Apache Airflow --- Linux安装

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Airflow官网地址: https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/start/index.html.

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官方提供的图片：

Airflow	Python
2.3.0及以上	3.8.10
2.0.2 ~ 2.2.5	3.6.12

2022-06-21安装2.3.0以上版本一直报警，无法解决，降低版本

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1. Python Install

• **下载python 3.7.8 ，下面的都改成3.6.12，某些地方略微修改 **
  wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.12/Python-3.6.12.tgz
• 解压
  tar -zxvf Python-3.6.12.tgz
  
• 安装依赖
  sudo yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel libffi-devel
• 安装
  cd Python-3.6.12
  ./configure -prefix=/usr/local/python3
  
  看到很多config后面加参数的，那都是高版本才有的，低版本都没有参数
  Python config: https://docs.python.org/zh-cn/dev/using/configure.html.
  
• 编译
  make && make install
• 添加软链
  最好先删除软链，请看下面。然后再创建
  sudo ln -s /usr/local/python3/bin/python3.6 /usr/bin/python3
  sudo ln -s /usr/local/python3/bin/pip3.6 /usr/bin/pip3
• 检验
  python3 -V
  pip3 -V
• 升级
  pip3 install --upgrade pip
• 退出python命令
  输入exit(),回车
  输入quit(),回车

2. Mysql Install

CentOS安装mysql真的太难了，花了我一天的时间

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Mysql Install: https://blog.csdn.net/weixin_43916074/article/details/125284109.

3. Airflow Install

3.1 Run Locally

Running Airflow locally: https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.2.3/start/local.html.

• Airflow needs a home. ~/airflow is the default, but you can put it
  export AIRFLOW_HOME=~/airflow

• Install Airflow using the constraints file
  AIRFLOW_VERSION=2.3.2
  PYTHON_VERSION=“$(python --version | cut -d " " -f 2 | cut -d “.” -f 1-2)”

• For example: 3.7
  CONSTRAINT_URL=“https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-${AIRFLOW_VERSION}/constraints-${PYTHON_VERSION}.txt”

• For example: https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.3.2/constraints-3.7.txt
  pip install “apache-airflow==${AIRFLOW_VERSION}” --constraint “${CONSTRAINT_URL}”

• The Standalone command will initialise the database, make a user,and start all components for you.
  airflow standalone

3.2 Pip3 install

• Airflow needs a home. ~/airflow is the default, but you can put it
  export AIRFLOW_HOME=~/airflow

• pip3 install “apache-airflow[celery]==2.2.5” --constraint “https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.2.5/constraints-3.6.txt”

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• 当我的环境python = 3.6.12
  sudo pip3 install apache-airflow =>自动选择2.2.5版本

• 报警
  
  sudo pip3 install --upgrade pip
sudo pip3 install apache-airflow
• 进入python安装目录
  cd /usr/local/python3/bin
• 初始化
  ./airflow

这下面使用airflow都要./airlfow,要建软链，我配置变数都不行。

• 配置环境变量
  sudo vim /etc/profile
  content : export AIRFLOW_HOME=~/airflow
• 执行配置
  source /etc/profile
• 检查版本
  airflow version
• 会报警，说升级更新sqlit

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• 配置环境变量
  sudo vim ~/.bashrc
  content : export AIRFLOW_HOME=~/airflow
• 执行配置
  source ~/.bashrc
• 检查版本
  airflow version

3.2 Config Mysql

• 进入mysql
  mysql -u root -p
• 建数据库
  mysql> create database if not exists airflow default character set utf8 default collate utf8_general_ci;
• 建用户
  mysql> create user ‘airflow’@‘%’ identified by ‘Airflow@123’;
• 授权1
  mysql> grant all privileges on airflow.* to airflow@localhost identified by ‘Airflow@123’;

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• 授权2
  mysql> grant all privileges on airflow.* to ‘airflow’@‘%’ identified by ‘Airflow@123’;

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• 授权3
  mysql> flush privileges;

