментола;
3. некоторые болезни пародонта;
4. поврежденная или тонкая эмаль, а также повышенная чувствительность зубов;
5. детский возраст, беременность, лактация.

Достоинства технологии

Использование Air Flow, кроме безопасности для эмали, имеет ряд преимуществ:

• процедура абсолютно безболезненна;
• достаточно одного сеанса для получения эффекта;
• проводится комплексная гигиена полости рта;
• возможность использования при наличии протезов, брекет-систем;
• высокая эффективность чистки труднодоступных участков;
• профилактика возникновения заболеваний зубов и десен.

Поделитесь с друьями!

Введение в Apache Airflow | Руководства по Apache Airflow

Если вы вообще занимаетесь инженерией данных, вы, вероятно, слышали об Apache Airflow. С момента своего создания в качестве проекта с открытым исходным кодом на AirBnb в 2015 году Airflow быстро стал золотым стандартом для инженерии данных, получая общественный вклад от людей из крупных организаций, таких как Bloomberg, Lyft, Robinhood и многих других.

Если вы просто промочили ноги, вам, вероятно, интересно, о чем идет речь.Мы здесь, чтобы познакомить вас с основными концепциями, которые вам нужно знать, чтобы начать работу с Airflow.

История

В 2015 году у Airbnb возникла проблема. Они росли как сумасшедшие, и у них был огромный объем данных, который только увеличивался. Чтобы достичь цели стать организацией, полностью управляемой данными, им пришлось увеличить свой штат инженеров по обработке данных, специалистов по обработке данных и аналитиков - всем им приходилось регулярно автоматизировать процессы, создавая запланированные пакетные задания.Чтобы удовлетворить потребность в надежном инструменте планирования, Максим Бошемин создал Airflow с открытым исходным кодом с идеей, что он позволит им быстро создавать, выполнять итерацию и контролировать свои конвейеры пакетных данных.

Со времени первого коммита Максима в то время Airflow прошел долгий путь. Проект присоединился к официальному инкубатору Apache Foundation в апреле 2016 года, где он жил и рос, пока не завершился 8 января 2019 года как проект верхнего уровня. Почти два года спустя, по состоянию на декабрь 2020 года, Airflow насчитывает более 1400 участников, 11230 человек. совершает и 19800 звезд на Github.17 декабря 2020 года был выпущен Airflow 2.0, принесший с собой важные обновления и новые мощные функции. Airflow используется тысячами групп инженеров данных по всему миру и продолжает применяться по мере того, как сообщество становится сильнее.

Обзор

Apache Airflow - это платформа для программного создания, планирования и мониторинга рабочих процессов. Это полностью открытый исходный код, и он особенно полезен при проектировании и организации сложных конвейеров данных. Первоначально Airflow был создан для решения проблем, связанных с длительными задачами cron и массивными скриптами, но с тех пор он превратился в одну из самых мощных платформ конвейера данных с открытым исходным кодом.

Airflow имеет несколько ключевых преимуществ, а именно:

• Это динамично: Все, что вы можете делать в Python, вы можете делать в Airflow.
• Расширяемость: Airflow имеет готовые плагины для взаимодействия с наиболее распространенными внешними системами. При необходимости вы также можете создавать свои собственные плагины.
• Масштабируемость: Команды используют Airflow для выполнения тысяч различных задач в день.

В Airflow рабочие процессы построены и выражены как направленные ациклические графы (DAG), где каждый узел DAG представляет определенную задачу.Airflow разработан с учетом того, что все конвейеры данных лучше всего выражаются в виде кода, и поэтому является платформой, ориентированной на код, где вы можете быстро выполнять итерацию рабочих процессов. Эта философия проектирования, ориентированная на код, обеспечивает степень расширяемости, с которой не могут сравниться другие инструменты конвейера.

Сценарии использования

Airflow можно использовать практически для любых конвейеров пакетных данных, и в сообществе существует масса задокументированных случаев использования. Благодаря своей расширяемости Airflow особенно эффективен для организации заданий со сложными зависимостями в нескольких внешних системах.

Например, на диаграмме ниже показан сложный вариант использования, который можно легко реализовать с помощью Airflow. Написав конвейеры в коде и используя множество доступных плагинов Airflow, вы можете интегрироваться с любым количеством различных зависимых систем с помощью единой платформы для оркестровки и мониторинга.

Если вас интересуют более конкретные примеры, вот несколько интересных вещей, которые мы видели, как люди делают с Airflow:

• Объединяйте ежедневные обновления отдела продаж от Salesforce для отправки ежедневного отчета руководству компании.
• Используйте Airflow для организации и запуска заданий машинного обучения, выполняемых на внешних кластерах Spark.
• Ежечасно загружать данные аналитики веб-сайтов / приложений в хранилище данных.

Если вы хотите погрузиться глубже, мы подробнее обсудим варианты использования Airflow в нашем эпизоде ​​подкаста!

Основные концепции

DAG

Направленный ациклический граф или DAG - это конвейер данных, определенный в коде Python. Каждая группа DAG представляет собой набор задач, которые вы хотите запустить, и организована таким образом, чтобы отображать отношения между задачами в пользовательском интерфейсе Airflow.При разбивке свойств DAG становится очевидным их полезность:

• Направленный: если существует несколько задач с зависимостями, каждая должна иметь по крайней мере одну определенную восходящую или нисходящую задачу.
• Ациклический: Задачи не могут создавать данные, которые ссылаются на себя. Это сделано для того, чтобы избежать бесконечных циклов.
• График: все задачи изложены в четкой структуре с процессами, происходящими в четких точках, с установленными отношениями с другими задачами.

Например, на изображении ниже слева показан допустимый DAG с парой простых зависимостей, в отличие от недопустимого DAG справа, который не является ациклическим.

Чтобы получить более подробный обзор групп DAG, ознакомьтесь с нашим руководством «Введение в группы DAG».

Задачи

Задачи представляют каждый узел определенной группы доступности базы данных. Они представляют собой визуальные представления работы, выполняемой на каждом этапе рабочего процесса, при этом фактическая работа, которую они представляют, определяется операторами.

Операторы

Операторы являются строительными блоками Airflow и определяют фактическую работу, которую нужно выполнить. Их можно рассматривать как оболочку для отдельной задачи или узла группы доступности базы данных, которая определяет, как эта задача будет выполняться.Группы DAG следят за тем, чтобы операторы были запланированы и выполнялись в определенном порядке, в то время как операторы определяют работу, которая должна выполняться на каждом этапе процесса.

Есть три основные категории операторов:

Операторы определяются индивидуально, но они могут передавать информацию другим операторам с помощью XComs.

На высоком уровне объединенная система DAG, операторов и задач выглядит так:

Крючки

Хуки - это способ взаимодействия Airflow со сторонними системами.Они позволяют подключаться к внешним API и базам данных, таким как Hive, S3, GCS, MySQL, Postgres и т. Д. Они действуют как строительные блоки для операторов. Защищенная информация, такая как учетные данные для аутентификации, хранится вне ловушек - эта информация хранится через соединения Airflow в зашифрованной базе данных метаданных, которая находится в вашем экземпляре Airflow.

Провайдеры

Поставщики

- это поддерживаемые сообществом пакеты, которые включают в себя все основные операторы , и хуки для данной услуги (например,грамм. Amazon, Google, Salesforce и др.). В составе Airflow 2.0 эти пакеты поставляются с несколькими отдельными, но связанными пакетами, и их можно напрямую установить в среду Airflow.

