通过airflow的ETL是否会占用大量的机器资源？

使用Airflow进行ETL的过程中，可能会占用一定的机器资源，特别是在处理大数据集时。然而，Airflow提供了许多配置选项，可以帮助您优化资源利用率，从而降低资源占用率。

以下是一些优化Airflow资源利用率的建议：

1. 调整DAG的并发度：Airflow允许您为每个DAG设置并发度，以限制DAG的同时运行实例数。通过调整并发度，您可以控制DAG占用的资源数量。

2. 调整任务的资源要求：在定义任务时，可以指定任务需要的资源数量和限制。通过调整这些参数，您可以限制任务占用的资源数量。

3. 使用资源管理器：Airflow支持多种资源管理器，例如Kubernetes和YARN。通过使用这些资源管理器，您可以更好地管理和优化资源利用率。

4. 避免使用不必要的运算符：Airflow提供了许多运算符，但并非所有运算符都适用于您的ETL流程。避免使用不必要的运算符可以降低资源占用率。

总之，使用Airflow进行ETL可能会占用一定的机器资源，但通过调整配置选项和使用资源管理器等工具，可以优化资源利用率并降低资源占用率。