Airflow 中文文档教程：从入门到实战
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/airflow-doc-zh Apache Airflow 是一个开源的工作流管理平台，用于编排和调度复杂的数据工程任务。它允许用户通过 Python 脚本定义工作流，并使用 DAG（有向无环图）来表示任务之间的依赖关系。Airflow 提供了丰富的功能，如任务调度、监控、日志记录和错误处理，使其成为数据工程师和数据科学家的理想工具。
快速开始
安装 Airflow
首先确保已经安装了 Python 和 pip，然后使用以下命令安装 Airflow：
# airflow 需要 home 目录，默认是~/airflow，
# 但是如果你需要，放在其它位置也是可以的
# (可选)
export AIRFLOW_HOME=~/airflow
# 使用 pip 从 pypi 安装
pip install apache-airflow
# 初始化数据库
airflow initdb
# 启动 web 服务器，默认端口是 8080
airflow webserver -p 8080
# 启动定时器
airflow scheduler
# 在浏览器中浏览 localhost:8080，并在 home 页开启 example dag
运行这些命令后，Airflow 将创建$AIRFLOW_HOME文件夹，并放置一个airflow.cfg文件，其默认值可以让您快速上手。
DAG 概念与示例
DAG（有向无环图）是 Airflow 的核心概念，它表示任务之间的依赖关系和工作流的结构。以下是一个基本的 DAG 定义示例：
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta
default_args = {
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(2015, 6, 1),
'email': ['airflow@example.com'],
'email_on_failure': False,
'email_on_retry': False,
'retries': 1,
'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}
dag = DAG('tutorial', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1))
# 定义任务
t1 = BashOperator(
task_id='print_date',
bash_command='date',
dag=dag)
t2 = BashOperator(
task_id='sleep',
bash_command='sleep 5',
retries=3,
dag=dag)
# 设置任务依赖关系
t1 >> t2
功能特性
模版功能
Airflow 充分利用了 Jinja Templating 的强大功能，为 pipeline 作者提供了一组内置参数和宏：
templated_command = """
{% for i in range(5) %}
echo "{{ ds }}"
echo "{{ macros.ds_add(ds, 7)}}"
echo "{{ params.my_param }}"
{% endfor %}
"""
t3 = BashOperator(
task_id='templated',
bash_command=templated_command,
params={'my_param': 'Parameter I passed in'},
dag=dag)
任务依赖管理
Airflow 提供了多种方式来定义任务之间的依赖关系：
# 设置下游依赖
t1.set_downstream(t2)
# 设置上游依赖
t2.set_upstream(t1)
# 使用位移运算符
t1 >> t2
# 链式依赖
t1 >> t2 >> t3
# 批量设置依赖
t1 >> [t2, t3]
测试与验证
命令行测试
在部署前，可以通过命令行工具测试 DAG：
# 打印所有活跃的 DAG
airflow list_dags
# 打印指定 DAG 的所有任务
airflow list_tasks tutorial
# 测试单个任务
airflow test tutorial print_date 2015-06-01
# 回填执行
airflow backfill tutorial -s 2015-06-01 -e 2015-06-07
应用场景
数据管道管理
Airflow 常用于管理复杂的数据管道，确保数据从源系统到目标系统的传输和处理过程自动化。
ETL 任务调度
在数据仓库环境中，Airflow 可以调度 ETL（提取、转换、加载）任务，确保数据及时更新。
机器学习工作流
在机器学习项目中，Airflow 可以调度模型训练、评估和部署任务，确保模型持续优化。
最佳实践
-
模块化 DAG设计：将复杂的 DAG 分解为多个模块化的任务，提高代码的可维护性和可读性。
-
错误处理机制：使用 Airflow 的错误处理机制，如重试和警报，确保任务失败时能够及时处理。
-
监控和日志：利用 Airflow 的监控和日志功能，实时跟踪任务的执行情况，及时发现和解决问题。
-
参数化配置：使用默认参数和模板变量，使 DAG 配置更加灵活和可重用。
生态集成
Airflow 可以与多个大数据生态系统项目集成：
- Apache Kafka：用于实时数据流的处理和传输
- Apache Spark：用于大规模数据处理和分析
- Apache Hive：用于数据仓库的构建和管理
- Apache Superset：用于数据可视化和报表生成
通过这些生态项目的集成，Airflow 可以构建更加复杂和强大的数据处理和分析平台。
总结
Apache Airflow 是一个功能强大的工作流管理平台，通过 Python 代码定义复杂的数据处理流程。它提供了灵活的调度机制、强大的依赖管理、丰富的操作符库和完善的监控功能，是构建数据管道和自动化工作流的理想选择。
通过本教程，您已经了解了 Airflow 的基本概念、安装配置、DAG 定义和任务管理。接下来可以继续探索 Airflow 的高级特性，如自定义操作符、XCom 跨任务通信、插件开发等，以构建更加复杂和强大的数据处理工作流。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