• 修改配置~/airflow/airflow.cfg，一般都在当前用户下面
  #sql_alchemy_conn = sqlite:data/airflow/airflow.db
  sql_alchemy_conn = mysql://airflow:Airflow@123@localhost:3306/airflow
• 执行
  airflow version
• 继续安装插件
  sudo yum install -y mysql-devel
  pip3 install pymysql
  pip3 install mysql
• 初始化
  airflow db init
  
• Global variable explicit_defaults_for_timestamp needs to be on (1) for mysql
  mysql -u root -p
  mysql > show databases;
  mysql > use airflow;
  mysql > show global variables like ‘%timestamp%’;
  mysql > set global explicit_defaults_for_timestamp =1;
  mysql > exit
• 再次初始化
  airflow db init
  
  
• 启动服务
  airflow users create -u admin -p admin -f admin -l admin -r Admin -e xxxxx
  airflow webserver --port 8080
  airflow scheduler
• 访问
  http://ip:8080/

4. HA Environment

4.1 Celery+Redis

• 安装redis
  yum -y install redis
• 修改redis配置
  sudo vim /etc/redis.conf
#bind 127.0.0.1 // 注释掉，使redis允许远程访问
  requirepass redis // 修改这行，redis设置登录密码（自定义，目前是redis）
• 关闭密码验证
  protected-mode no
• 启动redis
  sudo systemctl start redis
• 检查redis服务
  ps -ef | grep redis
• 测试redis服务
  cd /usr/bin
redis-cli 类似于进入mysql
  redis install with ssl: https://blog.csdn.net/weixin_43916074/article/details/126470126.

• python下载redis库
  sudo pip3 install redis
• python下载celery库
  sudo pip3 install celery
• 修改配置 airflow.cfg
  executor = CeleryExecutor
broker_url = redis://127.0.0.1:6379/0
result_backend = redis://127.0.0.1:6379/0 or result_backend = db+musql://username:password@localhsot:3306/airflow
• 搜索,总能找到一些蛛丝马迹
  sudo find / -name ‘redis*’
  

4.2 Workers

修改master的配置，不要用localhost

[core]
dags_folder = /root/airflow/dags
 
#修改时区
default_timezone = Asia/Shanghai
 
#配置Executor类型，集群建议配置CeleryExecutor
executor = CeleryExecutor
 
# 配置数据库
sql_alchemy_conn=mysql://airflow:Airflow@123@xxipxx:3306/airflow
[webserver]
#设置时区
default_ui_timezone = Asia/Shanghai
 
[celery]
#配置Celery broker使用的消息队列
broker_url = redis://xxipxx:6379/0
#配置Celery broker任务完成后状态更新使用库
result_backend = db+mysql://airflow:Airflow@123@xxipxx:3306/airflow

将master的airflow.cfg覆盖掉其他节点的airflow.cfg

其实就是所有人都共用一个mysql和redis

在master启动webserver，scheduler，在其他node启动wroker

• master command
  cd /usr/local/python3/bin
./airflow webserver --port 8081
./airflow scheduler

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• other node command
  ./airflow celery worker

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• 前面都是测试，正式环境都要守护进程启动
  ./airflow webserver -D
./airflow scheduler -D
./airflow celery worker -D

5. Https

5.1 Close service

• close service
  ps -ef | grep airflow
kill -9 xxxx

5.2 Config https

• 确认安装openssl
  openssl version
• 生成key，替换成自己的域名或IP地址
  openssl req -x509
  -sha256 -days 356
  -nodes
  -newkey rsa:2048
  -subj “/CN=xxxxx/C=US/L=San Fransisco”
  -keyout domain.key -out domain.crt
  
• 按照官网去配就好了
  ssl config: https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.2.5/security/webserver.html#ssl.