Для просмотра и поиска всех доступных провайдеров и модулей посетите Astronomer Registry, центр обнаружения и распространения интеграций Apache Airflow, созданный для агрегирования и управления лучшими частями экосистемы.

Плагины

Плагины

Airflow представляют собой комбинацию ловушек и операторов, которые можно использовать для выполнения определенной задачи, например, для передачи данных из Salesforce в Redshift.Ознакомьтесь с нашей библиотекой плагинов Airflow с открытым исходным кодом, если вы хотите проверить, был ли нужный плагин уже создан сообществом.

Подключения

Connections - это место, где Airflow хранит информацию, которая позволяет вам подключаться к внешним системам, например учетные данные для аутентификации или токены API. Это управляется непосредственно из пользовательского интерфейса, а фактическая информация зашифровывается и хранится в виде метаданных в базовой базе данных Postgres или MySQL Airflow.

Учись, делая

Если вы хотите поиграть с Airflow на своем локальном компьютере, ознакомьтесь с нашим интерфейсом командной строки Astronomer - это открытый исходный код, который можно использовать совершенно бесплатно.С помощью интерфейса командной строки вы можете развернуть Airflow локально и начать пачкать руки основными концепциями, упомянутыми выше, всего за несколько минут.

Как всегда, не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас есть какие-либо вопросы или если мы можем чем-то помочь вам в вашем путешествии по Airflow!

Что это такое и зачем его использовать

В эту эпоху, основанную на данных, количество технологий больших данных с открытым исходным кодом выросло экспоненциально за несколько лет.Из-за такого множества вариантов это приводит к введению широкого спектра шаблонов и архитектур для хранения, обработки и визуализации данных.

Каждая компания, занимавшаяся большими данными, смогла выбрать набор технологий, которые наилучшим образом соответствуют ее конкретным потребностям. Хотя эти потребности различаются от одной компании к другой, один важный элемент остается неизменным; наличие надежной системы управления рабочим процессом данных.

Apache Airflow - единственная технология, которая быстро стала фактическим выбором для управления рабочими процессами данных.Впервые представленный Airbnb в 2015 году, Airflow приобрел большую популярность благодаря своей надежности и гибкости благодаря использованию Python.

Самым большим преимуществом

Airflow является то, что он полагается на код для определения своих рабочих процессов. Его пользователи имеют полную свободу писать, какой код выполнять на каждом этапе конвейера. Это делает возможности безграничными при работе с Airflow, поскольку сам инструмент не налагает никаких ограничений на то, как должны работать ваши рабочие процессы.

Тем не менее, Airflow также предлагает очень мощный и хорошо оборудованный пользовательский интерфейс. Это упрощает отслеживание заданий, их повторное выполнение и настройку платформы:

Пользовательский интерфейс Airflow

Помимо изобретательного пользовательского интерфейса, Airflow в основном полагается на четыре основных элемента, которые позволяют упростить любой конкретный конвейер:

• DAG (Направленные ациклические графы): Airflow полагается на DAG для чрезвычайно эффективного структурирования пакетных заданий. Эта концепция дает вам возможность структурировать конвейер наиболее подходящим способом без каких-либо препятствий или дополнительных сложностей.

Пример DAG воздушного потока

• Задачи: Группы DAG Airflow делятся на задачи, которые фактически содержат код, который выполняется. Через своих операторов Airflow предлагает вам возможность вкладывать в эти задачи все, что вы хотите. Будь то функция Python или даже работа Apache Spark.

Задача, выполняемая в Airflow DAG.

• Планировщик: Одним из наиболее заметных преимуществ Airflow является то, что он имеет собственный планировщик.В отличие от многих других инструментов управления рабочими процессами в экосистеме больших данных. Эта дополнительная функция делает работу с Airflow еще более удобной, так как она может сама позаботиться о планировании.

Планировщик Airflow

• X-COM: Благодаря функциям X-COM, Airflow позволяет пользователям передавать информацию между различными задачами, используя собственную базу данных. Эта функция значительно упрощает работу со сложными конвейерами. Благодаря возможности передачи определенных переменных по конвейеру без их сохранения с помощью другого инструмента.

Пример переменной X-COM

Airflow также извлекает выгоду из очень большого сообщества и тщательно продуманной документации, которая не оставляет вопросов без ответа. Среди компаний, которые делают большие ставки на платформу и широко ее используют, можно упомянуть Bloomberg, Alibaba и Lyft.

Благодаря этому набору функций и простоте, с которой вы можете настроить сервер Airflow (вы можете сделать это с помощью небольшого набора команд), неудивительно, что Airflow быстро утвердился в качестве платформы для управления рабочим процессом. этой эпохи.

Заинтересованы в больших данных? Взгляните на нашу другую статью!

Что такое Apache Airflow? | Alooma

Apache Airflow - это система автоматизации и планирования рабочих процессов, которую можно использовать для создания конвейеров данных и управления ими. Airflow использует рабочие процессы, состоящие из ориентированных ациклических графов (DAG) задач.

Примечание : Airflow в настоящее время находится в состоянии инкубатора. Программное обеспечение в инкубаторе Apache еще не полностью одобрено Apache Software Foundation.

Группа доступности базы данных (DAG) - это конструкция из узлов и соединителей (также называемых «ребрами»), где соединители имеют направление, и вы можете начать с любого произвольного узла, чтобы пройти через все соединители. Каждый соединитель проходит один раз. Деревья и сетевые топологии - это типы групп DAG.

В рабочих процессах

Airflow есть задачи, выходные данные которых являются входными данными другой задачи. Следовательно, процесс ETL также является разновидностью группы DAG. На каждом шаге вывод используется как ввод следующего шага, и вы не можете вернуться к предыдущему шагу.

Определение рабочих процессов в коде упрощает обслуживание, тестирование и управление версиями.

Чем отличается Apache Airflow?

Airflow не является платформой для потоковой передачи данных. Задачи представляют собой перемещение данных, они не перемещают данные сами по себе. Таким образом, это не интерактивный инструмент ETL .

Airflow - это сценарий Python, определяющий объект DAG Airflow. Затем этот объект можно использовать в Python для кодирования процесса ETL. Airflow использует Jinja Templating, который предоставляет встроенные параметры и макросы (Jinja - это язык шаблонов для Python, созданный по образцу шаблонов Django) для программирования на Python.

Apache Airflow - это универсальный набор инструментов для работы с данными, который поддерживает настраиваемые плагины. Эти плагины могут добавлять функции, эффективно взаимодействовать с различными платформами хранения данных (например, Amazon Redshift, MySQL) и обрабатывать более сложные взаимодействия с данными и метаданными.

Интегрированный с Amazon Web Services (AWS) и Google Cloud Platform (GCP), который включает BigQuery, Airflow имеет встроенные соединения с этими сервисами. Для Airflow доступны хуки и операторы AWS и GCP, и по мере развития Airflow могут стать доступными дополнительные интеграции.

Основы воздушного потока - Учебная документация по воздушному потоку

Что такое воздушный поток?

