Automatizando Pipelines ETL com Airflow: Erros comuns para evitar
No cenário de Engenharia de Dados, o Apache Airflow se tornou o padrão ouro para a orquestração de dados. Sua flexibilidade e a capacidade de definir fluxos complexos como código (Python) encantam qualquer desenvolvedor. No entanto, com grandes poderes vêm grandes responsabilidades e grandes contas de nuvem se não for bem gerenciado.
É muito comum assumirmos projetos de clientes onde o Airflow está lento, caindo constantemente ou gerando custos excessivos na AWS/GCP. Frequentemente, a culpa não é da ferramenta, mas de como ela foi implementada. Neste artigo, vamos explorar os erros comuns do Apache Airflow que podem estar sabotando sua operação e como corrigi-los.
1. O Airflow não é uma ferramenta de Processamento
Este é, sem dúvida, o erro número 1. Muitos engenheiros iniciantes tentam usar o servidor do Airflow para processar gigabytes de dados usando Pandas dentro de uma task. O Airflow é um orquestrador, não um processador.
Se você precisa transformar dados pesados, sua automação ETL deve disparar um job no Spark, no Databricks ou uma query no Snowflake. O Airflow apenas monitora se o job terminou. Processar dados localmente no worker do Airflow causa falta de memória e derruba todo o agendamento.
2. Código no “Top-Level” (O assassino de performance)
Você sabia que o Airflow analisa todos os arquivos de DAGs a cada poucos segundos para buscar mudanças? Se você colocar código pesado (como conexões de banco de dados ou requisições de API) fora da definição das Tasks, esse código será executado milhares de vezes sem necessidade.
Como identificar:
Se o seu scheduler está usando 100% da CPU constantemente e a interface web está lenta, verifique se há variáveis ou chamadas externas no início dos seus arquivos Python, fora dos operadores.
3. Ignorar a Idempotência
Uma palavra difícil para um conceito simples: se você rodar a mesma task 10 vezes, o resultado final deve ser o mesmo. Na orquestração de dados, falhas acontecem. A internet cai, a API do fornecedor trava. Se o seu pipeline rodar novamente, ele não pode duplicar os dados no seu Data Warehouse.
- O Erro: Usar “INSERT INTO” sem verificar se o dado já existe.
- A Solução: Usar estratégias de “DELETE antes de INSERT” para a partição específica do dia ou usar comandos de “MERGE” (Upsert).
4. O Perigo do “datetime.now()”
Usar a função de “hora atual” do Python dentro de uma DAG é uma armadilha clássica. Em pipelines de dados, o que importa não é o momento em que o script roda (tempo de execução), mas sim a qual período os dados se referem (tempo lógico).
Ao usar datetime.now(), você impede que o Airflow faça o Backfill (reprocessamento de dados passados). Sempre utilize as variáveis nativas do Airflow, como {{ execution_date }} ou {{ data_interval_start }}, para garantir que seu pipeline seja consistente historicamente.
5. Falta de Padronização e Governança
Em empresas que crescem rápido, cada Engenheiro de Dados escreve DAGs do seu jeito. O resultado é um ambiente impossível de manter, onde apenas o criador do código sabe consertá-lo. Isso gera o famoso Lock-in humano.
A solução é criar módulos reutilizáveis e impor padrões de código via CI/CD. Se sua equipe gasta mais tempo corrigindo pipelines quebrados do que criando novos insights, a governança falhou.
Precisa arrumar a casa?
O Apache Airflow é poderoso, mas exige uma arquitetura bem desenhada para não virar uma dor de cabeça cara. Identificar e corrigir esses erros comuns do Apache Airflow é o primeiro passo para uma operação de dados madura.
Se você sente que sua infraestrutura de dados está instável ou custando mais do que deveria, nossa equipe de Engenharia de Dados pode realizar um diagnóstico completo e otimizar seus pipelines.
Entre em contato conosco e vamos transformar seus pipelines quebrados em uma operação confiável.