6. Delete Dags

• 客制化dags，只需要参考tutorial code就ok啦，如何将其他删掉

• 通过detail找到路径，全部移除
  
• 最后效果
  
• 客制化的直接在airflow的目录删除就好了
  /home/xxxx/airflow/dags

7. Email Notification

7.1 Create DAG

with DAG(
    dag_id='hello_world',
    # [START default_args]
    # These args will get passed on to each operator
    # You can override them on a per-task basis during operator initialization
    default_args={
        'owner': 'Nan',
        'depends_on_past': False,
        'email': ['[email protected]'],
        'email_on_failure': True,
        'email_on_retry': True,
        'retries': 1,
        'retry_delay': timedelta(minutes=5),
        # 'queue': 'bash_queue',
        # 'pool': 'backfill',
        # 'priority_weight': 10,
        # 'end_date': datetime(2016, 1, 1),
        # 'wait_for_downstream': False,
        # 'sla': timedelta(hours=2),
        # 'execution_timeout': timedelta(seconds=300),
        'on_failure_callback': failure_callback,   //打开这两个
        'on_success_callback': success_callback,   //打开这两个回调函数
        # 'on_retry_callback': another_function,
        # 'sla_miss_callback': yet_another_function,
        # 'trigger_rule': 'all_success'
    },
    # [END default_args]
    description='A simple tutorial DAG',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
    start_date=datetime(2021, 1, 1),
    tags=['example'],
) as dag:

    # [START documentation]
  
    dag.doc_md = """
    This is a documentation placed anywhere
    """  # otherwise, type it like this
    download_task= PythonOperator(
        task_id = "hello_world",
        python_callable = demo    //呼叫自定义demo function
    )
 
# [END tutorial]

7.2 Send_email

// 获取airflow.cfg里面的配置参数
def send_email(mail_msg):
    """SMTP Service"""
    mail_host = conf.get("smtp","smtp_host")
    mail_user = conf.get("smtp","smtp_user")
    mail_pass = conf.get("smtp","smtp_password")
    sender = conf.get("smtp","smtp_mail_from")
    port = conf.get("smtp","smtp_port")

    receivers = ['xxxxx.com']

    message = MIMEText(mail_msg, 'html', 'utf-8')
    message['From'] = sender
    message['To'] = ";".join(receivers)
    subject = 'Airflow Msg'
    message['Subject'] = Header(subject, 'utf-8')

    try:
        smtp_obj = smtplib.SMTP(mail_host)
        smtp_obj.connect(mail_host,port)
        smtp_obj.starttls()
        smtp_obj.login(mail_user, mail_pass)
        smtp_obj.sendmail(sender, receivers, message.as_string())
    except smtplib.SMTPException as error:
        print("Error: send failure ,"+ error)

def send_email_fun(msg):
    send_email(msg)

7.3 Call_back

// An highlighted block
def send_email_fun(msg):
    send_email(msg)

 
def success_callback(context: dict):
    dag_id = context['dag'].dag_id
    email = context['dag'].default_args['email']
    schedule_interval = context['dag'].schedule_interval
    task_id = context['task_instance'].task_id
    run_id = context['run_id']
    operator = context['task_instance'].operator
    state = context['task_instance'].state
    duration = '%.1f' % context['task_instance'].duration
    max_tries = context['task_instance'].max_tries
    hostname = context['task_instance'].hostname
    start_date = context['task_instance'].start_date.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    end_date = context['task_instance'].end_date.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    params = context['params']
    var = context['var']
    test_mode = context['test_mode']
    execution_date = context['logical_date'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    next_execution_date = context['data_interval_end'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
 
    msg = f"""<h3 style='color: green;'>Airflow DAG: {task_id}</h3><tr>
        <table width='1500px' border='1' cellpadding='2' style='border-collapse: collapse'>
        <tr><td width='30%' align='center'>DAG Name</td><td>{dag_id}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>Task name</td><td>{task_id}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>Run Cycle</td><td>{schedule_interval}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>Run ID</td><td>{run_id}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>Task type</td><td>{operator}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>Stask Status</td><td style='color: green;'>Succeed</td></tr></table>
    """
    
    print('succeed')
    send_email_fun(msg)
    print("this is succeed")

def failure_callback(context: dict):
    dag_id = context['dag'].dag_id
    email = context['dag'].default_args['email']
    schedule_interval = context['dag'].schedule_interval
    task_id = context['task_instance'].task_id
    run_id = context['run_id']
    operator = context['task_instance'].operator
    state = context['task_instance'].state
    duration = '%.1f' % context['task_instance'].duration
    max_tries = context['task_instance'].max_tries
    hostname = context['task_instance'].hostname
    start_date = context['task_instance'].start_date.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    end_date = context['task_instance'].end_date.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    params = context['params']
    var = context['var']
    test_mode = context['test_mode']
    exception = context['exception']
    execution_date = context['logical_date'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    next_execution_date = context['data_interval_end'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
 
