Airflow 本地运行模板项目教程

Airflow 本地运行模板项目教程

airflow-repo-template The easiest way to run Airflow locally, with linting & tests for valid DAGs and Plugins. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/airflow-repo-template

1. 项目介绍

背景

Apache Airflow 是一个用于批处理工作负载的领先编排工具，最初由 Facebook 构思，后来在 AirBnB 开源。Airflow 允许你通过编写简单的 Python 代码来定义复杂的定向无环图（DAG）。Airflow 有许多内置概念，使数据工程变得简单，包括 DAG（描述如何运行工作流）和 Operators（描述实际执行的操作）。

项目目标

本项目旨在提供一个简单的方式在本地运行 Airflow，并包含代码检查和测试，以确保 DAG 和插件的有效性。通过使用本模板，用户可以轻松地在本地开发和测试 Airflow DAG，然后再将其部署到生产环境中。

2. 项目快速启动

环境准备

确保你已经安装了 Docker 和 Docker Compose。

快速启动步骤

1. 克隆项目

   git clone https://github.com/soggycactus/airflow-repo-template.git
   cd airflow-repo-template
   

2. 启动 Airflow

   make start-airflow
   

   这将构建本地 Airflow 镜像并自动启动 Airflow。你可以通过访问 http://localhost:8080/ 来查看 Airflow 的 Web 界面。默认的用户名和密码是 admin:admin。

3. 停止 Airflow 当你完成工作后，可以通过以下命令停止 Airflow：

   make stop-airflow
   

代码示例

# 启动 Airflow
make start-airflow

# 停止 Airflow
make stop-airflow

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 数据管道编排：使用 Airflow 编排复杂的数据管道，确保数据从源到目标的流动是可靠和高效的。
• ETL 任务管理：通过 Airflow 管理 ETL（提取、转换、加载）任务，自动化数据处理流程。

最佳实践

• 本地开发与测试：在将 DAG 部署到生产环境之前，先在本地进行开发和测试，确保 DAG 的正确性和稳定性。
• 使用约束文件：通过使用 Airflow 提供的约束文件来安装依赖，确保 Airflow 的稳定性和兼容性。

4. 典型生态项目

相关项目

• Apache Kafka：用于实时数据流处理，与 Airflow 结合可以实现实时数据管道的编排。
• Apache Spark：用于大规模数据处理，Airflow 可以调度 Spark 任务，实现复杂的数据处理流程。
• PostgreSQL：作为 Airflow 的后端数据库，存储 DAG 和任务的状态信息。

集成示例

• Airflow + Kafka：通过 Airflow 调度 Kafka 消费者和生产者任务，实现实时数据流的处理和分析。
• Airflow + Spark：使用 Airflow 调度 Spark 任务，处理大规模数据集，并将结果存储到数据库中。

通过本教程，你可以快速上手并使用 Airflow 在本地进行开发和测试，同时了解如何将 Airflow 与其他生态项目集成，实现更复杂的数据处理和编排任务。

airflow-repo-template The easiest way to run Airflow locally, with linting & tests for valid DAGs and Plugins. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/airflow-repo-template