# 快速開始 > 貢獻者：[@ImPerat0R\_](https://github.com/tssujt)、[@zhongjiajie](https://github.com/zhongjiajie) 安裝是快速而直接的。 ```bash # airflow 需要 home 目錄，默認是~/airflow， # 但是如果你需要，放在其它位置也是可以的 # (可選) export AIRFLOW_HOME = ~/airflow # 使用 pip 從 pypi 安裝 pip install apache-airflow # 初始化數據庫 airflow initdb # 啟動 web 服務器，默認端口是 8080 airflow webserver -p 8080 # 啟動定時器 airflow scheduler # 在瀏覽器中瀏覽 localhost:8080，并在 home 頁開啟 example dag ``` 運行這些命令后，Airflow 將創建`$AIRFLOW_HOME`文件夾，并放置一個`airflow.cfg`文件，其默認值可以讓您快速上手。您可以通過查看`$AIRFLOW_HOME/airflow.cfg`文件或者在 UI 的`Admin->Configuration`菜單中檢查相關配置。如果由 systemd 啟動，則 webserver 的 PID 文件將存儲在`$AIRFLOW_HOME/airflow-webserver.pid`或`/run/airflow/webserver.pid`。 開箱即用，Airflow 使用 sqlite 數據庫，由于使用此數據庫后端無法進行并行化，因此您應該迅速替換它。它與`SequentialExecutor`一起使用，但僅能按順序運行任務實例。雖然這是非常有限的，但它允許您快速啟動和運行并瀏覽 UI 和命令行實用程序。 以下是一些將觸發一些任務實例的命令。在運行以下命令時，您應該能夠在`example_bash_operator`DAG 中看到任務的狀態發生變化。 ```py # 運行第一個任務實例 airflow run example_bash_operator runme_0 2015-01-01 # 運行兩天的任務回填 airflow backfill example_bash_operator -s 2015-01-01 -e 2015-01-02 ``` ## 下一步是什么？ 通過以上的學習，您可以前往[教程](zh/tutorial.md)部分獲取更多示例，或者前往[操作指南](zh/howto/index.md)進行更進一步的實踐。