    msg = f"""<h3 style='color: green;'>Airflow DAG : {task_id} Error</h3>
        <table width='100%' border='1' cellpadding='2' style='border-collapse: collapse'>
        <tr><td width='30%' align='center'>DAG Name</td><td>{dag_id}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>Task Name</td><td>{task_id}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>Run Cycle</td><td>{schedule_interval}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>Task ID</td><td>{run_id}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>Task Type</td><td>{operator}</td></tr>
        <tr><td width='150px' style='color: red;'>Task Status</td><td style='color: red;'>{state}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>Retry</td><td>{max_tries}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>Time</td><td>{duration}s</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>Hostname</td><td>{hostname}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>exe_date</td><td>{execution_date}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>stasrt_date</td><td>{start_date}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>end_date</td><td>{end_date}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>previoue_exe_date</td><td>{prev_execution_date}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>next_exe_date</td><td>{next_execution_date}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>Parmameters</td><td>{params}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>Variable</td><td>{var}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='center'>Mode</td><td>{test_mode}</td></tr>
        <tr><td width='30%' align='cneter'>Task Status</td><td style='color: red;'>{state}</td></tr>
        <tr><td width='150px' style='color: red;'>Error Msg</td><td style='color: red;'>{exception}</td></tr></table>
    """
 
    send_email_fun(msg)
    print("this is failure")

8. Config

airflow.cfg

[core]
dags_folder = /airlfow_home/dags        #客制化的dag目录，用python执行后，自动写入UI界面

default_timezone = Asia/Shanghai        #设置默认的时区

executor    #有以下几个选择，生产一般使用CeleryExecutor
   SequentialExecutor    #按顺序调度，这个一般适用于开发、测试，因为按顺序调度，真的是太慢了。
   LocalExecutor         #local模式，就无法使用集群扩展了。
   CeleryExecutor        #分布式调度
   DaskExecutor          #没用过
   
KubernetesExecutor       #kubernetes方式提交任务，也适用于生产，一般是那些单个任务比较大的情况。

#airflow的元数据库连接串，可以是sqlite、mysql、postgresql，推荐mysql和postgresql：
sql_alchemy_conn = mysql://username:password@localhost:3306/airflow?charset=utf8

parallelism            #所有worker同时运行的task数；
dag_concurrency        #单个dag中同时运行的task数；

max_active_runs_per_dag     #单个dag最多同时运行的dag_run数；

load_examples          #是否加载airflow自带的example dag；

fernet_key             #connection和variable加密用的key，记住，如果你要升级airflow，升级后需要把此参数值copy到新的配置文件中，不然升级后，airflow中的connection和variable加密的值会解密失败，无法查看；

dagbag_import_timeout            #scheduler加载新的dag使用的超时时间；
dag_file_processor_timeout       #scheduler解析dag使用的超时时间；

store_serialized_dags            #是否序列化dag，开启时，scheduler会定时将dag序列化到数据库中存储起来，这样我们的webserver就直接可以查数据库了，更方便快捷高效；
min_serialized_dag_update_interval  #序列化dag的最小间隔时间，也就是说，scheduler序列化所有dag后，隔多长时间再序列化。
store_dag_code                   #是否存储dag代码到数据库；


