PyCon 2019: 从脚本汤到Airflow的完整管道教程

资源摘要信息:"Airflow-Tutorial：PyCon 2019的气流教程" 知识点概述: 该教程是关于如何使用Python编写ETL(提取、转换、加载)管道，并使用Apache Airflow进行管理和调度的一系列实践指南。教程详细介绍了从设置本地数据库到在云平台上部署Airflow实例的整个过程。 1. **设置本地数据库** - 教程首先会指导用户如何配置本地环境中的数据库，以便于后续的ETL操作。常用的数据库管理系统包括SQLite、PostgreSQL、MySQL等。此步骤可能涉及数据库安装、配置连接以及创建所需的表结构。 2. **创建基本的ETL管道** - 用户将学习如何使用Python脚本来完成数据的提取、转换和加载。具体来说： - **提取**：通过查询API等数据源来获取数据。 - **转换**：数据清洗和过滤，确保数据质量符合业务需求。 - **加载**：将清洗后的数据保存到数据库中，使其处于可用状态。 3. **设置Airflow本地实例** - 此部分会教授用户如何在本地机器上安装并运行Airflow。涵盖的内容包括安装Airflow、配置Airflow的环境变量以及启动Airflow Web服务器和调度器。 4. **创建基本DAGs** - 在Airflow中，DAG（有向无环图）是定义任务以及任务之间依赖关系的文件。用户将学习如何在Airflow中编写DAG文件，定义任务和调度逻辑。 5. **将脚本汤ETL转换为Airflow DAGs** - 这部分涉及将之前通过脚本实现的ETL流程转换为Airflow的DAGs。教程将展示如何利用Airflow提供的operator来重写ETL逻辑，以提高调度的灵活性和可维护性。 6. **在Azure中设置Airflow实例** - 除了本地部署，教程还会指导用户如何在Azure云平台上设置和运行Airflow实例。这通常包括选择合适的Azure资源，如虚拟机或容器服务，并配置网络和安全设置。 7. **在Azure AKS上设置Kubernetes驱动的实例** - 进阶内容，涉及如何使用Kubernetes来部署和管理Airflow集群。这包括了解如何使用Azure Kubernetes Service(AKS)来创建和管理Kubernetes集群，并在该集群上部署Airflow。 8. **添加CI/CD使用Azure管道** - 实践中，代码的持续集成和持续部署(CI/CD)是必不可少的环节。本教程将介绍如何使用Azure DevOps管道来自动化Airflow代码的部署过程，提高代码的交付效率和质量。 9. **Azure免费试用订阅** - 对于希望尝试在Azure上部署Airflow但又不想立即承担费用的用户，教程提供了获取免费试用订阅的链接。这有助于用户在不产生费用的情况下体验云服务和相关工具。 10. **PR和问题欢迎** - 教程鼓励用户通过Pull Request（PR）来贡献内容，或者提出问题。这是一种开源协作的常见方式，可以促进社区共同解决问题和改进教程内容。 11. **许可证说明** - 该仓库使用CC-BY许可，意味着用户可以自由地使用、重新混合和分享教程内容，只要提供原始作者的版权信息。 标签说明: 教程强调使用Python语言，因此标记有【Python】标签，强调了整个教程的编程语言环境。 文件名称列表说明: 提供的压缩包名称为"airflow-tutorial-master"，表明这是有关Airflow教程的主项目文件夹，包含了上述所有知识点内容的详细材料。