
Airflow library를 설치하는 이유
▪ DAG을 local 환경에서 개발하기 위해 local 환경에 Airflow library를 설치해야함
▪ 또한 Airflow에서 제공하는 Class들을 사용하여 DAG을 개발하기 위해 설치
▪ 저번에 만들었던 Python 가상환경인 "venv"에 설치할 예정
서버환경에서 pip install로 Airflow를 설치하지 않는 이유
▪ pip install로도 Airflow를 설치할 수 있으나, 저사양의 아키텍처로 설치되기 때문에 제약 존재
▪ 따라서 도커로 설치해서 쓰는 경우가 많음
1. Airflow library 설치하기
▪ 해당 링크로 이동한 뒤 installation tools에 해당하는 코드 부분을 복사
Installation from PyPI — Airflow Documentation
airflow.apache.org

▪ VScode 열고 프로젝트의 최상위 폴더(AirflowProject) 열기
▪ 그 후 만들어진 가상환경을 바라보게 설정하기 위해 [Help] -> [Show All Commands] 클릭

▪ [Python: Select Interpreter] 클릭

▪ 방금 만들어뒀던 Python 가상 환경을 선택

▪ 그리고 나서 [Terminal] -> [New Terminal] 클릭해서 terminal 열기

▪ [화살표] -> [command Prompt] 클릭해서 cmd 창 열기

▪ 이때 cmd 창 맨 왼쪽에 파이썬 가상환경인 (venv)가 떠야함
▪ 그리고 나서 복사해둔 명령어 입력하여 설치

▪ 설치 완료 후 스크롤 올려보면 "Successfully installed"라는 메시지가 뜨는데 해당 문구가 뜨면 정상적으로 설치된 것임

참고:
Airflow 마스터 클래스 강의 - 인프런
데이터 파이프라인을 효율적으로 만들고 관리하기 위한 Orchestration 도구인 Airflow에 대해 배우는 강의입니다. 초보자도 차근차근 배울 수 있는 Airflow 마스터 클래스, 환영합니다!, 데이터 파이프
www.inflearn.com
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