AWS Airflow Stack 搭建与使用指南

AWS Airflow Stack 搭建与使用指南

aws-airflow-stack Turbine: the bare metals that gets you Airflow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-airflow-stack

本指南将引导您了解如何部署和配置 aws-airflow-stack，这是一个用于快速搭建 Apache Airflow 环境的开源项目。项目已经停止更新，推荐考虑更现代的基础设施即代码（IAC）工具如 CDK 和 Terraform，以及云托管服务如 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)，但此指南将基于其最后稳定版本进行说明。

1. 目录结构及介绍

项目的主要目录结构如下：

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├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTORS.md
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
├── dev-requirements.txt
├── examples           # 示例项目存放地
│   └── project       # 包含一个基本的Airflow项目实例
├── gitignore
├── gitmodules
├── pylintrc
└── templates          # 包含CloudFormation模板，如turbine-master.yaml用于部署

• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目遵循的行为准则。
• CONTRIBUTORS.md: 贡献者列表。
• LICENSE: MIT许可证，表明该项目的授权方式。
• Makefile: 提供方便的命令来处理部署流程。
• dev-requirements.txt: 开发所需的Python依赖项清单。
• examples/: 包含示例Airflow项目，供学习或快速起步使用。
• templates/: 包含CloudFormation模板文件，是部署该Airflow栈的关键。
• gitignore, gitmodules, pylintrc 是开发配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

本项目并不直接提供一个“启动文件”，而是通过AWS CloudFormation模板来部署整个Apache Airflow环境。核心在于执行以下步骤来部署服务：

1. 使用提供的CloudFormation模板(templates/turbine-master.template)创建一个新的AWS堆栈。
2. 部署完成后，通过AWS管理控制台或者AWS CLI访问Airflow UI，并开始上传您的DAG文件。

启动过程更多依赖于AWS服务的自动化配置而非单一可执行文件。

3. 项目的配置文件介绍

项目的核心配置并非集中在一个文件中，而是分散在几个方面：

• CloudFormation Template: 主要的配置位于CloudFormation模板中，定义了VPC、EC2实例、RDS数据库、SQS队列等资源的创建细节。
• Airflow Environment Variables: 在CloudFormation模板中，可以指定环境变量来配置Airflow，例如元数据数据库连接信息。
• Airflow Home Directory: 部署时会将特定目录映射到EC2实例上的 /airflow，允许自定义DAGs和其他配置文件。
• Example AppSpec: 对于CodeDeploy的使用，可能需要配置appspec.yml文件来定制部署行为。

配置Airflow的具体运行行为，通常涉及到修改或添加Docker容器内部的配置文件，或者是调整CloudFormation模板中的参数，以满足不同的部署需求。由于项目的自动部署特性，大部分配置更改需通过更新模板参数或直接在已部署的服务上进行环境变量的调整。

请注意，这个项目已归档，不建议用于新的生产环境部署。对于新项目，应考虑现代化的部署策略和服务。

aws-airflow-stack Turbine: the bare metals that gets you Airflow 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-airflow-stack