Airflow基础架构简介
Aireflow 处理依赖的方式
Airflow的核心概念，是DAG(有向无环图)，DAG由一个或多个TASK组成，而这个DAG正是解决了任务间的依赖问题。Task A 执行完成后才能执行 Task B，多个Task之间的依赖关系可以很好的用DAG表示完善。
Airflow完整的支持crontab表达式，也支持直接使用python的datatime表述时间，还可以用datatime的delta表述时间差。这样可以解决任务的时间依赖问题。
Airflow在CeleryExecuter下可以使用不同的用户启动Worker，不同Worker监听不同的Queue，这样可以解决用户权限依赖问题。Worker也可以启动在多个不同的机器上，解决机器依赖的问题。
Airflow可以为任意一个Task指定一个抽象的Pool，每个Pool可以指定一个Slot数。每当一个Task启动时，就占用一个Slot，当Slot数占满时，其余的任务就处于等待状态。这样就解决了资源依赖问题。
Airflow中有Hook机制，作用时建立一个与外部数据系统之间的连接，比如Mysql，HDFS，本地文件系统(文件系统也被认为是外部系统)等，通过拓展Hook能够接入任意的外部系统的接口进行连接，这样就解决的外部系统依赖问题。
Airflow架构
在一个可扩展的生产环境中，Airflow通常含有以下组件：
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一个元数据库（MySQL或Postgres）
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一组Airflow工作节点
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一个Airflow调度器
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一个调节器（Redis或RabbitMQ）
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一个Airflow Web服务器
所有这些组件可以在一个机器上随意扩展运行，整体架构如下图：
一个DAG就是一个工作流，里面包含了许多个task，这些DAG通过Scheduler来进行调度，然后通过Executor进行执行，执行方式包括localexecutor，celeryexector等。数据库存放了DAG和一些执行信息，通过UI可以查看这些信息。LDAP是轻量目录访问协议，英文全称是Lightweight Directory Access Protocol，一般都简称为LDAP。它是基于X.500标准的，但是简单多了并且可以根据需要定制。与X.500不同，LDAP支持TCP/IP，这对访问Internet是必须的。LDAP的核心规范在RFC中都有定义，所有与LDAP相关的RFC都可以在LDAPman RFC网页中找到。简单说来，LDAP是一个得到关于人或者资源的集中、静态数据的快速方式，是一个用来发布目录信息到许多不同资源的协议。通常它都作为一个集中的地址本使用，不过根据组织者的需要，它可以做得更加强大。
不同Executer 的架构图
Airflow执行任务的方式有多种，包括SequentialExecutor、LocalExecutor以及CeleryExecutor，用的较多的是LocalExecutor和CeleryExecutor，这里分别介绍一下三种执行方式的架构：
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基于CeleryExecutor方式的系统架构
使用celery方式的系统架构图如下，其中turing为外部系统，GDags服务帮助拼接成dag，值得注意的是以下两点：
master节点webui管理dags、日志等信息。scheduler负责调度，只支持单节点，多节点启动scheduler可能会挂掉
worker负责执行具体dag中的task。这样不同的task可以在不同的环境中执行。
我们从任务的调度过程来看看他们是怎么工作的：
1.Scheduler读取DAG配置文件，将需要执行的Job信息发给RabbitMQ，并且在MySQL里面注册Job信息。
2.RabbitMQ里面按照环境有很多channel，Scheduler的Job会根据需要执行的环境发到相应的channel里面。
3.Executor消费RabbitMQ相应的channel，进行执行，执行结果更新到MySQL中，并将log暴露到Executor的某个http端口上调用，并存入MySQL中。
4.Web读取MySQL里面的Job信息，展示Job的执行结果，并从MySQL中获取log的url，展示log。
5.Web上发现执行错误的Job可以点击重试，直接发送Job给RabbitMQ里，并改变MySQL里面Job的状态。 -
基于LocalExecutor方式的系统架构图
另一种启动方式的思考，一个dag分配到1台机器上执行。如果task不复杂同时task环境相同，可以采用这种方式，方便扩容、管理，同时没有master单点问题。
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基于SequentialExecutor方式的系统架构图
SequentialExecutor表示单进程顺序执行，通常只用于测试。
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使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右
| 第一列 | 第二列 | 第三列 |
|---|---|---|
| 第一列文本居中 | 第二列文本居右 | 第三列文本居左 |
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| TYPE | ASCII | HTML |
|---|---|---|
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‘Isn’t this fun?’ |
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“Isn’t this fun?” |
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– is en-dash, — is em-dash |
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Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.
新的甘特图功能，丰富你的文章
- 关于 甘特图 语法，参考 这儿,
UML 图表
可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图：:
这将产生一个流程图。:
- 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,
FLowchart流程图
我们依旧会支持flowchart的流程图：
- 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.
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