Насколько детально работал с AirFlow

Работал с AirFlow для оркестрации ETL/ML пайплайнов. Основные задачи:

• Создание DAG’ов для планирования и мониторинга задач (PythonOperator, BashOperator, DockerOperator).
• Настройка расписаний, триггеров (например, schedule_interval="@daily").
• Обработка зависимостей между тасками через set_upstream/set_downstream.
• Использование XCom для передачи данных между тасками.
• Мониторинг через AirFlow UI, логирование, алертинг.

Пример простого DAG:

from airflow import DAG  
from airflow.operators.python import PythonOperator  
from datetime import datetime  

def hello_world():  
    print("Hello, AirFlow!")  

dag = DAG(  
    "hello_world",  
    start_date=datetime(2023, 1, 1),  
    schedule_interval="@daily"  
)  

task = PythonOperator(  
    task_id="print_hello",  
    python_callable=hello_world,  
    dag=dag  
)  

Также работал с продовыми настройками: пулы, ретраи, SLA, деплой через Celery/KubernetesExecutor.