# स्थानीय रूप से Install और Run — Apache Airflow: Data Pipelines का Orchestration

Source: https://www.geekswithgeeks.com/hi/airflow/af-install-run

> Official constraints के साथ virtual environment में Airflow install करें और शुरू करें।

## venv और constraints फ़ाइल उपयोग करें

Airflow की कई dependencies हैं, इसलिए उसे **virtual environment** में आपके Airflow व Python versions की project की **constraints फ़ाइल** के साथ install करें; इससे संगत versions pin होते हैं और dependency टकराव से बचाव होता है। सीखने के लिए `airflow standalone` database initialise करता है, admin user बनाता है और सारे components एक मशीन पर शुरू करता है। सीखने से आगे के लिए Docker Compose, official Helm chart या managed service (Amazon MWAA, Google Cloud Composer, Astronomer) उपयोग करें। Config, logs और DAGs folder कहाँ रहें यह `AIRFLOW_HOME` से तय करें।

## Constraints के साथ install

Version संख्याएँ अपनी चाही release से बदलें। Airflow 3.x को समर्थित Python 3 version चाहिए; install docs देखें।

```bash
python3 -m venv af-venv && source af-venv/bin/activate
AIRFLOW_VERSION=3.0.6
PYTHON_VERSION="$(python -c 'import sys; print(f"{sys.version_info.major}.{sys.version_info.minor}")')"
pip install "apache-airflow==${AIRFLOW_VERSION}" \
  --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-${AIRFLOW_VERSION}/constraints-${PYTHON_VERSION}.txt"

export AIRFLOW_HOME=~/airflow
airflow standalone          # learning only: DB + admin user + all components
```

## Production में standalone उपयोग न करें

यह स्थानीय SQLite database और एक process उपयोग करता है, जो सीखने के लिए ठीक है पर समवर्ती, भरोसेमंद production उपयोग के लिए नहीं।

**Quiz:** Airflow को constraints फ़ाइल के साथ install क्यों करें?

- [ ] UI खोलने के लिए यह ज़रूरी है
- [ ] यह Airflow को मुफ़्त बनाती है
- [ ] यह scheduler हटाती है
- [x] यह संगत dependency versions pin करती है और टकराव से बचाती है

*Answer:* यह संगत dependency versions pin करती है और टकराव से बचाती है. Constraints हर release के लिए packages के परखे हुए versions का समूह देती हैं।