项目要搞个airflow来做任务排布，自己先在百度云上做实验（不要用1*1的服务器，带不动，哭。。。）
下面是流水账，开始。。。
百度云安装：
1.重装的新系统，Centos7.5。个人喜欢Centos系统，如果要用到项目上，建议和项目环境一致。
2.重装python3
a.make install python3安装包的时候提示ModuleNotFoundError: No module named '_ctypes'，需要yum install libffi-devel -y，然后再重新make install
b.安装完了并软连接Python3-Python，记得要改yum，vim /usr/bin/yum 在Python后面加上2.7（是因为centos7.5上的python是2.7版本的）
vim /usr/libexec/urlgrabber-ext-down，vim /usr/bin/yum-config-manager，都是在python后面加2.7
c. 百度云居然没有装pip，重新安装python3后需要重新指定软连接，sudo ln -sf /service/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip （sf是覆盖原有的）
d. 开始安装，提示pip要升级，并且速度奇慢，换到清华源（怎么换可以度娘，这里就不哔哔了）
3.安装airflow
a. 安装中提示OSError: mysql_config not found，解决方案sudo yum install mysql-devel
b. 安装pydruid报错（ distutils.errors.DistutilsError: Could not find suitable distribution for Requirement.parse('pytest-runner')），解决方案，pip install pytest-runner
c. 安装报错distutils.errors.DistutilsError: Could not find suitable distribution for Requirement.parse('Cython!=0.25,<0.30,>=0.20')，解决方案pip install Cython
d. 安装webencodings报错 gcc: error trying to exec 'cc1plus': execvp: No such file or directory，解决方案yum install gcc-c++
e. 隐藏的坑，安装webencodings报error，缺少google-cloud-spanner 1.9.0，google-cloud-bigtable 0.33.0，moto 1.3.5，snowflake-connector-python 2.0.3解决方案安装airflow几次会装上的，联网状态看脸。
f. 报错sasl/saslwrapper.h:22:23: fatal error: sasl/sasl.h: No such file or directory，解决方案yum install -y gcc-c++，yum -y install cyrus-sasl cyrus-sasl-devel cyrus-sasl-lib
4.初始化
a. 安装完成后初始化元数据库信息（其实也就是新建airflow依赖的表）airflow initdb，提示没有airflow命令，汗。。。
vi /etc/profile ；结尾添加一行export PATH=$PATH:/service/python3/bin;之后source /etc/profile 。
run起来了。。。，如果不修改配置文件只是单进程运行，可用于测试环境.
修改时区，默认是utc.（可以参考https://blog.csdn.net/crazy__hope/article/details/83688986）
配置篇记录：
1.如果不修改airflow 配置文件 $AIRFLOW_HOME/airflow.cfg，直接启动 webserver 和 scheduler，一个基于 sqilte 数据库的 airflow 服务已经启动，且可以添加任务运行，执行器为 SequentialExecutor，常用于测试环境。
2.Executor
SequentialExecutor：单进程顺序执行任务，默认执行器，通常只用于测试
LocalExecutor：多进程本地执行任务
CeleryExecutor：分布式调度，生产常用
DaskExecutor ：动态任务调度，主要用于数据分析
a. 配置mysql数据库后重新初始化，报错：Exception: Global variable explicit_defaults_for_timestamp needs to be on (1) for mysql
解决方案：Set explicit_defaults_for_timestamp = 1 under the mysqld section in your my.cnf file.
（https://airflow.readthedocs.io/en/stable/faq.html#how-to-fix-exception-global-variable-explicit-defaults-for-timestamp-needs-to-be-on-1）
重启mysql （systemctl restart mysqld.service）
3.启动webserver（airflow webserver -p 8080）
4.启动scheduler （airflow scheduler）
5.AIRFLOW_HOME下创建文件夹dags，用来放dag脚本
4.删除实例dags：
删除/usr/lib/python2.7/site-packages/airflow/example_dags下 .py和 .pyc文件
airflow resetdb，重启数据库
启动airflow webserver
5.远程连接mysql报1045错：
mysql默认远程关闭，登录mysql，grant all privileges on *.* to 'root' @'%' identified by 'root'; flush privileges;
6.配置报警邮箱：
****@163.com
---参考https://blog.csdn.net/shujuelin/article/details/100693485
配置报警邮件中log连接:
修改/site-packages/airflow/models下的taskinstance.py，def log_url(self): #base_url = conf.get('webserver', 'BASE_URL')
base_url = 'http://localhost:8080'，换成ip地址
7.修改时区(改airflow源码)(参考https://blog.csdn.net/crazy__hope/article/details/83688986)
a.在airflow home目录下修改airflow.cfg，设置 default_timezone = Asia/Shanghai
b.进入airflow包的安装位置,也就是site-packages的位置,以下修改文件均为相对位置/home/seanyang/.local/lib/python3.6/site-packages
c.修改airflow/utils/timezone.py
在 utc = pendulum.timezone(‘UTC’) 这行(第27行)代码下添加
from airflow import configuration as conf
try:
tz = conf.get("core", "default_timezone")
if tz == "system":
utc = pendulum.local_timezone()
else:
utc = pendulum.timezone(tz)
except Exception:
pass
修改utcnow()函数 (在第69行)
原代码 d = dt.datetime.utcnow()
修改为 d = dt.datetime.now()
d.修改airflow/utils/sqlalchemy.py
在utc = pendulum.timezone(‘UTC’) 这行(第37行)代码下添加
from airflow import configuration as conf
try:
tz = conf.get("core", "default_timezone")
if tz == "system":
utc = pendulum.local_timezone()
else:
utc = pendulum.timezone(tz)
except Exception:
pass
e.修改airflow/www/templates/admin/master.html(第31行)
把代码 var UTCseconds = (x.getTime() + x.getTimezoneOffset()*60*1000);
改为 var UTCseconds = x.getTime();
把代码 "timeFormat":"H:i:s %UTC%",
改为 "timeFormat":"H:i:s",
f.最后重启airflow-webserver即可
体验：
1.Dag脚本模板
当ailflow在DAG中找到循环或当依赖项被引用不止一次时，会引发异常。
2.测试脚本
脚本没有异常。---python ~/airflow/dags/tutorial.py
验证执行中的dag的元素：
# print the list of active DAGs
airflow list_dags
# prints the list of tasks the "tutorial" dag_id
airflow list_tasks tutorial
# prints the hierarchy of tasks in the tutorial DAG
airflow list_tasks tutorial --tree
3.*坑* DAG的开始时间，比如这里就是从2015年6月1日开始执行第一个DAG。这个参数会影响到部署上线时回填DAG的数量。一般建议写成上线时间的前一天（因为这里的start_date指的是execute_date，而Airflow执行的逻辑是，今天的同一时间执行昨天的任务，比如execute_date=2018-03-01， 每天凌晨3点执行，则会在2018-03-02 03:00:00启动这个DAG。
4.dag参数中增加catchup=False，可以关闭回填。