airflow 2.x 分布式部署实战（qbit）

前言

• 试验开始使用的 MySQL 8 作为数据库，截至 2021.5.13，airflow 2.0.2 的这个问题未解决，所以转为使用 PostgreSQL 12
• airflow 是 DAG(有向无环图)的任务管理系统，简单的理解就是一个高级版的 crontab。
• airflow 解决了 crontab 无法解决的任务依赖问题。
• airflow 基本架构
  
• airflow + celery 架构
  

环境与组件

• Ubuntu 20.04
• Python-3.8（Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64）
• PostgreSQL 12.6
• apache-airflow 2.0.2
• celery 4.4.7

集群规划

安装步骤

• 创建账号（node0/node1/node2）

  sudo useradd airflow -m -s /bin/bash
  sudo passwd airflow

• 切换账号（node0/node1/node2）

  su airflow

• 配置 Anaconda 环境变量（node0/node1/node2）

  # /home/airflow/.bashrc
  export PATH=/home/airflow/anaconda3/bin:$PATH

• 升级 pip（node0/node1/node2）

  pip install pip --upgrade  -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

• 配置 pip 国内镜像（node0/node1/node2）

  pip3 config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

• 安装 airflow（node0/node1/node2）依赖项：https://airflow.apache.org/do...

  # 全家桶（master）
  pip3 install "apache-airflow[all]~=2.0.2"
  # OR 选择性安装
  pip3 install "apache-airflow[async,postgres,mongo,redis,rabbitmq,celery,dask]~=2.0.2"

• 为 airflow 添加 PATH 环境变量（node0/node1/node2）

  # 在 /home/airflow/.bashrc 文件尾追加以下内容：
  export PATH=/home/airflow/.local/bin:$PATH

• 查看 airflow 版本并创建 airflow 的 HOME 目录（node0/node1/node2）

  # 默认 ~/airflow 目录
  airflow version

• 设置 Ubuntu 系统时区（node0/node1/node2）

  timedatectl set-timezone Asia/Shanghai

• 修改 airflow 中的时区（/home/airflow/airflow/airflow.cfg）（node0/node1/node2）

  [core]
  # 改为 system 或 Asia/Shanghai
  default_timezone = system

• 至此，安装完毕

PostgreSQL 配置

• 创建数据库

  CREATE DATABASE airflow_db;

• 创建用户

  CREATE USER airflow_user WITH PASSWORD 'airflow_pass';
  GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE airflow_db TO airflow_user;

• 修改 PostgreSQL 连接（/home/airflow/airflow/airflow.cfg）（node0/node1/node2）

  [core]
  sql_alchemy_conn = postgresql+psycopg2://airflow:[email protected]/airflow

• 初始化数据库表（node0）

  airflow db init

• 查看数据库是否初始化成功
  

WEB UI 登录

• 创建管理员用户（node0）

  # 角色表： ab_role
  # 用户表： ab_user
  # 创建 Admin 角色用户 
  airflow users create \
   --lastname user \
   --firstname admin \
   --username admin \
   --email [email protected] \
   --role Admin \
   --password admin123
  # 创建 Viewer 角色用户 
  airflow users create \
   --lastname user \
   --firstname view \
   --username view \
   --email [email protected] \
   --role Viewer \
   --password view123

• 启动 webserver（node0）

  airflow webserver -p 8080

• 在浏览器使用创建的账号登录
  

配置 CeleryExecutor

• celery 官方文档：https://docs.celeryproject.or...
• 在 RabbitMQ 上创建 airflow 账号，并分配 virtual host
  

• 修改配置文件（/home/airflow/airflow/airflow.cfg）（node0/node1/node2）

  [core]
  executor = CeleryExecutor
  [celery]
  broker_url = amqp://airflow:[email protected]:5672/vhost_airflow
  result_backend = db+postgresql://airflow:[email protected]/airflow

测试案例

• 创建测试脚本（/home/airflow/airflow/dags/send_msg.py）（node0/node1/node2） ，发送本机 IP 到企业微信。

  # encoding: utf-8
  # author: qbit
  # date: 2021-05-13
  # summary: 发送/分配任务到任务结点
  
  import os
  import time
  import json
  import psutil
  import requests
  from datetime import timedelta
  from airflow.utils.dates import days_ago
  from airflow.models import DAG
  from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
  
  
  def GetLocalIPByPrefix(prefix):
    r"""
  多网卡情况下，根据前缀获取IP
  测试可用：Windows、Linux，Python 3.6.x，psutil 5.4.x
  ipv4/ipv6 地址均适用
  注意如果有多个相同前缀的 ip，只随机返回一个
  """
    localIP = ''
    dic = psutil.net_if_addrs()
    for adapter in dic:
        snicList = dic[adapter]
        for snic in snicList:
            if not snic.family.name.startswith('AF_INET'):
                continue
            ip = snic.address
            if ip.startswith(prefix):
                localIP = ip
  
    return localIP
  
  
  def send_msg(msg='default msg', **context):
    r""" 发送 message 到企业微信 """
    print(context)
    run_id = context['run_id']
    nowTime = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime())
    message = '%s\n%s\n%s_%d\n%s' % (
        run_id, nowTime, GetLocalIPByPrefix('192.168.'), os.getpid(), msg)
    print(message)
  
    '''
    发送代码（涉及账号，本段代码隐藏）
    '''
  
  default_args = {
    'owner': 'qbit',
    # depends_on_past 是否依赖于过去。
    # 如果为True，那么必须要上次的 DAG 执行成功了，这次的 DAG 才能执行。
    'depends_on_past': False
  }
  
  with DAG(dag_id='send_msg',
         default_args=default_args,
         start_date=days_ago(1),
         schedule_interval=timedelta(seconds=60),
         # catchup 是否回补（backfill）开始时间到现在的任务
         catchup=False,
         tags=['qbit']
  ) as dag:
    first = PythonOperator(
        task_id='send_msg_1',
        python_callable=send_msg,
        op_kwargs={'msg': '111'},
        provide_context=True,
        dag=dag,
    )
  
    second = PythonOperator(
        task_id='send_msg_2',
        python_callable=send_msg,
        op_kwargs={'msg': '222'},
        provide_context=True,
        dag=dag,
    )
  
    third = PythonOperator(
        task_id='send_msg_3',
        python_callable=send_msg,
        op_kwargs={'msg': '333'},
        provide_context=True,
        dag=dag,
    )
  
    [third, first] >> second

• 查看 dag 信息（node0）

  # 打印出所有正在活跃状态的 DAGs
  $ airflow dags list
  
  # 打印出 'send_msg' DAG 中所有的任务
  $ airflow tasks list send_msg
  [2021-05-13 16:00:47,123] {dagbag.py:451} INFO - Filling up the DagBag from /home/airflow/airflow/dags
  send_msg_1
  send_msg_2
  send_msg_3
  
  # 打印出 'send_msg' DAG 的任务层次结构
  $ airflow tasks list send_msg --tree

• 测试单个 task（node0）

  airflow tasks test send_msg send_msg_1 20210513

• 测试单个 dag（node0）

  airflow dags test send_msg 20210513

• 集群测试

  # node0
  airflow webserver -p 8080
  airflow scheduler
  airflow celery flower  # 默认端口 5555
  # node1/node2
  airflow celery worker

  

参考文献

• 相关阅读：Airflow2.0.0 + Celery 集群搭建
• 对比 airflow 中的 CeleryExecutor 和 DaskExecutor：A Gentle Introduction To Understand Airflow Executor

本文出自 qbit snap