логотип воздушного потока

Airflow - это механизм рабочего процесса, что означает:

• Управление планированием и запуском заданий и конвейеров данных
• Обеспечивает правильный порядок заданий на основе зависимостей
• Управление распределением ограниченных ресурсов
• Предоставляет механизмы для отслеживания состояния заданий и восстановления после сбоя

Он очень универсален и может использоваться во многих областях:

Основные концепции воздушного потока

• Задача : определенная единица работы (в Airflow они называются операторами)
• Экземпляр задачи : индивидуальный запуск одной задачи.Экземпляры задач также имеют индикативное состояние, которое может быть «выполняется», «успешно», «не удалось», «пропущено», «готов к повторной попытке» и т. Д.
• DAG : Направленный ациклический граф, набор задач с явным порядком выполнения, началом и концом
• DAG run : индивидуальное выполнение / запуск DAG

Разоблачение DAG

Вершины и ребра (стрелки, соединяющие узлы) имеют порядок и направление, связанные с ними

каждый узел в группе доступности базы данных соответствует задаче, которая, в свою очередь, представляет собой некую обработку данных.Например:

Узел A может быть кодом для извлечения данных из API, узел B может быть кодом для анонимизации данных. Узел B может быть кодом для проверки отсутствия повторяющихся записей и т. Д.

Эти «конвейеры» являются ациклическими, поскольку им нужна точка завершения.

Зависимости

Каждая из вершин имеет определенное направление, которое показывает взаимосвязь между определенными узлами. Например, мы можем анонимизировать данные только после того, как они были извлечены из API.

Идемпотентность

Это одна из наиболее важных характеристик хорошей архитектуры ETL.

Когда мы говорим, что что-то идемпотентно, это означает, что оно даст тот же результат независимо от того, сколько раз это было выполнено (т.е. результаты воспроизводимы).

Воспроизводимость особенно важна в средах с большим объемом данных, поскольку это гарантирует, что одни и те же входные данные всегда будут возвращать одни и те же выходные данные.

Компоненты воздушного потока

Apache Airflow состоит из 4 основных компонентов:

Веб-сервер

Графический интерфейс.Это приложение Flask, в котором вы можете отслеживать статус своих заданий и читать журналы из удаленного файлового хранилища (например, Azure Blobstorage).

Планировщик

Этот компонент отвечает за планирование заданий. Это многопоточный процесс Python, который использует объект DAGb, чтобы решить, какие задачи нужно запускать, когда и где.

Состояние задачи извлекается и обновляется из базы данных соответственно. Затем веб-сервер использует эти сохраненные состояния для отображения информации о задании.

Исполнитель

Механизм, выполняющий задачи.

Рабочий процесс в виде кода

Одним из основных преимуществ использования такой системы рабочих процессов, как Airflow, является то, что все является кодом, который делает ваши рабочие процессы поддерживаемыми, версионируемыми, тестируемыми и совместимыми.

Таким образом, ваши рабочие процессы становятся более явными и удобными в обслуживании (атомарные задачи).

Не только ваш код динамичен, но и ваша инфраструктура.

Определение задач

Задачи определяются на основе абстракции Операторов (см. Здесь документацию по Airflow), которые представляют одну идемпотентную задачу .

Лучше всего иметь атомарные операторы (т.е. могут работать сами по себе и им не нужно делить ресурсы между собой).

Вы можете выбрать среди;

• BashOperator
• Python Оператор
• Электронная почта Оператор
• SimpleHttpOperator
• MySqlOperator (и другие БД)

Примеры:

 t1 = BashOperator (task_id = 'print_date',
    bash_command = 'дата,
    даг = даг)
 

 def print_context (ds, ** kwargs):
    pprint (kwargs)
    печать (ds)
    return 'Все, что вы вернете, будет напечатано в журналах'


run_this = PythonOperator (
    task_id = 'print_the_context',
    provide_context = True,
    python_callable = print_context,
    даг = даг,
)
 

Сравнение Луиджи и Airflow

Луиджи

• Создано в Spotify (названо в честь сантехника)
• Открытый исходный код в конце 2012 г.
• GNU make для данных

Воздушный поток

• Команда данных Airbnb
• Открытый грунт 2015
• Инкубатор Apache, середина 2016 г.
• Трубопроводы ЭТЛ

Сходства

• Python проекты с открытым исходным кодом для конвейеров данных
• Интеграция с рядом источников (базы данных, файловые системы)
• Сбой отслеживания, повторные попытки, успех
• Способность определять зависимости и выполнение

Отличия

• Поддержка планировщика: Airflow имеет встроенную поддержку с использованием планировщиков
• Масштабируемость: в прошлом у воздушного потока были проблемы со стабильностью
• Веб-интерфейсы

| Воздушный поток | Луиджи | | ———————————————— | —————————————————————————— | | Задача определяется dag_id определяется именем пользователя | Задача определяется именем задачи и параметрами | | Повторные попытки выполнения задачи на основе определений | Решить, выполняется ли задача через ввод / вывод | | Код задания работнику | Рабочие, запущенные файлом Python, в котором определены задачи | | Централизованный планировщик (Celery раскручивает рабочих) | Централизованный планировщик, отвечающий за отправку задач дедупликации (на основе Tornado) |

Начало работы с Apache Airflow | Аднан Сиддики

Официальный сайт Credit Airflow

В этом посте я собираюсь обсудить Apache Airflow, систему управления рабочим процессом, разработанную Airbnb.

Ранее я обсуждал написание базовых конвейеров ETL на Bonobo. Bonobo отлично подходит для написания конвейеров ETL, но мир не только в написании конвейеров ETL для автоматизации. Есть и другие варианты использования, в которых вам нужно выполнять задачи в определенном порядке один раз или периодически. Например:

• Мониторинг заданий Cron
• передача данных из одного места в другое.
• Автоматизация операций DevOps.
• Периодическое получение данных с веб-сайтов и обновление базы данных для вашей потрясающей системы сравнения цен.
• Обработка данных для систем на основе рекомендаций.
• Конвейеры машинного обучения.

Возможности безграничны.

Прежде чем мы перейдем к внедрению Airflow в наших системах, давайте обсудим, что на самом деле такое Airflow и его терминологию.

С веб-сайта:

Airflow - это платформа для программного создания, планирования и мониторинга рабочих процессов.

Используйте воздушный поток для создания рабочих процессов в виде ориентированных ациклических графов (DAG) задач.Планировщик воздушного потока выполняет ваши задачи на массиве рабочих, следуя указанным зависимостям. Богатые служебные программы командной строки упрощают выполнение сложных операций на DAG. Богатый пользовательский интерфейс позволяет легко визуализировать конвейеры, работающие в производственной среде, отслеживать прогресс и при необходимости устранять неполадки.

В основном это помогает автоматизировать скрипты для выполнения задач. Airflow основан на Python, но вы можете выполнять программу независимо от языка. Например, на первом этапе вашего рабочего процесса необходимо выполнить программу на C ++ для выполнения анализа изображений, а затем программу на Python для передачи этой информации в S3.Возможности безграничны.

Из Википедии

В математике и информатике ориентированный ациклический граф (DAG / ˈdæɡ / (об этом звуке, послушайте)) - это конечный ориентированный граф без направленных циклов. То есть он состоит из конечного числа вершин и ребер, причем каждое ребро направлено от одной вершины к другой, так что нет возможности начать с любой вершины v и следовать последовательно направленной последовательности ребер, которая в конечном итоге снова возвращается к v. . Эквивалентно, DAG - это ориентированный граф, который имеет топологический порядок, последовательность вершин, так что каждое ребро направлено от более раннего к более позднему в последовательности.

