Apache Airflow on Kubernetes Operator 使用教程

Apache Airflow on Kubernetes Operator 使用教程

项目介绍

Apache Airflow on Kubernetes Operator 是一个自定义的 Kubernetes Operator，旨在简化在 Kubernetes 上部署和管理 Apache Airflow 的过程。Apache Airflow 是一个用于以编程方式编写、调度和监控工作流的强大平台。通过使用 Airflow Operator，可以将 Airflow 集群分为两部分，分别由 AirflowBase 和 AirflowCluster 自定义资源表示。

Airflow Operator 的主要功能包括：

• 创建和管理 Airflow 部署所需的 Kubernetes 资源。
• 当 AirflowBase 或 AirflowCluster 规范发生变化时，更新相应的 Kubernetes 资源。
• 恢复被删除的受管 Kubernetes 资源。
• 支持使用不同执行器的 Airflow 调度器创建。
• 支持多个 AirflowCluster 共享 AirflowBase。

项目快速启动

环境准备

• Kubernetes 版本 >= 1.9
• Airflow 版本 >= 1.9 (推荐 1.10.1+ 用于 k8s 执行器)
• Redis 版本 4.0.x (用于 celery operator)
• MySQL 版本 5.7

快速部署

1. 从 Google Cloud Marketplace 一键部署到 GKE 集群：

   gcloud container clusters create my-cluster --zone us-central1-a --num-nodes 3
   

2. 使用快速启动指南快速开始：

   kubectl apply -f https://path/to/airflow-operator-quick-start.yaml
   

3. 检查部署状态：

   kubectl get pods
   

应用案例和最佳实践

应用案例

• 数据管道管理：使用 Airflow Operator 管理复杂的数据处理管道，确保数据从源到目标的可靠传输。
• ETL 作业调度：通过 Airflow Operator 调度 ETL 作业，实现数据的抽取、转换和加载。

最佳实践

• 资源管理：合理配置 Kubernetes 资源，确保 Airflow 集群的稳定运行。
• 监控与日志：集成 Prometheus 和 Grafana 进行实时监控，使用 ELK 堆栈进行日志管理。
• 备份与恢复：定期备份 Airflow 配置和元数据，确保在故障时能够快速恢复。

典型生态项目

• Prometheus：用于监控 Airflow 集群的性能指标。
• Grafana：用于可视化 Prometheus 收集的监控数据。
• ELK Stack：用于集中管理和分析 Airflow 的日志。
• Spark-on-k8s-operator：与 Spark 集成，扩展数据处理能力。

通过以上模块的介绍和实践，您可以快速上手并深入使用 Apache Airflow on Kubernetes Operator，实现高效的工作流管理和调度。