[webserver]
base_url                         #webserver启动的访问url
web_server_host                  #webserver的host
web_server_port                  #webserver的访问端口

web_server_ssl_cert              #开启https，使用openssl生成的cert 
web_server_ssl_key               #开启https，使用openssl生成的key

web_server_master_timeout        #webserver其实启动的是gunicorn服务，那么webserver master gunicorn服务超过这个时间没有响应，就会抛出异常；
web_server_worker_timeout        #webserver worker服务同理
workers                          #webserver启动的gunicorn服务个数，个数越多，webserver更快，当然根据系统资源来设置

expose_config                    #是否可以在web上查看airflow.cfg；

authenticate              #webserver认证方式，我们可以设置以下几个登录认证方式，这几个方式仅限登录认证：
    - github_enterprise_auth
    - google_auth
    - kerberos_auth
    - ldap_auth
    - password_auth
#当然我们后面还有一个rbac认证模式，这是生产用的最多的方式，因为它包含了web界面上每一个点击按钮的权限
filter_by_owner                   #当我们使用了以上认证方式时，如果filter_by_owner设置为true，那么登录后，界面上显示的dag设置的owner就是跟登录用户一致的。做到了dag的用户隔离；

dag_default_view                  #在我们从web界面进入某个dag时，默认展示的页面，可以设置tree, graph, duration, gantt, landing_times

hide_paused_dags_by_default       #是否隐藏关闭的dag；

page_size                         #web页面主页默认展示的dag个数，设置越少，打开主页速度越快哦；

rbac                              #权限认证模式，开启时，可以做到web界面的权限控制，细粒度到每个dag的每个task的每个操作；

default_dag_run_display_number    #打开dag的tree界面时，默认显示多少个运行批次：越少越好，打开的速度也就越快；



[sentry]
sentry_dsn     #sentry是一个监控系统，可以监控到airflow服务的运行情况

[celery]
worker_concurrency      #单个worker的并发执行task数

broker_url              #broker支持rabbitmq/redis/mysql/postgresql, task执行命令的中转站，scheduler发送执行命令到中转站，然后worker去消费这些task命令，并执行

result_backend          #worker执行完task，将结果存储的位置，官方推荐使用落地的持久化数据库，如mysql、postgresql等

flower_host             #flower是airflow中监控broker和worker的一个服务，有自己的单独页面，可以看到broker情况、task执行情况

flower_port             #flower访问的端口


[scheduler]                   #airflow最重要的角色：调度器，它承担着初始化dag文件、动态编译dag文件、发现调度任务并发送执行命令的责任。我们调度的快慢，也需要从这里设置一些参数，下面来看看。
- job_heartbeat_sec           #任务的心跳监控时间，每隔job_heartbeat_sec秒去监控一下任务的状态
- scheduler_heartbeat_sec     #监控scheduler的状态，每隔scheduler_heartbeat_sec秒去监控scheduler状态
- run_duration                #scheduler运行多长时间停止，-1表示不停止，持续调度
- num_runs                    #每隔dag的调度次数，-1表示无限次
- processor_poll_interval     #解析每个dag之间的间隔时间
- min_file_process_interval   #间隔多长时间一个新的dag被拾起；
- dag_dir_list_interval       #间隔多长时间，scheduler从磁盘读取出dag列表。跟上一个参数min_file_process_interval的区别就是，此参数不解析dag，只获取dag列表。先获取dag列表，在解析dag文件；
- parsing_processes           #编译dag所使用的schedule进程数，这个非常关键，影响到dag的调度速度和task的调度速度，官方推荐cpu盒数-1，但是我们可以设置到2倍的cpu盒数，榨干cpu。

9. Error

• 启动Airflow webserver报错: connection in use: (‘0.0.0.0’, 8080)
  关闭8080port对应的服务，端口占用了（同下）
  Stackoverflow: Airflow: Can’t connect to (‘0.0.0.0’, 8080).
  

• 启动worker报错：connection in use: (‘0.0.0.0’, 8793)
  

• 查询8793port是被谁占用，对应的pid
  netstat -npl
sudo kill -9 127070
• 再次启动
  
  ps -ef 查看服务
  

• airflow webserver -D 无法使用守护进程启动
  进入airflow安装目录下，remove airflow-webserver.err and airflow-webserver-monitor.pid
  

• 启动报错：Add Permission to Role Error
  将airflow的版本切换到2.2.3 or 2.2.5
  

• 无法查看log：Failed to fetch log file from worker. 403 Client Error: FORBIDDEN for url
  
  在airflow.cfg中直接配置secret_key 内容随便写
  
  也可以在线生成，比较正规
  Create key: https://newbedev.com/where-do-i-get-a-secret-key-for-flask.