在帮助小伙伴`helplove`探索数据自动化流程的路上，我们决定尝试搭建一个Airflow单机版环境。🌈 为了简化配置，我们选择不依赖MySQL或Redis，专注于体验Airflow的基本功能。🛠️
首先，我们需要确保Python环境已经准备好。🐍 我们通过pip安装了Airflow，并利用SQLite作为元数据库来存储任务状态和调度信息。 SQLite是一个轻量级的选择，非常适合单机测试。📚
接着，我们配置了Airflow的web服务器和scheduler，确保它们能正确启动并运行。📖 在此过程中，我们遇到了一些小问题，但通过查阅官方文档和社区论坛，这些问题都得到了解决。🌐
最后，我们成功创建了一个简单的DAG（有向无环图），用于演示任务的执行流程。🎉 这个过程不仅加深了我们对Airflow的理解，也为未来的项目打下了坚实的基础。🔧
通过这次实践，我们发现即使没有复杂的外部服务支持，Airflow依然能够很好地满足日常的数据处理需求。🚀
希望这篇记录对你有所帮助！如果有任何问题或建议，欢迎随时留言交流！💬