Airflow Cho Người Mới: Xây Dựng Workflow ETL Đầu Tiên

Trang chủ> Blog > Chia sẻ kinh nghiệm > Airflow Cho Người Mới: Xây Dựng Workflow ETL Đầu Tiên

Airflow Cho Người Mới: Xây Dựng Workflow ETL Đầu Tiên

Airflow là một trong những công cụ orchestration phổ biến nhất trong Data Engineering. Nếu bạn muốn triển khai pipeline ETL một cách bài bản, đây là lựa chọn số một. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu Airflow là gì, các khái niệm cơ bản và cách bắt đầu với workflow đầu tiên.

315 lượt xem

Nội dung bài viết

Airflow là gì và tại sao quan trọng?

Apache Airflow là nền tảng mã nguồn mở giúp bạn:

🕒 Tự động hoá quy trình: lên lịch chạy pipeline hằng ngày/tuần/tháng.
🔗 Quản lý phụ thuộc giữa các task: đảm bảo dữ liệu được xử lý đúng thứ tự.
📊 Giám sát & theo dõi: xem trạng thái task, log lỗi, retry khi cần.
🔄 Dễ mở rộng: kết nối với database, API, dịch vụ cloud.

Nói cách khác, Airflow là “nhạc trưởng” giúp toàn bộ các bước trong ETL hoạt động nhịp nhàng, đáng tin cậy.

Các khái niệm cơ bản cần biết

DAG (Directed Acyclic Graph): Tập hợp các bước (task) trong pipeline và cách chúng phụ thuộc nhau.
Task: Một bước xử lý cụ thể (ví dụ: đọc file CSV, transform dữ liệu, ghi kết quả vào database).
Operator: “Loại” task – ví dụ PythonOperator cho Python, BashOperator cho shell script.
Scheduler: Thành phần giúp DAG chạy tự động đúng lịch.
Worker: Máy chủ thực thi các task.

Quy trình xây dựng một workflow ETL với Airflow
Xác định dữ liệu cần xử lý – nguồn ở đâu, định dạng gì (CSV, API, DB).
Thiết kế DAG – gồm các task: Extract → Transform → Load.
Triển khai DAG lên Airflow – đặt lịch chạy (ví dụ hằng ngày).
Theo dõi & tối ưu – xem log, xử lý lỗi, cải thiện thời gian chạy.

Mẹo cho người mới

✅ Bắt đầu nhỏ: tạo một DAG đơn giản với vài task để làm quen.
✅ Giữ môi trường gọn gàng: dùng Docker hoặc Virtualenv.
✅ Theo dõi log thường xuyên: giúp bạn hiểu vì sao task fail.
✅ Quản lý version: lưu DAG trong Git để dễ bảo trì.

Lời khuyên từ MCI Academy

Học từ cơ bản đến nâng cao: DAG, Operator, XCom, Trigger Rules.
Làm dự án thực tế: pipeline ETL chạy trên cloud, kết nối với BigQuery hoặc Redshift.
Được mentor hỗ trợ & review pipeline của bạn.

📞 Hotline: 0352.433.233
📧 Email: cskh@mcivietnam.com

Chương trình đào tạo: Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Kĩ sư dữ liệu, Lập trình ứng dụng.

Chất lượng nhất - Uy tín nhất - Nhiều học viên tin tưởng nhất

Hơn 8000 học viên ưu tú đã tốt nghiệp

Các khóa học

Điện toán đám mây

Mastering AWS : From Basics to Applications Specialized
Data Engineer Track Specialized
Combo Data Engineering Professional Hot

Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu và Kĩ sư dữ liệu

AI & DASHBOARD – CHỈ 990K Hot
Combo Python Level 1 & Level 2 Bestseller
Business Intelligence Track Hot
Data Science Track Bestseller
Data Analyst Professional (Data Analyst with Python Track) Bestseller

Phân tích kinh doanh, Chuyển đổi số

RPA UiPath Nâng Cao: Chiến Thuật Automation Cho Chuyên Gia Specialized
RPA UiPath cho Người Mới Bắt Đầu: Thành Thạo Automation Chỉ Trong 1 Ngày Specialized
Business Analyst Fast Track Bestseller
Business Analyst Bestseller

Chứng chỉ nghề nghiệp, Chứng chỉ quốc tế

PL300-Microsoft Power BI Data Analyst Associate Bestseller

Trí tuệ nhân tạo

Đăng ký tư vấn khóa học

Số điện thoại*:

Họ và tên*:

Địa điểm học*:

Khóa học:

Giới tính*:

Nam

Nữ

Bạn biết đến MCI qua*:

Facebook

Giới thiệu bạn bè

Website MCI

Kênh khác

Câu hỏi cho MCI (nếu có):

Các bài viết liên quan

🧱 Incremental Load & CDC – Bộ Đôi Hoàn Hảo Cho Data Pipeline 2025 ⚡📡

“Thay vì mỗi ngày quét cả núi dữ liệu, hãy chỉ lấy phần thay đổi. Incremental + CDC chính là bí kíp giúp hệ thống data chạy nhanh, rẻ và real-time.” 🧠✨

🌊 Change Data Capture (CDC) – “Trái Tim” Của Dữ Liệu Real-time 🧭💥

“CDC biến database từ nơi lưu trữ thụ động → thành một dòng sự kiện sống động, nơi mọi thay đổi đều trở thành tín hiệu cho hệ thống downstream.” 🧠📡

🧰 Data Wrangling & Feature Engineering – “Công Đoạn Vàng” Trước Khi Làm Model

“80% thời gian của Data Scientist là để chuẩn bị dữ liệu. 20% còn lại là để than vãn vì dữ liệu chưa sạch 😅”