Marketing Data Pipelines mit Airflow: Idempotenz & Wiederverwendbarkeit
In dieser Airflow Blog Serie haben wir bisher modulare Task-Designs, Resilienz mit Retries und Alerting sowie Workflow-Muster für Klarheit und Skalierung behandelt. Ein kritischer Baustein für Marketing Data Pipelines mit Airflow ist jedoch oft unterschätzt: Was passiert bei einem erneuten Lauf?
Wenn Sie einen DAG neu starten und anschließend doppelte Zeilen im Warehouse finden, spüren Sie die Folgen nicht-idempotenter Tasks. Gerade in Marketing Data Pipelines mit Airflow – mit instabilen APIs, verspäteten Dateien und häufigen Retries – ist das ein ständiges Risiko.
In diesem Beitrag zeigen wir, wie Sie Marketing Data Pipelines mit Airflow idempotent (sicher erneut ausführbar) und wiederverwendbar gestalten.
Was bedeutet Idempotenz in Marketing Data Pipelines mit Airflow?
Ein idempotenter Task kann mehrfach ausgeführt werden, ohne das Ergebnis zu verändern. Denken Sie an „Speichern“ in einem Texteditor: Egal wie oft Sie klicken, Ihr Dokument wird nicht dupliziert.
✅ Mit Idempotenz: Bei einem erneuten Versuch werden dieselben Daten einmal abgerufen und sicher geladen.
❌ Ohne Idempotenz: Bei einem erneuten Versuch werden dieselben Daten erneut abgerufen und Duplikate in Ihr Warehouse eingefügt.
Praktische Techniken für Idempotenz
1. Batch-IDs verwenden
Jeder DAG-Lauf sollte eine eindeutige Kennung haben (in der Regel das Ausführungsdatum). Übergeben Sie diese batch_id an jede Aufgabe.
- Fügen Sie die batch_id in S3-Pfade ein, damit bei Wiederholungsversuchen dieselben Dateien überschrieben werden, anstatt neue zu erstellen.
- Leiten Sie es an Sensoren weiter, um sicherzustellen, dass die richtigen Dateien nachgelagerte Schritte auslösen.
XCom vs Variable
XCom vs Variable
Im obigen Beispiel habe ich Variable.set und Variable.get verwendet, um Werte zwischen Aufgaben zu übertragen, aber es gibt tatsächlich eine besser geeignete Alternative: XComs. Mit xcom_push und xcom_pull können Sie mit Airflow Daten austauschen, die nur für die Dauer eines einzelnen DAG-Laufs verfügbar sind.
- Variable.set speichert einen Wert in der Metadaten-Datenbank von Airflow, sodass er über mehrere DAG-Läufe hinweg wiederverwendet werden kann.
- Variable.get ruft diesen gespeicherten Wert an beliebiger Stelle in Ihren DAGs ab.
- xcom_push teilt einen kleinen Datenblock zwischen Aufgaben innerhalb desselben DAG-Laufs.
- xcom_pull ruft diesen Wert aus einer anderen Aufgabe im selben Lauf ab.
Dadurch eignen sie sich perfekt für Dinge wie Batch-IDs, Dateipfade oder Zeitstempel, die sich von Lauf zu Lauf ändern.
Variablen hingegen bleiben über mehrere Läufe hinweg bestehen und eignen sich besser für Konstanten oder Konfigurationswerte wie API-Schlüssel oder Client-IDs.
Wenn Sie Variablen für temporäre Daten verwenden, riskieren Sie, bei Wiederholungsversuchen den Status zu überschreiben oder die Idempotenz zu verletzen. XComs bewahren diese kurzlebigen Informationen dort auf, wo sie hingehören, nämlich innerhalb des Laufs. Dadurch werden Ihre Pipelines übersichtlicher und sicherer für die erneute Ausführung.
Abruf nach dem letzten Aktualisierungszeitstempel
Wenn Sie Daten aus APIs abrufen, sollten Sie nicht alles abrufen. Rufen Sie stattdessen nur Datensätze ab, die nach dem letzten Zeitstempel „last_modified_at” in Ihrem Warehouse erstellt oder geändert wurden. Dieser Ansatz reduziert die API-Auslastung, verhindert Duplikate und sorgt dafür, dass die Pipeline immer weiterläuft.
3. Inkrementelles Laden statt vollständiger Kopien
Dank Technik Nr. 2 müssen Sie nicht bei jedem Durchlauf alles kopieren. Verwenden Sie stattdessen inkrementelle Ladestrategien:
- Mit COPY INTO können Sie blind anhängen (wie wir es in unserem LinkedIn-DAG über den CopyFromExternalStageToSnowflakeOperator tun).
- Mit den MERGE-Anweisungen von Snowflake können Sie Änderungen intelligenter handhaben:
- Neue Datensätze werden eingefügt.
- Bestehende Datensätze werden aktualisiert.
- Duplikate werden vermieden.
So bleiben Ihre Daten aktuell, ohne dass es zu unübersichtlichen Duplikaten kommt.
Idempotenz geht natürlich mit Wiederverwendbarkeit einher. Durch die Parametrisierung Ihrer DAGs mit Elementen wie batch_id, client_id oder campaign_id können Sie:
- Die gleiche DAG-Struktur über mehrere Konten hinweg ausführen.
- Die Logik standardisieren und gleichzeitig Daten isolieren.
- Auf neue Kunden skalieren, ohne neue DAGs schreiben zu müssen.
Ohne Idempotenz ist jeder Retry ein Risiko für die Integrität Ihres Data Warehouse. Mit Idempotenz sind Retries sicher und vorhersehbar.
Fazit: Von Rohdaten zu belastbaren Antworten
Wenn Daten sauber fließen, treffen Sie in Ihrem Marketing- und Sales-Team schneller bessere Entscheidungen. Robuste Marketing Pipelines mit Airflow sind eine gute Herangehensweise dafür.
Wir richten mit Ihnen Airflow– und Snowflake-Workflows ein, etablieren ein Measurement-Framework und sorgen für aussagekräftige Reports und Dashboards. Alles pragmatisch, dokumentiert und direkt anwendbar.