K8S部署分布式调度任务Airflow

一、部署要求

Apache Airflow 已通过以下测试：

	Main version (dev)	Stable version (2.1.4)
Python	3.6, 3.7, 3.8, 3.9	3.6, 3.7, 3.8, 3.9
Kubernetes	1.20, 1.19, 1.18	1.20, 1.19, 1.18
PostgreSQL	9.6, 10, 11, 12, 13	9.6, 10, 11, 12, 13
MySQL	5.7, 8	5.7, 8
SQLite	3.15.0+	3.15.0+
MSSQL(Experimental)	2017,2019

注意: MySQL 5.x 版本不能或有运行多个调度程序的限制——请参阅调度程序文档。MariaDB 未经过测试/推荐。

注意: SQLite 用于 Airflow 测试。不要在生产中使用它。我们建议使用最新的 SQLite 稳定版本进行本地开发。

PS：本文部署 Airflow 稳定版 2.1.4，Kubernetes使用1.20.x版本，PostgreSQL使用12.x，使用Helm Charts部署。

二、生成Helm Charts配置

PS：使用 helm 3 版本部署

# 创建kubernetes airflow 命名空间
$ kubectl create namespace airflow

# 添加 airflow charts 仓库源
$ helm repo add apache-airflow https://airflow.apache.org

# 更新 aiarflow 源
$ helm repo update

# 查看 airflow charts 所有版本（这里选择部署charts 1.2.0，也就是airflow 2.1.4）
$ helm search repo apache-airflow/airflow -l

NAME                  	CHART VERSION	APP VERSION	DESCRIPTION
apache-airflow/airflow	1.3.0        	2.2.1      	The official Helm chart to deploy Apache Airflo...
apache-airflow/airflow	1.2.0        	2.1.4      	The official Helm chart to deploy Apache Airflo...
apache-airflow/airflow	1.1.0        	2.1.2      	The official Helm chart to deploy Apache Airflo...
apache-airflow/airflow	1.0.0        	2.0.2      	Helm chart to deploy Apache Airflow, a platform...

# 导出 airflow charts values.yaml 文件
$ helm show values apache-airflow/airflow --version 1.2.0 > airflow_1.2.4_values.yaml

三、修改airflow配置

3.1 配置持续存储 StorageClass

PS: 使用阿里云NAS极速存储

# 编辑 StorageClass 文件
$ vim alicloud-nas-airflow-test.yaml

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: alicloud-nas-airflow-test
mountOptions:
  - nolock,tcp,noresvport
  - vers=3
parameters:
  volumeAs: subpath
  server: "xxxxx.cn-beijing.extreme.nas.aliyuncs.com:/share/airflow/"
provisioner: nasplugin.csi.alibabacloud.com
reclaimPolicy: Retain

# 应用到K8S中
$ kubectl apply -f alicloud-nas-airflow-test.yaml

3.2 配置 airflow Dags 存储仓库 gitSshKey

# 编辑 airflow-ssh-secret.yaml 文件，首先需要把shh公钥添加到git项目仓库中
$ vim airflow-ssh-secret.yaml

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: airflow-ssh-secret
  namespace: airflow
data:
  # key needs to be gitSshKey
  gitSshKey: "ssh私钥，base64"

# 应用到K8S中
$ kubectl apply -f airflow-ssh-secret.yaml

3.3 Docker 部署 PostgreSQL 12

# 创建 postgresql 存储目录
$ mkdir /data/postgresql_data

# 创建启动文件
$ vim docker-compose.yaml

version: "3"

services:
  airflow-postgres:
    image: postgres:12
    restart: always
    container_name: airflow-postgres
    environment:
      TZ: Asia/Shanghai
      POSTGRES_USER: airflow
      POSTGRES_PASSWORD: Airflow123
    volumes:
      - /data/postgresql_data:/var/lib/postgresql/data
    ports:
      - "5432:5432"

# 启动 postgresql docker
$ docker-compose up -d

3.4 修改 airflow_1.2.4_values.yaml 配置

PS：本文 airflow_1.2.4_values.yaml 配置文件需要三个pvc，服务分别是 redis、worker(只部署1个worker，可以部署多个worker)、dags

因配置文件太长，不具体贴出，具体内容请参考下面链接：

https://github.com/yangpeng14/DevOps/blob/master/config_dir/airflow_1.2.4_values.yaml

四、部署 Airfolw

# 第一次部署 Airflow
$ helm install airflow apache-airflow/airflow --namespace airflow --version 1.2.0 -f airflow_1.2.4_values.yaml

# 以后如果要修改airflow配置，请使用下面命令
$ helm upgrade --install airflow apache-airflow/airflow --namespace airflow --version 1.2.0 -f airflow_1.2.4_values.yaml

五、配置 Airflow Ingress Nginx 访问入口

# 生成 ingress nginx 配置文件
$ vim airflow-ingress.yaml

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: airflow
  namespace: airflow
  annotations:
    kubernetes.io/ingress.class: nginx
    nginx.ingress.kubernetes.io/ssl-redirect: "false"
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-connect-timeout: "60"
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-read-timeout: "60"
    nginx.ingress.kubernetes.io/proxy-send-timeout: "60"
spec:
  rules:
  - host: "airflow.example.com"
    http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: airflow-webserver
            port:
              number: 8080

# 应用到K8S中
$ kubectl apply -f airflow-ingress.yaml

六、参考链接

• 1、https://github.com/apache/airflow/tree/2.1.4

• 2、https://airflow.apache.org/docs/helm-chart/1.2.0/index.html