Позвольте мне попытаться объяснить простыми словами: вы можете быть только сыном своего отца, но не наоборот. Хорошо, это неубедительно или странно, но лучшего примера, объясняющего направленный цикл , найти не удалось.

Airflow DAG (Источник: Apache Airflow)

В Airflow все рабочие процессы являются DAG. Dag состоит из операторов. Оператор определяет отдельную задачу, которую необходимо выполнить. Доступны различные типы операторов (как указано на веб-сайте Airflow):

• BashOperator - выполняет команду bash
• PythonOperator - вызывает произвольную функцию Python
• EmailOperator - отправляет электронное письмо
• SimpleHttpOperator - отправляет HTTP-запрос
• MySqlOperator , SqliteOperator , PostgresOperator , MsSqlOperator , OracleOperator , JdbcOperator и т. Д.- выполняет команду SQL.
• Датчик - ожидает определенное время, файл, строку базы данных, ключ S3 и т. д.

Вы также можете придумать собственный оператор в соответствии с вашими потребностями.

Airflow основан на Python. Лучше всего установить его с помощью инструмента pip .

pip install apache-airflow

Чтобы проверить, установлен ли он, запустите команду: airflow version , и она должна напечатать что-то вроде:

 [2018-09-22 15: 59: 23,880] {__init__.py: 51} INFO - Использование исполнителя SequentialExecutor____________ _________________ | __ () _________ __ / __ / ________ ______ / | | _ / __ ___ / _ / _ __ / _ __ \ _ | / | / / ___ ___ | / _ / _ __ / _ / / / _ / / _ | / | / / _ / _ / | _ / _ / / _ / / _ / / _ / \ ____ / ____ / | __ / v1.10.0 

Вам также необходимо установить mysqlclient , чтобы включить MySQL в свои рабочие процессы. Однако это необязательно.

pip install mysqlclient

Прежде чем что-либо запускать, создайте папку и установите ее как AIRFLOW_HOME .В моем случае это airflow_home . После создания вы вызовете команду export , чтобы указать его в пути.

export AIRFLOW_HOME = 'pwd' airflow_home

Перед запуском команды export убедитесь, что вы находитесь в папке выше airflow_home . В airflow_home вы создадите другую папку для хранения DAG. Назовите его dags

Если вы установите load_examples = False , примеры по умолчанию не будут загружаться в веб-интерфейс.

Теперь вам нужно вызвать airflow initdb в папке airflow_home . После этого создается airflow.cfg и unitests.cfg

airflow.db - это файл SQLite для хранения всей конфигурации, связанной с запуском рабочих процессов. airflow.cfg сохраняет все начальные настройки, чтобы все работало.

В этом файле вы можете увидеть параметр sql_alchemy_conn со значением ../airflow_home/airflow.db

При желании можно использовать MySQL. А пока оставьте только базовые настройки.

Пока все хорошо, теперь, не теряя времени, запустим веб-сервер.

веб-сервер воздушного потока

При запуске отображается экран, например:

 2018-09-20 22: 36: 24,943] {__init__.py:51} ИНФОРМАЦИЯ - Использование исполнителя SequentialExecutor / anaconda3 / anaconda / lib / python3. 6 / site-packages / airflow / bin / cli.py: 1595: DeprecationWarning: параметр celeryd_concurrency в [celery] был переименован в worker_concurrency - использовалась старая настройка, но, пожалуйста, обновите конфигурацию.default = conf.get ('сельдерей', 'worker_concurrency')), ____________ _________________ | __ () _________ __ / __ / ________ ______ / | | _ / __ ___ / _ / _ __ / _ __ \ _ | / | / / ___ ___ | / _ / _ __ / _ / / / _ / / _ | / | / / _ / _ / | _ / _ / / _ / / _ / / _ / \ ____ / ____ / | __ / v1.10.0 [2018 -09-19 14: 21: 42,340] {__init__.py:57} ИНФОРМАЦИЯ - Использование исполнителя SequentialExecutor____________ _________________ | __ () _________ __ / __ / ________ ______ / | | _ / __ ___ / _ / _ __ / _ __ \ _ | / | / / ___ ___ | / _ / _ __ / _ / / / _ / / _ | / | / / _ / _ / | _ / _ / / _ / / _ / / _ / \ ____ / ____ / | __ // anaconda3 / anaconda / lib / python3.6 / site-packages / flask / exthook.py: 71: ExtDeprecationWarning: импорт flask.ext.cache устарел, вместо этого используйте flask_cache..format (x = modname), ExtDeprecationWarning [2018-09-19 14: 21: 43,119] [48995] {models.py:167} ИНФОРМАЦИЯ - Заполнение DagBag из / Development / airflow_home / dags Запуск сервера Gunicorn с помощью: Workers: 4 syncHost: 0.0.0.0:8080 

Теперь при посещении 0.0.0.0:8080 он показывает экран вроде:

Airflow Web UI в действии

Здесь вы можете увидеть несколько записей.Это пример, поставляемый с установкой Airflow. Вы можете отключить их, посетив файл airflow.cfg и установив для load_examples значение FALSE

DAG Runs сообщает, сколько раз был выполнен определенный DAG. Recent Tasks сообщает, какая задача из множества задач в группе DAG выполняется в данный момент и каков ее статус. Расписание похоже на то, которое вы использовали бы при планировании Cron, поэтому я не буду на нем сейчас акцентировать внимание.Расписание отвечает, в какое время должна запускаться эта определенная группа DAG.

DAG (Graph View)

Вот скриншот из DAG, который я создал и выполнил ранее. Вы можете видеть прямоугольные поля, представляющие задачу. Вы также можете увидеть поля разных цветов в правом верхнем углу серого поля с именами: успешно , работает , не удалось и т. Д. Это легенды. На картинке выше вы можете видеть, что все поля имеют зеленую рамку, тем не менее, если вы не уверены, наведите указатель мыши на легенду успеха, и вы увидите экран, как показано ниже:

Возможно, вы заметили цвет фона / заливки этих полей, которые зеленый и тростниковый.В верхнем левом углу серого поля вы можете увидеть, почему они такого цвета, этот цвет фона представляет различные типы операторов, используемых в этой группе DAG. В этом случае мы используем BashOperator и PythonOperator.

