Да, работал с Apache Airflow — это мощный инструмент для оркестрации и планирования задач. Основные моменты: - **DAG (Directed Acyclic Graph)**: Основная единица работы. Определяется в Python-скрипте, где задачи (операторы) связываются в граф зависимостей. - **Операторы**: `BashOperator`, `PythonOperator`, `PostgresOperator` и др. для выполнения задач. - **Планировщик**: Запускает задачи по расписанию или вручную через UI. Пример простого DAG: ``` from airflow import DAG from airflow.operators.bash import BashOperator from datetime import datetime with DAG( dag_id="example_dag", start_date=datetime(2023, 1, 1), schedule_interval="@daily", ) as dag: task1 = BashOperator(task_id="print_date", bash_command="date") task2 = BashOperator(task_id="echo", bash_command="echo 'Hello Airflow'") task1 >> task2 # Определение порядка выполнения ``` Также знаком с **XCom** для обмена данными между задачами, **Hooks** для подключений к внешним системам и настройкой **Executor** (Local, Celery, Kubernetes).