Apache Airflow 初学者指南

Apache Airflow 初学者指南

airflow_for_beginners项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/airflow_for_beginners

项目介绍

Apache Airflow 是一个开源的工作流管理平台，允许用户以编程方式编写、调度和监控工作流。它具有高度的可扩展性和可扩展性，是自动化复杂数据管道的良好选择。Airflow 的架构包括 Web 服务器、调度器、工作节点和执行器等组件。

项目快速启动

以下是一个简单的 Airflow 快速启动示例，展示了如何安装和运行一个基本的 Airflow 工作流。

安装 Airflow

首先，确保你已经安装了 Python 和 pip。然后，使用以下命令安装 Airflow：

pip install apache-airflow

初始化数据库

在安装完成后，初始化 Airflow 的数据库：

airflow db init

创建用户

创建一个管理用户：

airflow users create \
    --username admin \
    --firstname <你的名字> \
    --lastname <你的姓氏> \
    --role Admin \
    --email <你的邮箱>

启动 Web 服务器和调度器

启动 Airflow 的 Web 服务器和调度器：

airflow webserver --port 8080

在另一个终端窗口中启动调度器：

airflow scheduler

创建一个简单的 DAG

在 dags 目录下创建一个名为 example_dag.py 的文件，内容如下：

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
}

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@daily',
)

task1 = DummyOperator(
    task_id='task1',
    dag=dag,
)

task2 = DummyOperator(
    task_id='task2',
    dag=dag,
)

task1 >> task2

应用案例和最佳实践

Airflow 可以用于自动化各种任务，包括持续集成和持续交付（CI/CD）、数据处理、机器学习和商业智能等。以下是一些最佳实践：

• 使用适当的重试和超时：为每个任务设置适当的重试和超时，以防止工作流在任务暂时失败时失败。
• 使用日志和指标：监控任务的执行，帮助你快速识别和解决问题。
• 使用依赖关系：确保任务按正确的顺序执行。
• 调度 DAG：定期运行 DAG，确保工作流定期执行，数据始终是最新的。
• 使用回填功能：运行历史数据的 DAG。
• 使用触发功能：在特定事件发生时启动 DAG，例如新文件创建或新记录插入。

典型生态项目

Airflow 的生态系统包括各种插件、扩展和工具，增强了其功能和可用性。一些典型的生态项目包括：

• Airflow Providers：提供各种连接器和操作符，用于与不同的服务和系统集成。
• Astronomer：提供了一个基于 Airflow 的云平台，简化了部署和管理。
• Airflow Helm Chart：用于在 Kubernetes 上部署和管理 Airflow。
• Airflow Plugins：社区贡献的插件，扩展了 Airflow 的功能。

通过这些模块，你可以快速上手 Apache Airflow，并了解其应用案例和最佳实践，以及典型的生态项目。

airflow_for_beginners项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/airflow_for_beginners