Мы рассмотрим базовый пример, чтобы увидеть, как он работает. Я объясню на примере. В папке dags , которая была ранее создана в airflow_home / , мы создадим наш первый образец DAG. Итак, я собираюсь создать файл с именем my_simple_dag.py

Самое первое, что вы собираетесь сделать после импорта, - это написать подпрограммы, которые будут выполнять функции задач для операторов . Мы будем использовать смесь BashOperator и PythonOperator .

  import  datetime  as  dt 
  from  airflow  import  DAG 
  from  airflow.operators.bash_operator  import  BashOperator 
  from  airflow.operator.python_operator  import  PythonOperator 
 
  def greet  (): 
 print ('Запись в файл') 
  с открытием  ('path / to / file / greet.txt', 'a +', encoding = ' utf8 ')  как  f: 
 now = dt.datetime.now () 
 t = now.strftime ("% Y-% m-% d% H:% M") 
 f.write (str (t) + '\ n') 
  return  'Greeted' 
  def response  (): 
  return  'Greet Responded Again' 

Это две простые процедуры, которые ничего не делают, кроме возврата текста.Позже расскажу, зачем я что-то пишу в текстовом файле. Следующее, что я собираюсь сделать, это определить default_args и создать экземпляр DAG .

 default_args = {
 'owner': 'airflow', 
 'start_date': dt.datetime (2018, 9, 24, 10, 00, 00), 
 'concurrency': 1, 
 'retries': 0 
 } 

Здесь вы устанавливаете набор параметров в переменной default_args dict .

start_date сообщает, когда этот DAG должен начать выполнение рабочего процесса.Эта start_date может принадлежать прошлому. В моем случае это 22 сентября и 11 утра по всемирному координированному времени. Эта дата для меня уже прошла, потому что для меня уже 11:15 утра UTC . Вы всегда можете изменить этот параметр через файл airflow.cfg и установить свой собственный часовой пояс. На данный момент мне подходит UTC. Если вам все еще интересно, какое время использует Airflow, проверьте в правом верхнем углу веб-интерфейса Airflow, вы должны увидеть что-то вроде приведенного ниже. Вы можете использовать это как ссылку для планирования ваших задач.

Текущее время в веб-интерфейсе Airflow.

повторяет попытку. Параметр пытается запустить DAG X количество раз в случае неудачного выполнения. Параллелизм Параметр помогает определять количество процессов, которые необходимо использовать с несколькими группами DAG. Например, ваша группа обеспечения доступности баз данных должна запускать 4 предыдущих экземпляра, также называемых обратным заполнением, с интервалом в 10 минут (, я расскажу об этой сложной теме в ближайшее время, ), и вы установили параллелизм на 2 , затем 2 группы доступности базы данных будет запускаться за раз и выполнять в нем задачи.Если вы уже реализовали multiprocessing в своем Python, тогда вы должны чувствовать себя здесь как дома.

  с  DAG ('my_simple_dag', 
 default_args = default_args, 
 schedule_interval = '* / 10 * * * *', 
)  as  dag: 
 opr_hello = BashOperator (task_id = 'say_14Hi', 
 'echo "Привет !!"') 
 opr_greet = PythonOperator (task_id = 'greet', 
 python_callable = greet) 
 opr_sleep = BashOperator (task_id = 'sleep_me', 
 bash_command = 'sleep 5') 
 
 opr_respond task_id = 'response', 
 python_callable = reply) 
 opr_hello >> opr_greet >> opr_sleep >> opr_respond 

Теперь, используя диспетчер контекста, мы определяем DAG с его свойствами, первый параметр - это идентификатор dag, в нашем случае это my_simple_dag , второй параметр, который мы уже обсуждали, третий параметр - это то, что необходимо обсудить вместе с start_date , который упоминается в default_args .

Внутри этого диспетчера контекста , вы назначаете операторов вместе с идентификаторами задач. В нашем случае эти операторы обозначены как: opr_hello opr_greet opr_sleep и opr_respond . Эти имена затем появляются в прямоугольных ячейках, о которых говорилось выше.

Прежде чем двигаться дальше, мне лучше обсудить DAG Runs и scheduler и какую роль они играют во всем рабочем процессе.

Что такое планировщик воздушного потока?

Airflow Scheduler - это процесс мониторинга, который выполняется все время и запускает выполнение задачи на основе schedule_interval, и execution_date.

Что такое DagRun?

DagRun - это экземпляр группы доступности базы данных, который будет запускаться одновременно. Когда он запускается, все задачи внутри него будут выполнены.

Выше приведена диаграмма, которая может помочь определить DAGRun 🙂

Предположим, что начальная дата - это сентября, 24,2018 12:00:00 PM UTC , и вы запустили DAG в 12:30:00 PM UTC с schedule_interval из * / 10 * * * * (через каждые 10 минут). При использовании тех же параметров default_args , описанных выше, следующие записи DAG будут запускаться мгновенно, одна за другой в нашем случае из-за параллелизма - 1 :

Запуск DAGS с даты начала

Почему это происходит? Что ж, вы несете за это ответственность. Airflow дает вам возможность обходить DAG. Процесс прохождения DAG-файлов называется Backfill. Фактически, процесс Backfill позволяет Airflow изменять некоторый статус всех DAG с момента его создания.Эта функция была предоставлена ​​для сценариев, в которых вы запускаете группу DAG, которая запрашивает некоторую базу данных или API, например Google Analytics, для получения предыдущих данных и включения их в рабочий процесс. Даже если прошлых данных нет, Airflow все равно запустит их, чтобы сохранить состояние всего рабочего процесса.

После того, как будут запущены предыдущие группы DAG, следующая (та, которую вы собираетесь запустить) будет запущена в 12:40:00 по всемирному координированному времени. Помните, что какое бы расписание вы ни установили, DAG запускается ПОСЛЕ этого времени, в нашем случае, если он должен запускать после каждые 10 минут, он будет запускаться через 10 минут.

Давай поиграем с этим. Я включаю my_simple_dag и запускаю планировщик.

Запуск DAG

планировщик воздушного потока

Как только вы запустите, вы увидите следующий экран dag:

DAG со статусом «Выполняется»

Некоторые задачи поставлены в очередь. Если вы нажмете на DAG Id, my_simple_dag , вы увидите экран, как показано ниже:

DAGs backfilled

Обратите внимание на метку времени в столбце Run Id . Вы видите закономерность? Первый выполнен в 10:00, затем в 10:10, 10:20.Затем он останавливается, позвольте мне еще раз уточнить, что DAG запускается по прошествии 10 минут. Планировщик запустился в 10:30. так что заполнено прошло 3 с разницей в 10 минут интервала.

DAG с обратными засыпками и текущая

DAG, который был выполнен для 10:30:00 AM UTC , фактически был выполнен в 10:40:00 AM UTC , последняя запись DAGRun всегда будет на единицу минусом, чем Текущее время. В нашем случае машинное время было 10:40:00 AM UTC

DAG Tree View

Если вы наведете курсор на один из кругов, вы увидите отметку времени перед Run: , которая сообщает время, когда он был выполнен.Вы можете видеть, что разница во времени у этих зеленых кружков составляет 10 минут. Древовидный вид немного сложен, но дает полную картину всего вашего рабочего процесса. В нашем случае он был запущен 4 раза и все задачи выполнены успешно, темно-зеленый цвет.

Вы можете избежать обратного заполнения двумя способами: вы устанавливаете start_date будущего или устанавливаете catchup = False в экземпляре DAG . Например, вы можете сделать что-то вроде следующего:

  с  DAG ('my_simple_dag', 
 catchup =  False , 
 default_args = default_args, 
 schedule_interval = '* / 10 * * * *', 
 # schedule_interval = Нет, 
)  as  dag: 

Если установить catchup = False , тогда не имеет значения, принадлежит ли ваша start_date прошлому или нет.Он будет выполняться с текущего времени и продолжится. Установив end_date , вы можете заставить DAG перестать работать.

 opr_hello >> opr_greet >> opr_sleep >> opr_respond 

Строка, которую вы видите выше, сообщает отношения между операторами, следовательно, строит весь рабочий процесс. Побитовый оператор здесь сообщает отношения между операторами. Здесь сначала запускается opr_hello , а затем остальные. Поток выполняется слева направо.В наглядной форме это выглядит так:

DAG В GraphView

 opr_hello >> opr_greet >> opr_sleep << opr_respond 

Если вы измените направление последнего оператора, поток будет выглядеть следующим образом:

Ответ задача будет выполнена параллельно и сна будет выполняться в обоих случаях.

