aws airflow文档

时间: 2023-08-30 14:12:03 浏览: 144

Airflow Documentation

Airflow is a platform to programmatically author, schedule and monitor workflows. Use airflow to author workflows as directed acyclic graphs DAGs) of tasks. The airflow scheduler executes your tasks on an array of workers while following the specified dependencies. Rich command line utilities make performing. complex surgeries on DAGs a snap. The rich user interface makes it easy to visualize pipelines running in production, monitor progress, and troubleshoot issues when needed. ### Apache Airflow：数据管道自动化平台详解 #### 一、Airflow 原则与核心概念 Airflow 是一个用于程序化地编写、调度和监控工作流的平台。该平台的核心理念是通过定义有向无环图（DAGs）来实现工作流的管理。在 Airflow 中，工作流被设计成一系列的任务，这些任务按照预先定义好的依赖关系被执行。这样的设计使得用户能够非常直观地看到整个数据处理流程，并且能够轻松地进行管理和维护。 - **有向无环图（DAGs）**：在 Airflow 中，工作流是以 DAG 的形式存在的。每个 DAG 包含一系列的任务，这些任务之间的执行顺序通过定义的依赖关系确定。DAGs 提供了一种可视化的方式来看待工作流。 - **任务（Tasks）**：每个 DAG 包含多个任务，这些任务可以是 Python 脚本、Bash 脚本或其他任何可执行代码。每个任务都有自己的执行逻辑，并且可以根据需要与其他任务建立依赖关系。 - **执行器（Executors）**：Airflow 支持多种执行器，如 LocalExecutor、CeleryExecutor、KubernetesExecutor 等，这些执行器负责将任务分发到不同的节点上执行。 - **调度器（Scheduler）**：Airflow 的调度器负责根据定义好的 DAGs 和任务之间的依赖关系来安排任务的执行。它还负责跟踪任务的状态，并确保所有任务都按照预期执行。 #### 二、Airflow 安装与快速入门 ##### 2.1 安装 Airflow - **获取 Airflow**：你需要安装 Airflow。可以通过 pip 安装 Airflow，命令如下： ```bash pip install apache-airflow ``` - **额外包**：Airflow 还支持许多额外的包，这些包可以提供更多的功能，例如连接到 Google Cloud 或者其他外部系统。你可以通过指定额外的包来安装它们： ```bash pip install "apache-airflow[google]" ``` - **初始化数据库**：在首次运行 Airflow 之前，需要初始化数据库。这一步骤会创建所需的数据库表。 ```bash airflow db init ``` ##### 2.2 快速入门教程 - **定义 DAG**：在 Airflow 中，每个工作流都是由一个或多个 DAG 定义的。DAG 定义文件通常位于 `dags` 文件夹中，可以使用 Python 编写。 ```python from datetime import timedelta from airflow import DAG from airflow.operators.bash_operator import BashOperator from airflow.utils.dates import days_ago default_args = { 'owner': 'airflow', 'depends_on_past': False, 'start_date': days_ago(2), 'email': ['airflow@example.com'], 'email_on_failure': False, 'email_on_retry': False, 'retries': 1, 'retry_delay': timedelta(minutes=5), } dag = DAG( 'tutorial', default_args=default_args, description='A simple tutorial DAG', schedule_interval=timedelta(days=1), ) # Define a BashOperator task t1 = BashOperator( task_id='print_date', bash_command='date', dag=dag, ) ``` - **任务（Tasks）**：在 DAG 定义文件中，每个任务通常是一个 Operator 的实例，例如 BashOperator 或 PythonOperator。 ```python t1 = BashOperator( task_id='print_date', bash_command='date', dag=dag, ) ``` - **设置依赖**：在定义好任务之后，可以通过调用 `.set_upstream()` 方法或使用 Python 的列表来设置任务之间的依赖关系。 ```python t1 >> t2 ``` - **测试 DAG**：为了确保 DAG 正确无误，你可以使用 Airflow 的内置工具来测试 DAG 的执行情况。 ```bash airflow test tutorial print_date 2020-01-01 ``` #### 三、高级功能与最佳实践 ##### 3.1 使用 Operators - **BashOperator**：用于执行 Bash 命令。这是最基本的 Operator，适用于简单的 shell 命令执行。 ```python from airflow.operators.bash_operator import BashOperator bash_task = BashOperator( task_id='bash_task', bash_command='echo "Hello, Airflow!"', dag=dag, ) ``` - **PythonOperator**：用于执行 Python 函数。当你需要在 Airflow 任务中运行复杂的 Python 逻辑时，可以使用 PythonOperator。 ```python from airflow.operators.python_operator import PythonOperator def print_hello(): return 'Hello, Airflow!' python_task = PythonOperator( task_id='python_task', python_callable=print_hello, dag=dag, ) ``` - **Google Cloud Platform Operators**：如果你的工作流涉及到 Google Cloud 的服务，那么可以使用专门针对 GCP 的 Operators 来简化操作。 ```python from airflow.providers.google.cloud.operators.bigquery import BigQueryCreateEmptyTableOperator create_table = BigQueryCreateEmptyTableOperator( task_id='create_table', dataset_id='my_dataset', table_id='my_table', schema_fields=[ {'name': 'emp_name', 'type': 'STRING', 'mode': 'REQUIRED'}, {'name': 'salary', 'type': 'INTEGER', 'mode': 'NULLABLE'}, ], dag=dag, ) ``` ##### 3.2 管理 Connections - **创建 Connections**：在 Airflow 中，你可能需要与外部系统（如数据库、API 等）建立连接。你可以通过 UI 或者环境变量的方式来创建 Connections。 - **通过 UI 创建 Connection**：登录 Airflow Web UI，在 Admin > Connections 页面中点击“Add”按钮来创建一个新的 Connection。 - **通过环境变量创建 Connection**：对于安全性和自动化需求较高的场景，可以通过环境变量来创建 Connections。 ```bash export AIRFLOW_CONN_MYSQL_DEFAULT="mysql://user:password@host:port/db" ``` - **编辑 Connections**：如果需要修改已有的 Connections，可以直接在 Airflow 的 Web UI 中进行编辑。 ```bash airflow connections edit mysql_default ``` - **Connection 类型**：Airflow 支持多种 Connection 类型，包括但不限于 HTTP、HTTPS、FTP、SFTP、MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server 等。 ##### 3.3 日志记录与安全性 - **日志记录**：Airflow 提供了多种方式来记录日志，包括本地文件系统、Amazon S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage 等。 - **本地文件系统**：默认情况下，Airflow 将日志记录到本地文件系统。 - **Amazon S3**：要将日志记录到 Amazon S3，需要配置相应的插件并设置 S3 的 endpoint、access key 和 secret key。 - **Azure Blob Storage**：若要将日志记录到 Azure Blob Storage，同样需要配置相应的插件。 - **Google Cloud Storage**：要将日志记录到 Google Cloud Storage，也需要配置相应的插件。 - **安全性**：Airflow 重视安全性，提供了多种机制来保护 Connections 的敏感信息。例如，可以使用加密的 Secrets Manager 或者 Kubernetes Secrets 来存储敏感数据。 ##### 3.4 扩展与部署 - **使用 Celery 扩展**：Celery 是一种流行的分布式任务队列。Airflow 可以与 Celery 配合使用，从而实现任务的水平扩展。 ```bash airflow celery worker -A airflow --loglevel=info --concurrency=4 -n worker1 ``` - **使用 Dask 扩展**：除了 Celery 之外，Airflow 还支持 Dask 作为执行器。Dask 提供了一个更高级别的 API，适合于大规模数据处理任务。 ```bash airflow dask worker -A airflow --loglevel=info --concurrency=4 -n worker1 ``` - **使用 Mesos 扩展**：对于需要高度定制化和控制的场景，可以使用 Apache Mesos 作为执行器。 ```bash airflow mesos worker -A airflow --loglevel=info --concurrency=4 -n worker1 ``` ##### 3.5 用户界面与屏幕截图 Airflow 提供了一个丰富的用户界面，使得用户能够直观地查看和管理 DAGs。以下是一些关键的 UI 组件： - **DAGs 视图**：显示所有的 DAGs 列表，并允许用户查看、编辑或删除 DAGs。 - **树视图**：提供一个树形结构来展示 DAGs 的结构，便于理解 DAG 的整体架构。 - **图视图**：图形化地展示了 DAG 的执行流程，使得用户可以清晰地看到任务之间的依赖关系。 - **变量视图**：用于管理全局变量，这些变量可以在 DAGs 中被引用。 - **甘特图**：以时间轴的形式展示了 DAG 的执行进度，有助于监控任务的执行情况。 - **任务持续时间**：显示每个任务的执行时间，这对于优化工作流非常有用。 - **代码视图**：可以直接查看 DAG 定义文件的源代码，方便调试和维护。 - **任务实例上下文菜单**：提供了对单个任务实例的操作选项，如重试、清除等。 #### 四、总结 Airflow 是一个功能强大的工作流管理系统，它不仅提供了丰富的功能来帮助用户编写、调度和监控复杂的数据管道，还拥有直观的用户界面和强大的社区支持。通过本文的介绍，我们了解了 Airflow 的基本原理、安装步骤、核心概念以及如何利用其高级功能来构建高效的数据处理工作流。无论是初学者还是经验丰富的数据工程师，都可以从 Airflow 中获益匪浅。

您可以在 AWS 官网上找到 Airflow 的文档，以下是一些参考链接： 1. AWS 文档：https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/mwaa/latest/userguide/what-is-airflow.html 2. Apache Airflow 官方文档：https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/index.html 3. AWS 官方 GitHub 仓库：https://github.com/aws/aws-mwaa-airflow 4. AWS 官方博客：https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/tag/mwaa/ 希望这些链接能够帮助到您！

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