任务调度系统 Airflow

2024-03-17 17:48
文章标签 系统 任务调度 airflow

本文主要是介绍任务调度系统 Airflow,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

任务调度系统 Airflow

文章目录

    • 一. Airflow 简介
        • 1.1 体系结构
        • 1.2 重要概念
          • 1.2.1 DAG(Directed Acyclic Graph)有向无环图
          • 1.2.2 Task
    • 二. Airflow 安装部署
        • 2.1 安装依赖
        • 2.2 Python 环境准备
        • 2.3 安装 Airflow
        • 2.4 创建数据库用户并授权
        • 2.5 修改 Airflow DB 配置
        • 2.6 安装密码模块
            • 2.6.1 安装 `password` 组件
            • 2.6.2 修改 `airflow.cfg` 配置文件
            • 2.6.3 添加密码文件
        • 2.7 启动服务
        • 2.8 修改时区
            • 2.8.1 修改 $ARIFLOW_HOME/airflow.cfg
            • 2.8.2 修改 `timezone.py`
            • 2.8.3 修改 utc now()层函数(注释掉72行,增加73行内容)
            • 2.8.4 修改 airflow/utils/sqlalchemy.py
            • 2.8.5 修改 `airflow/www/templates/admin/master.html`
            • 2.8.6 重启 airflow webserver
        • 2.9 Airflow 的 web 界面
        • 2.10 禁用自带的 DAG 任务
            • 2.10.1 停止服务
            • 2.10.2 修改 `$AIRFLOW_HOME/airflow.cfg` 文件
            • 2.10.3 重新设置账户、口令
            • 2.10.4 重启服务
        • 2.11 `crontab` 简介
    • 三. 任务集成部署
        • 3.1 `Airflow` 核心概念
        • 3.2 入门案例
        • 3.3 核心交易调度任务集成

一. Airflow 简介

​ Airflow 是 Airbnb 开源的一个用 Python 编写的调度工具。于 2014 年启动,2015 年春季开源,2016 年加入 Apache 软件基金会的孵化计划。

​ Airflow 将一个工作流制定为一组任务的有向无环图(DAG),并指派到一组计算节点上,根据相互之间的依赖关系,有序执行。Airflow 有以下优势:

  • 灵活易用。Airflow 是 Python 编写的,工组流的定义也使用 Python 编写;
  • 功能强大。支持多种不同类型的作业,可自定不同类型的作业,可自定义不同类型的作业。如 Shell、Python、MySQL、Oracle、Hive 等;
  • 简介优雅。作业的定义简单明了;
  • 易扩展。提供各种基类供扩展,有多种执行器可供选择;
1.1 体系结构

在这里插入图片描述

​ Webserver 守护进程。接受 HTTP 请求,通过 Python Flask Web 应用程序与 airflow 进行交互。Webserver 提供的功能包括:中止、恢复、触发任务;监控正在运行的任务,断电续跑任务;查询任务的状态,日志等详细信息。

​ Scheduler 守护进程。周期性地轮询任务的调度计划,以确定是否触发任务执行。

​ Worker 守护进程。Worker 负责启动机器上的 executor 来执行任务。使用 celetyExecutor 后可以在多个机器上部署 worker 服务。

1.2 重要概念
1.2.1 DAG(Directed Acyclic Graph)有向无环图

​ 在 Airflow 中,一个 DAG 定义了一个完成的作业。同一个 DAG 中的所有 Task 拥有相同的调度时间。

​ 参数:

  • dag_id:唯一识别 DAG
  • default_args:默认参数,如果当前 DAG 实例的作业没有配置相应参数,则采用 DAG 实例的 default_args 中的相应参数。
  • schedule_interval:配置 DAG 的执行周期,可采用 crontab 语法
1.2.2 Task

​ Task 为 DAG 中具体的作业任务,依赖于 DAG,必须存在于某个 DAG 中。Task 在 DAG 中可以配置依赖关系

​ 参数:

  • dag:当前作业属于相应的 DAG
  • task_id:任务标识符
  • owner:任务的拥有者
  • start_date:任务的开始时间

二. Airflow 安装部署

2.1 安装依赖
  • CentOS 7.x

  • Python 3.5 或以上版本(推荐)

  • MySQL 5.6.x

  • Apache-Airflow 1.10.11

  • 虚拟机可上网,需在线安装

    备注:后面要安装的三个软件 Airflow、Atlas、Griffin,相对 Hadoop 的安装都较为复杂

    • 正式安装软件之前给虚拟机做一个快照
    • 按照讲义中指定的软件安装
    • 按照讲义的步骤执行对应的命令,命令的遗漏会对后面的安装造成影响

    Airflow 1.10.11 安装请注意一下两条命令:

    -- 下载的时候指定 airflow 的版本
    pip install apache-airflow==1.10.11 -i https://pypi.douban.com/simple
    -- 下载的时候指定 mysqlclient 的版本
    pip install mysqlclient==1.4.6
    
2.2 Python 环境准备

​ 备注:提前下载 Python-3.6.6.tgz

​ 备注:使用 linux122 安装(没有安装 MySQL 机器的)

# 卸载 mariadb
rpm -qa | grep mariadb
#查看是否有下面者三个
mariadb-libs-5.5.65-1.el7.x86_64
mariadb-5.5.65-1.el7.x86_64
mariadb-devel-5.5.65-1.el7.x86_64
# 卸载上面三个
yum remove mariadb
yum remove mariadb-libshttp://repo.mysql.com/
# 安装依赖mysql57-community-release-el7-11.noarch.rpm(这个依赖在/opt/lagou/software/ 目录下ÿ

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