В этом посте я обсудил, как можно внедрить комплексную систему рабочих процессов для планирования и автоматизации рабочих процессов. Во второй части я приведу реальный пример, чтобы показать, как можно использовать Airflow.Я хотел осветить это в этом посте, но он уже стал достаточно длинным, и объяснение концепции DAGRun было необходимо, поскольку мне потребовалось довольно много времени, чтобы понять это.

Как всегда, код этого поста доступен на Github .

Этот пост был первоначально опубликован здесь .

Если вам понравился этот пост, то подпишитесь на мой информационный бюллетень.

Airflow: как и когда использовать.Наряду со знанием того, как использовать Airflow… | by Alexa Griffith

Наряду со знанием того, как использовать Airflow, также важно знать, когда его использовать.

Airflow - популярный инструмент, используемый для управления и мониторинга рабочих процессов. Он хорошо работает для большинства наших рабочих процессов в области науки о данных в Bluecore, но в некоторых случаях другие инструменты работают лучше. Наряду со знанием , как использовать Airflow, также важно знать , когда его использовать.

«Airflow - это платформа для программного создания, планирования и мониторинга рабочих процессов.”- Документация по воздушному потоку

Звучит довольно полезно, не так ли? Что ж, это так! Airflow позволяет легко отслеживать состояние конвейера в их пользовательском интерфейсе, и вы можете создавать группы обеспечения доступности баз данных со сложными отношениями разветвления и разветвления между задачами. Они также добавляют:

«Богатые служебные программы командной строки позволяют легко выполнять сложные операции на DAG».

Это меня рассмешило, потому что иногда работа с Airflow ощущается как операция на головном мозге, а иногда это срабатывает, и кажется, что на следующий день я возвращаюсь домой.

Базовые компоненты

Прежде чем мы перейдем к более сложным аспектам Airflow, давайте рассмотрим несколько основных концепций.

DAG

DAG - это набор всех задач, которые вы хотите запустить, организованный таким образом, чтобы отражать их отношения и зависимости.

DAG, или ориентированные ациклические графы, представляют собой совокупность всех задач, единиц работы, находящихся в конвейере. Задачи организованы по их отношениям и зависимостям друг от друга.Например, если вы хотите запросить базу данных один, а затем загрузить результаты в базу данных два, вы хотите запустить задачу для запроса базы данных один непосредственно перед задачей для загрузки результатов в базу данных два. Направленный ациклический график означает, что ваш конвейер может двигаться только вперед, а не назад. Задача может повторить попытку, но не может быть повторно запущена после ее завершения и начала выполнения другой задачи нижестоящей.

Страница DAG - это домашняя страница пользовательского интерфейса Airflow. Отображаются расписания DAG, которые можно включить / выключить.

Airflow UI DAG view

DAG pipeline examples

Что делает Airflow таким полезным, так это его способность обрабатывать сложные взаимосвязи между задачами. Вы можете легко создавать задачи, которые разветвляются и разветвляются.

Ниже приведен пример рабочего процесса, который мы используем в Bluecore. Это очень простой DAG, который использует AppEngineOperator для вызова созданной нами в AppEngine команды, которая выполняет запрос и возвращает список активных партнеров Bluecore. Затем мы используем PythonOperator для обновления переменной Airflow.Если задача обновления завершилась успешно или не удалось, мы отправляем соответствующую метрику в datadog.

Задачи / Операторы

«Задачи создаются при создании экземпляров объектов операторов». -Документация по воздушному потоку

Скажите, что в 10 раз быстрее.

Задачи - это в идеале независимые части, которые не полагаются на информацию из другой задачи. Объекты класса операторов при запуске превращаются в задачи. Классы операторов могут быть импортированы, и создание экземпляра класса создает объект класса.Создание экземпляра (запуск кода оператора) этого объекта - это задача . Поначалу нюансы между задачей и оператором могут сбивать с толку, поэтому я нашел эту диаграмму полезной.

Определение группы DAG и задач в файле DAG

Концепции хороши, но вы можете спросить себя, как на самом деле написать код для создания группы DAG? Что ж, в Bluecore у нас есть репозиторий Github специально для файлов Python, определяющих даги. Например, вы можете создать example_dag.py и начните с определения объекта DAG. Вы должны импортировать класс DAG из Airflow и определить необходимые параметры.

Далее напишите каждое задание. Установка параметра dag для объекта dag коррелирует задачу с DAG.

Наконец, определите отношения между задачами.

Объединение определений DAG и задач вместе с определением задач восходящего / нисходящего потока приводит к созданию файла определения DAG.

Переменные

Переменные - еще один полезный компонент Airflow.Мы используем переменные для двух основных целей: , связанные со средой, и , параметры, специфичные для модели, . Переменные доступны в файле DAG, и, например, идентификатор проекта или тег изображения можно обновить без внесения каких-либо изменений в DAG. Это особенно полезно, если у вас несколько сред, таких как QA и production. Кроме того, некоторые из наших моделей работают не для всех наших партнеров, а для определенной группы партнеров. У нас есть отдельный DAG, который обновляет переменную, содержащую партнеров для конкретной модели, а затем, когда модель запускается, она извлекает свой список партнеров из переменной.

Просмотр переменных пользовательского интерфейса воздушного потока

Пулы

Пулы контролируют количество ресурсов, которые группа DAG может использовать одновременно. Пулы следует определять в зависимости от того, как быстро завершаются задачи и как быстро должна завершиться группа DAG. Убедитесь, что при использовании пула вы не используете чужой или обе группы DAG могут завершиться не так быстро, как ожидалось.

Airflow UI pool view

XComs

В идеале задачи независимы друг от друга, но иногда это невозможно сделать, и задачи должны взаимодействовать друг с другом.Это взаимодействие осуществляется через xcom. XComs можно «толкать» (отправлять) или «тянуть» (получать) между задачами.

Например, вам может потребоваться передать возвращаемое значение одной задачи в таблицу xcom, чтобы вы могли извлечь значение из таблицы xcom в следующей задаче и использовать его в качестве параметра. В простом примере DAG, ранее описанном в разделе DAG, список активных партнеров был помещен в таблицу xcom первой задачей, а вторая задача извлекла список партнеров из таблицы xcom и установила список как переменную Airflow.

Мы рассмотрели, когда использовать Airflow (когда ваш конвейер должен поддерживать разветвление на входе / выходе), как создать DAG, почему DAG полезны и о различных компонентах Airflow. Таким образом, мы узнали о

• DAG
• Задачи / Операторы
• Как создать DAG и установить отношения задач
• Переменные
• Пулы
• Xcoms

Теперь у вас есть инструменты, необходимые для начала создания DAG построение сложных конвейеров данных в! Если вам интересно узнать больше, см. Airflow: как и когда его использовать (Advanced) для получения дополнительной информации об операторах, структурировании DAG и проблемах масштабирования с помощью Airflow.

Apache Airflow: объяснение | Xplenty

Apache Airflow - это платформа, определенная в коде, которая используется для планирования, мониторинга и организации сложных рабочих процессов и конвейеров данных. В современном мире больше автоматизированных задач, интеграции данных и потоков процессов, чем когда-либо. очень важен мощный и гибкий инструмент для составления расписания и мониторинга ваших заданий.

