MySQL 与 Airflow：ETL 作业调度

已于 2024-09-26 18:32:14 修改
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分类专栏： 一起学学数据库【一】 文章标签： mysql etl 数据库
于 2024-09-25 16:00:00 首次发布
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嘿小伙伴们！今天我们将一起探索如何使用 MySQL 和 Apache Airflow 来构建和运行一个简单的 ETL（Extract, Transform, Load）流程。即使你是 Airflow 的新手也不用担心，我会用简单明了的语言，加上丰富的代码示例，带你一步步掌握如何配置并运行一个 ETL 任务。准备好了吗？让我们开始这场数据处理之旅吧！

什么是 ETL？

ETL 是 Extract (提取), Tra

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Airflow教程-使用Airflow实现ETL调度
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从零掌握ETL与数据管道：Airflow、Luigi工具链与Delta Lake数据建模实践
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ETL（Extract-Transform-Load）是数据处理的经典流程：示例：从MySQL数据库抽取用户订单数据，计算每个用户的总消费金额，最终加载到数据仓库的表中。 2. ​Luigi ​核心功能：轻量级管道构建，强调依赖解析和任务原子性。 ​核心概念： ​Task：每个任务必须实现和方法。 ​Target：任务输出（如本地文件、数据库表）。 ​优势：适合小规模管道、代码简洁、依赖自动解析。 ​Python示例： 3. ​Airflow vs L
用户画像—Airflow作业调度(ETL)
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凌晨三点的闹钟可以取消了，朋友！当你用Airflow构建起可靠的ETL流水线，看着任务像多米诺骨牌一样自动执行，那种解放双手的愉悦感，不正是我们选择成为工程师的初心吗？记住：好的工具不是用来增加复杂度的，而是要把我们从重复劳动中解放出来，去做更有创造性的工作。保持对自动化工具的敬畏，但不要被工具束缚，这才是技术人的生存之道。编程之路就像在黑暗森林中前行，而好的工程实践就是我们手中的火把。
探索ETL最佳实践：Airflow开源项目指南
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探索ETL最佳实践：Airflow开源项目指南 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 1、项目介绍 欢迎来到ETL Best Practices with Airflow的开源仓库！这是一个集合了文档源代码的项目，旨在为你提供在实际操作中如何利用Apache Airflow实现高效数据提取、转换和加载（ETL）的过程和策略。虽然这不是官方的Airflow文档，但这里包含...
airflow-etl-mssql-sample:气流ETL MS SQL示例项目
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airflow-etl-mssql-sample 带有MSSQL的Airflow的示例项目。 使用此映像进行气流处理。 设置和配置 配置 创建一个新的配置文件airflow.cfg 。 $ cp src/config/airflow.cfg.example src/config/airflow.cfg 设置第一个用户 首先运行它。 $ docker-compose up 现在，在单独的终端中，在运行的气流容器中运行python 。 $ docker-compose exec airflow python 在提示符下运行以下命令，以创建新的气流用户。 Python 3.6.5 (default, Jun 6 2018, 02:51:26) [GCC 6.3.0 20170516] on linux Type " help " , " copyright " , " credit
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Airflow：Airflow调度器深入理解.docx
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自2015年首次发布以来，Airflow因其设计的灵活性和可扩展性，迅速成为了处理大数据和执行ETL任务的首选工具之一。 核心概念 Airflow的核心是DAG（有向无环图），它定义了任务之间的依赖关系，是任务执行顺序和一致...
Apache-Airflow:Apache Airflow的源代码使用-apache source code
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4. **PostgreSQL运算符**：与MySQL运算符类似，PostgreSQL运算符专为与PostgreSQL数据库交互设计。Airflow支持多种数据库，这使得它能灵活地适应各种数据存储环境。 5. **Google云端运算子**：Google Cloud相关的...
调度系统：分析 Apache Airflow 和 Prefect 在 基于Couchbase构建数据仓库 和 ETL任务调度 的场景下，哪一个更合适
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○ 适合复杂工作流：在数据仓库的构建和 ETL 任务调度中，通常会涉及多个步骤（数据抽取、清洗、加载、分析汇总等），Airflow 通过 DAG 的方式可以清晰地组织这些任务，并确保任务执行的顺序和依赖关系。○ 丰富的 Web UI：Airflow 提供了一个非常强大的 Web 界面，能够展示任务的执行状态、历史记录、任务日志、DAG 可视化等，适合大规模和复杂工作流的管理。○ 详细的任务日志追踪：Airflow 提供了详细的日志记录和追踪功能，能够在 Web UI 中查看每个任务的执行日志。
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Airflow 是 Apache 基金会的一套用于创建、管理和监控工作流程的开源平台，是一套非常优秀的任务调度工具。截至2022年7月，在GitHub上已经拥有近27k的star。 本文主要介绍一下Airflow 2.3.2版本，各个功能模块，以及如何使用。只浅浅提了一下Airflow的功能点，具体内容还是链接到了官方文档。......
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作者 / Florina MuntenescuPaging 库可以帮助您优雅地渐进加载大型数据集合，同时也可以减少网络的使用和系统资源的消耗。基于您的反馈我们得知，Paging 2.0 ...
ETL调度Airflow安装部署篇
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ETL是数据分析不可缺少的一环，对于ETL的调度管理也是至关重要的。 一个好的ETL调度平台应该具备以下优点： 作业集成管理 运行监控（WEB监控） 异常警告（邮件及短信） 日志可查看 后台调度 系统配置 作业执行情况分析界面 探索中发现了ETL调度平台——airflow。airflow 是一个编排、调度和监控workflow的平台，由Airbnb开源，现在在Apache Soft...
用Airflow调度数仓（CK）的ETL脚本
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【Python】数据管道与ETL处理：使用Python的Airflow库
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数据管道 (Data Pipeline)是一个将数据从一个或多个数据源提取、转换并加载到目标位置（例如数据仓库）的过程。ETL是数据管道的一种重要模式，代表Extract：从不同的源（数据库、API、文件等）提取数据。Transform：清洗并转换数据，确保数据质量并满足分析需求。Load：将数据加载到数据仓库、数据湖等目标位置，为分析和报告提供服务。构建数据管道需要应对数据量大、源头多样化、处理复杂等挑战。Airflow 是一款开源的工作流管理平台，能够帮助工程师高效设计、调度、管理和监控数据管道。
Python知识点：如何使用Airflow进行ETL任务调度
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通过这些步骤，你可以使用Airflow来调度和管理复杂的ETL任务。Airflow的灵活性和扩展性使其成为数据管道管理的理想选择。
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与parallel split相似，在同步模式中，不同branch的结果汇聚(reconciliation)在一个task中，不同的branch执行并行计算，并将结果整合。parallel split模式用于在分支的情况。比如当数据集备好之后，需要被加载进入多个不同的tasks，且都是同一个pipeline中，如同数据进入不同的分支。根据预先设定的条件，在分支部分选择不同的task执行。对象指定的方法，其返回值可用于指定对分支的选择，而。DAG的代码表达中，同步模式可拆解为在每个。分支在DAG中的表示为。
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深入理解Airflow：完整笔记资料分享
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