15运维了解流程编排工具 Airflow 的基本用法，包括 DAG 编写、任务调度
目录
- 什么是 Airflow？
- 安装和配置
- DAG 编写
- 任务调度
- 总结
什么是 Airflow？
Airflow 是一个基于 Python 的开源流程编排工具，它可以帮助用户创建、调度和监控复杂的工作流程。它是由 Airbnb 公司开发的，并在 2015 年开源，目前已成为 Apache 基金会的顶级项目之一。
Airflow 的主要特点包括：
- 可编程：使用 Python 语言进行编写，支持自定义操作和扩展。
- 可扩展：支持通过插件扩展功能。
- 可调度：可以在指定时间运行任务，支持依赖性和优先级调度。
- 可监控：提供丰富的监控和日志记录功能，方便用户监控任务执行状态和调试问题。
- 可视化：提供 Web 界面来可视化任务和工作流程的状态和进度。
安装和配置
Airflow 可以在 Linux、MacOS 和 Windows 等操作系统上运行。在开始使用 Airflow 之前，需要先安装和配置 Airflow 的环境。
安装
Airflow 可以通过 pip 安装，可以在命令行中运行以下命令来安装最新版本的 Airflow：
Copy code
pip install apache-airflow
配置
在安装完成后，需要进行一些配置才能使用 Airflow。
初始化数据库
Airflow 需要使用一个数据库来存储任务、状态和元数据等信息。默认情况下，Airflow 使用 SQLite 作为数据库，但是在生产环境中，建议使用其他关系型数据库，例如 MySQL 或 PostgreSQL。
首先需要初始化数据库，在命令行中运行以下命令来初始化数据库：
Copy code
airflow initdb
配置连接
Airflow 支持多种类型的连接，包括数据库、SSH、HTTP、FTP 等。在 DAG 中可以使用连接来访问数据源或执行命令。
可以在 Airflow 的 Web 界面中配置连接。点击页面左侧的“Admin”菜单，然后选择“Connections”选项。在 Connections 页面中，可以添加、编辑和删除连接。
配置变量
Airflow 支持配置变量来存储常量值。可以在 Airflow 的 Web 界面中配置变量。点击页面左侧的“Admin”菜单，然后选择“Variables”选项。在 Variables 页面中，可以添加、编辑和删除变量。
DAG 编写
DAG（Directed Acyclic Graph）是 Airflow 中最重要的概念之一。DAG 定义了任务的依赖关系和执行顺序。在 DAG 中，每个节点代表一个任务
下面是关于 Airflow 的 DAG 编写和任务调度教程：
Airflow 的 DAG 编写
DAG 的概念
DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）是 Airflow 中的基本概念，用于描述任务之间的依赖关系。在 Airflow 中，每个 DAG 都是一个 Python 脚本，其中定义了一组任务（Task）和它们之间的依赖关系。
DAG 的结构
一个典型的 DAG 包括以下几个部分：
- DAG 的定义：包括 DAG 的 ID、默认参数、调度周期等信息；
- 任务定义：定义 DAG 中的任务，每个任务都是一个 Task 对象；
- 任务间的依赖关系：定义任务之间的依赖关系。
DAG 的定义
下面是一个 DAG 的定义示例：
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
default_args = {
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(2022, 1, 1),
'email': ['[email protected]'],
'email_on_failure': False,
'email_on_retry': False,
'retries': 1,
'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}
dag = DAG(
'my_dag',
default_args=default_args,
description='My first DAG',
schedule_interval=timedelta(days=1),
)
这个 DAG 的 ID 是 my_dag，默认参数包括调度周期为每天一次，开始时间为 2022 年 1 月 1 日等。
任务定义
在 DAG 中，每个任务都是一个 Task 对象，可以使用 PythonOperator、BashOperator 等 Operator 类来创建任务。
下面是一个使用 PythonOperator 创建任务的例子
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
def my_task():
# 执行任务的代码
pass
task = PythonOperator(
task_id='my_task',
python_callable=my_task,
dag=dag,
)
这个任务的 ID 是 my_task，执行的 Python 函数为 my_task，在 DAG 中的位置由 dag 参数决定。
任务间的依赖关系
在 DAG 中，任务之间的依赖关系可以通过设置 task_id 参数来实现。如果一个任务 A 依赖于另一个任务 B 的完成，那么在 A 的定义中设置 task_id 参数为 B 的 ID 即可。
下面是一个任务之间的依赖关系的例子：
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
task1 = BashOperator(
task_id='task1',
bash_command='echo "Hello World!"',
dag=dag,
)
task2 = BashOperator(
task_id='task2',
bash_command='echo "Goodbye World!"',
dag=dag,
)
task2.set_upstream(task1)