Неважно, в какой отрасли вы работаете, вы столкнетесь с растущим набором задач, которые должны выполняться в определенном порядке, которые отслеживаются во время их выполнения и настраиваются так, чтобы предупреждать вас, когда они завершены или обнаруживают ошибки. .Также полезно узнать, как ваши процессы меняются с помощью показателей. Берут ли они больше времени или терпят неудачи? Эта информация позволяет вам создать повторяющийся подход.

Иногда сложные процессы состоят из набора нескольких задач, которые имеют множество зависимостей. Его довольно легко перечислить как набор родитель-потомок, но длинный список бывает сложно проанализировать. Правильный инструмент предлагает способ облегчить эту задачу.

Airflow помогает решить эти проблемы и может использовать Google Cloud Platform, AWS, Azure, PostgreSQL и многое другое.В этой статье мы познакомим вас с концепциями этой платформы и дадим вам пошаговое руководство и примеры того, как улучшить ее работу для ваших нужд.

Интегрируйте свои данные сегодня!

Попробуйте Xplenty бесплатно в течение 14 дней. Кредитная карта не требуется.

Содержание

1. Концепции воздушного потока
2. Установка
3. Пользовательский интерфейс
4. Код DAG
5. Автоматика
6. Датчики
7. Разъемы
8. Последние мысли
9. Интеграция воздушного потока с Xplenty

Концепции воздушного потока

DAG

Давайте поговорим о концепциях, на которых основан Airflow.Когда вы настраиваете выполнение нескольких задач в определенном порядке, вы создаете направленный ациклический график (или DAG). Направленный означает, что задачи выполняются в определенном порядке. Ацикличность означает, что вы не можете создавать петли, такие как циклы. Вы просматриваете процесс с помощью удобного графика. Вот простой пример, включающий задачу печати даты, за которой следуют две задачи, выполняемые параллельно. Вот как выглядит дерево:

Сначала трудно читать в бэкэнде. Листья дерева указывают на самую первую задачу, с которой нужно начать, за ними следуют ветви, образующие ствол.

Вы также можете отображать графики в нисходящей или восходящей форме. Эти варианты представляют собой ориентированные графы. Платформа позволяет вам выбрать любой макет, который вы предпочитаете.

Группы DAG описывают , как запускать задачи. Они определены в файлах Python, которые помещаются в папку DAG_FOLDER Airflow. Вы можете иметь столько, сколько вам нужно. Каждый может упоминать несколько задач, но лучше сохранить один логический рабочий процесс в одном файле. Экземпляры задач могут обмениваться метаданными.

Операторы

Операторы говорят , что нужно сделать .Оператор должен быть атомарным, описывать отдельную задачу в рабочем процессе, которому не нужно делиться чем-либо с другими операторами.

Airflow позволяет одному DAG использовать отдельные машины, поэтому операторам лучше быть независимыми.

Основные операторы, предоставляемые этой платформой, включают:

• BashOperator: для выполнения команды bash
• PythonOperator: для вызова функций Python
• Электронная почта Оператор: для отправки электронной почты
• SimpleHttpOperator: для вызова HTTP-запросов и получения текста ответа
• операторов БД (например,g .: MySqlOperator, SqlliteOperator, PostgresOperator , MsSqlOperator, OracleOperator и т. д.): для выполнения команд SQL.
• Датчик: для ожидания определенного события (например, файла или строки в базе данных) или времени

Задачи

Операторы относятся к задачам, которые они выполняют. Задача - это экземпляр оператора, например:

energy_operator = PythonOperator (task_id = 'report_blackouts', python_callable = enea_check, dag = dag)

В этом примере energy_operator является экземпляром PythonOperator , которому был назначен task_id , - функция python_callable и некоторый DAG.

Установка

Установка Airflow в Windows не проходит гладко. Используйте следующие инструкции, чтобы использовать Ubuntu WSL для успешного управления этим процессом:

1. Загрузите Ubuntu WSL из Магазина Windows.
2. Установите Ubuntu.
3. Запустите bash.
4. Убедитесь, что он поставляется с python 3.6.8 или около того ("python3 -version").
5. Добавьте эти пакеты для успешной установки PIP:
   
   1. sudo apt-get install software-properties-common
   2. sudo apt-add-репозиторий вселенная
   3. sudo apt-get update
6. Установите pip с помощью:
   
   1. sudo apt установить python3 python3-pip ipython3
   2. sudo apt установить virtualenv
7. Создать venv
   
   1. virtualenv -p путь_к_python / bin / python3 имя_округа
8. Выполните следующие 2 команды, чтобы установить воздушный поток:
   
   1. экспорт SLUGIFY_USES_TEXT_UNICODE = да
   2. pip3 установить apache-airflow
9. Откройте новый терминал.
10. Инициировать поток воздуха DB:
    
    1. воздушный поток initdb

Теперь вы можете вызвать версию Airflow.

(воздушный поток) vic @ DESKTOP-I5D2O6C: / mnt / c / airflow $ airflow версия

[2019-06-27 14: 21: 26,307] {__init__.py:51} ИНФОРМАЦИЯ - Использование исполнителя SequentialExecutor

____________ _____________

____ | __ () _________ __ / __ / ________ __

____ / | | _ / __ ___ / _ / _ __ / _ __ \ _ | / | //

___ ___ | / _ / _ __ / _ / / / _ / / _ | / | / /

_ / _ / | _ / _ / / _ / / _ / / _ / \ ____ / ____ / | __ / v1.10,3

И вот структура папок, которую он создает:

(воздушный поток) vic @ DESKTOP-I5D2O6C: / mnt / c / airflow / workspace / airflow_home $ tree

.

├── airflow.cfg

├── airflow.db

├── бревна

│ └── планировщик

│ ├── 2019-06-27

│ └── последняя ->

└── unittests.cfg

Интегрируйте свои данные сегодня!

Попробуйте Xplenty бесплатно в течение 14 дней. Кредитная карта не требуется.

Пользовательский интерфейс

Хотя интерфейсы не являются основной функцией любого инструмента интеграции, пользовательский интерфейс Airflow обеспечивает отличное взаимодействие с пользователем. Запустите команду веб-сервера airflow, чтобы получить доступ к консоли администратора по адресу localhost: 8080 / admin.

Вы увидите список доступных DAG и несколько примеров. Вы можете отключить примеры в воздушном потоке.cfg:

# Следует ли загружать примеры, поставляемые с Airflow. Хорошо на

# начать работу, но вы, вероятно, захотите установить для него значение False в производственной среде

# среда

load_examples = True

Этот список DAG дает основную информацию, например:

• Id
• График
• Владелец
• Статус и количество задач для активных запусков
• Время последнего выполнения
• Статус и количество запусков DAG
• Ссылки на подробности

Список также позволяет удобно включать и отключать группы DAG.Понятно, какие активны. Выбор любого из идентификаторов переключает на детали с древовидным представлением по умолчанию:

В списке перечислены все операторы в виде дерева со статусами выполнения во времени. Фильтры позволяют просматривать статусы за любой промежуток времени. При наведении указателя мыши во всплывающем окне отображаются дополнительные сведения:

Длительность задачи показывает полезный график для анализа производительности:

Вы можете проверить сведения, в которых упоминаются параметры параллелизма, имя файла и идентификаторы задач.

На этом экране можно запускать, обновлять или удалять DAG.

