Apache Airflow 教程

Apache Airflow 教程

airflow-tutorial Apache Airflow tutorial 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/airflow-tutorial

1. 项目介绍

本项目是基于Apache Airflow的一个开源教程，旨在帮助用户快速上手并掌握Airflow的使用。本教程涵盖了从环境搭建到编写第一个数据管道的完整流程。通过一步步的指导，用户可以学会如何使用Airflow进行数据处理和调度任务。

2. 项目快速启动

安装依赖

首先，确保您的系统中已安装Docker和Docker Compose。

# 安装Docker
# 安装Docker Compose

克隆项目

git clone https://github.com/tuanavu/airflow-tutorial.git
cd airflow-tutorial

启动服务

使用Docker Compose启动Airflow服务。

docker-compose up -d

启动完成后，您可以通过浏览器访问http://localhost:8080查看Airflow的Web界面。

停止服务

docker-compose down

3. 应用案例和最佳实践

在这一部分，我们将介绍一些使用Airflow的典型场景和最佳实践。

编写第一个DAG

DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）是Airflow中的核心概念，它代表了您要执行的任务流程。

创建一个名为example_dag.py的Python文件，并添加以下内容：

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

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2021, 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

将此文件放在dags目录下，并重新启动Docker服务，您应该在Web界面中看到新创建的DAG。

使用变量

在Airflow中，您可以使用变量来参数化您的DAG。例如，您可以定义一个变量来存储数据库的连接信息。

在Airflow的Web界面中，导航到Admin -> Variables并创建新的变量。

在DAG中，您可以这样使用变量：

from airflow.models import Variable

db_connection = Variable.get("db_connection")

4. 典型生态项目

Airflow拥有丰富的生态系统，包括多种插件和集成，以下是一些典型的生态项目：

• Google Cloud Composer：在Google Cloud上托管的Airflow服务。
• Airflow Sensors：用于监控外部事件，如文件到达、数据库状态等。
• Airflow Operators：用于执行特定类型任务的扩展组件，例如，执行Hive查询、转移文件等。

通过这些项目和组件，您可以构建强大的数据处理和工作流自动化解决方案。

airflow-tutorial Apache Airflow tutorial 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/airflow-tutorial