Код DAG

На подробном экране DAG вы можете проверить исходный код. Давайте рассмотрим это на простом примере ниже:

Этот раздел импорта отвечает за включение библиотеки Airflow, а также любых других библиотек, используемых в этой группе DAG:

из datetime import datetime

из импорта воздушного потока DAG

от воздушного потока.операторы.dummy_operator import DummyOperator

из airflow.operators.python_operator import PythonOperator

из функций import check_enea_blackouts

из функций import send_email_message

Далее следует определение функции:

def enea_check ():

email_message = check_enea_blackouts.report_blackouts ()

печать (email_message)

return 'Проверка отключений завершена.'

Это простая функция (не полностью включена в этот пример, поскольку она импортируется) для проверки отключений электроэнергии, упомянутых на веб-странице энергетического оператора. Содержание электронного письма печатается в журналах.

Затем у вас есть экземпляр группы DAG, созданный с расписанием, запускаемым каждые 5 минут с 7:00 до 23:00. дата установлена ​​в прошлом, но Airflow не догоняет, так как это будет довольно много запусков. Вы можете установить это значение true, если вам нужно загружать набор данных на ежедневной основе. Однако при запуске необходимо загружать прошлые данные изо дня в день.dag = DAG ('check_enea_blackouts', description = 'Проверка отключений на веб-сайте Enea',

schedule_interval = '* / 5 7-23 * * *',

start_date = datetime (2017, 3, 20), catchup = False)

Затем вы создаете задачи (экземпляры Оператора). В этом случае используются операторы Dummy и Python.

dummy_operator = DummyOperator (task_id = 'dummy_task', retries = 3, dag = dag)

enea_operator = PythonOperator (task_id = 'report_blackouts', python_callable = enea_check, dag = dag)

Перейти в раздел зависимостей.В этом примере это просто и указывает, что за dummy_operator должен следовать мой enea_operator. dummy_operator >> enea_operator

Вы используете последние две строки для тестирования. Подготовьте свои группы обеспечения доступности баз данных таким образом, чтобы можно было проводить модульное тестирование перед их планированием на платформе.

, если __name__ == '__main__':

enea_check ()

Интегрируйте свои данные сегодня!

Попробуйте Xplenty бесплатно в течение 14 дней. Кредитная карта не требуется.

Автоматика

Создание сложных примеров скриптом

Автоматизировать создание DAG в Airflow легко. Этот пример демонстрирует простоту написания сценариев DAG и показывает, как платформа работает со сложными рабочими процессами.

Для этого упражнения мы создали сценарий, который использует пакеты сайтов Python для создания задачи для каждого файла, указанного в этом месте. Первым шагом является создание набора, содержащего все имена файлов (с заменой дефисов на символы подчеркивания). Затем мы печатаем заголовок, содержащий импорт, определение экземпляра DAG с расписанием и фиктивный оператор для начала.Шаблон определения задачи в цикле создает задачи для каждого файла. Наконец, мне нужно добавить зависимости. Наконец, для каждого файла мы случайным образом добавляем до 5 восходящих зависимостей. Вот полный сценарий, использованный для создания DAG:

из os import listdir

из случайного импорта randint

root_path = r "/mnt/c/venv/airflow/lib/python3.6/site-packages"

file_set = set ()

для имени файла в listdir (root_path):

имя_файла = имя_файла.split ('.') [0]

file_set.add (filename.replace ("-", "_"))

common_part = "" "

из datetime import datetime

из импорта воздушного потока DAG

от airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator

из airflow.operators.python_operator import PythonOperator

из функций import check_enea_blackouts

из функций import send_email_message

dag = DAG ('filechecker_complex_dag_example', description = 'Таксы для файловых операций.',

schedule_interval = '* / 15 7,11,16 * * *',

start_date = datetime (2017, 3, 20), catchup = False)

dummy_operator = DummyOperator (task_id = 'dummy_task', retries = 3, dag = dag) "" "

DAG_task_definition = "" "

def {0} ():

print ('{0} invoked.')

возврат "{0} проверка завершена".

{0} _operator = PythonOperator (task_id = '{0} _operator', python_callable = {0}, dag = dag)

dummy_operator >> {0} _operator "" "

печать (общая_часть)

files_in_dag = []

для имени файла в наборе_файлов:

печать (DAG_task_definition.формат (имя файла))

для i в диапазоне (randint (0, min (6, len (files_in_dag)))):

print ('{0} _operator >> {1} _operator'.format (files_in_dag [randint (0, len (files_in_dag) -1)], filename))

files_in_dag + = [имя файла]

Мониторинг сложного рабочего процесса

Вот обзор графика:

На этом графике вы не можете получить сразу все детали. Когда вы наводите указатель мыши на названия статусов, вы получаете лучший обзор.Например, наведя курсор на «успех», можно быстро проверить, какая часть DAG завершена:

Удобно манипулировать графиком, увеличивать и уменьшать масштаб, проверять детали задач или быстро перемещать его при любом уровне масштабирования. Диаграмма Ганта хорошо подходит для сложных рабочих процессов:

Датчики

Датчики

- это особый тип операторов, используемых для мониторинга других ресурсов. Датчик - это подкласс BaseSensorOperator. Его функция poke вызывается в цикле до:

• он возвращает True
• он вызывает исключение AirflowSkipException, после чего статус экземпляра будет установлен на Skipped
• Это вызывает другое исключение, а затем повторяется в соответствии со значением повторных попыток. Например, FileSensor, который использует BaseSensorOperator (как указано в документации), может быть определен следующим образом:

от воздушного потока.contrib.sensors.file_sensor импорт FileSensor

от airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator

дата и время импорта

Импортный воздушный поток

default_args = {

"зависит_он_прошлое": Ложь,

"start_date": airflow.utils.dates.days_ago (1),

«повторных попыток»: 1,

"retry_delay": datetime.timedelta (часов = 5),

}

с airflow.DAG ("file_sensor_test_v1", default_args = default_args, schedule_interval = "* / 5 * * * *",) as dag:

start_task = DummyOperator (task_id = "start")

stop_task = DummyOperator (task_id = "stop")

sensor_task = FileSensor (task_id = "my_file_sensor_task", poke_interval = 30, fs_conn_id = , filepath = <имя файла или каталога>)

стартовая_задача >> сенсорная_задача >> стоп_задача

Разъемы

AirFlow позволяет определять множество подключений и поддерживает множество типов схем.Перейдите на вкладку Admin > Connections , чтобы увидеть очень обширный список по умолчанию:

Последние мысли

Платформа с открытым исходным кодом

Airflow предоставляет инженерам по данным функциональные возможности для разработки, мониторинга и создания сложных рабочих процессов корпоративного уровня. Хотя эта платформа не является инструментом ETL, она может интегрироваться с ним через свой API. Многие группы данных переходят на эту платформу, в том числе некоторые из крупных клиентов Xplenty.

Интегрируйте свои данные сегодня!

Попробуйте Xplenty бесплатно в течение 14 дней.Кредитная карта не требуется.

Интеграция воздушного потока с Xplenty

Airflow с Xplenty обеспечивает рабочие процессы в масштабе всего предприятия, которые легко интегрируют этапы ETL. Xplenty - это облачный инструмент ETL, который предоставляет простые визуализированные конвейеры данных для автоматизированных потоков данных из широкого диапазона источников и мест назначения.