airflow是一个 Airbnb 的 Workflow 开源项目，在Github 上已经有超过两千星。data pipeline调度和监控工作流的平台，用于用来创建、监控和调整data pipeline。类似的产品有：Azkaban、oozie pip方式安装
默认已经安装python >= 2.7 以及 pip
安装可以参考这篇，比较详细。airflow安装以及celery方式启动
重要说明
使用mysql需要安装
python 2 : pip install MySQL-python
python 3 : pip install PyMySQLAIRFLOW_HOME配置说明
上篇在.bashrc中配置的export AIRFLOW_HOME=/home/airflow/airflow01。AIRFLOW_HOME设置目录在airflow initdb的时候初始化，存放airflow的配置文件airflow.cfg及相关文件。
DAG说明-管理建议
默认$AIRFLOW_HOME/dags存放定义的dag，可以分目录管理dag。常用管理dag做法，dag存放另一个目录通过git管理，并设置软连接映射到$AIRFLOW_HOME/dag。好处方便dag编辑变更，同时dag变更不会出现编辑到一半的时候就加载到airflow中。
plugins说明-算子定义
默认$AIRFLOW_HOME/plugins存放定义的plugins,自定义组件。可以自定义operator，hook等等。我们希望可以直接使用这种模式定义机器学习的一个算子。下面定义了一个简单的加法算子。
# -*- coding: UTF-8 -*-
# !/usr/bin/env python
from airflow.plugins_manager import AirflowPlugin
from airflow.models import BaseOperator
from airflow.utils.decorators import apply_defaults
# Will show up under airflow.operators.plus_plugin.PluginOperator
class PlusOperator(BaseOperator):
@apply_defaults
def __init__(self, op_args=None, params=None, provide_context=False, set_context=False, *args, **kwargs):
super(PlusOperator, self).__init__(*args, **kwargs)
self.params = params or {}
self.set_context = set_context
def execute(self, context):
if self.provide_context:
context.update(self.op_kwargs)
self.op_kwargs = context
puls = self.op_kwargs['a'] + self.op_kwargs['b']
print "a =", self.op_kwargs['a'], ". b=", self.op_kwargs['a']
return_value = self.main()
context[self.task_id].xcom_push(key='return_value', value=return_value)
return puls
# Defining the plugin class
class PlusPlugin(AirflowPlugin):
name = "plus_plugin"
operators = [PlusOperator]在dag中使用案例如下
from airflow.operators.plus_plugin import PlusOperator
plus_task = PlusOperator(task_id='plus_task', provide_context=True, params={'a': 1,'b':2},dag=dag)
一些命令说明
| 命令 | 说明 |
|---|---|
| airflow webserver -p 8091 | 8091启动webserver,通过页面查询不需要可以不启动 |
| airflow scheduler | 调度器，必须启动，不然dag没法run起来(使用CeleryExecutor、LocalExecutor时) |
| airflow run dagid [time] | run task instance |
| airflow backfill [dagid] -s[startTime] -e [endTime] | run a backfill over 2 days |
run的demo
# run your first task instance
airflow run example_bash_operator runme_0 2018-01-11
# run a backfill over 2 days
airflow backfill example_bash_operator -s 2018-01-10 -e 2018-01-11
基于CeleryExecutor方式的系统架构
使用celery方式的系统架构图(官方推荐使用这种方式，同时支持mesos方式部署)。turing为外部系统，GDags服务帮助拼接成dag，可以忽略。
- 1.master节点webui管理dags、日志等信息。scheduler负责调度，只支持单节点，多节点启动scheduler可能会挂掉
- 2.worker负责执行具体dag中的task。这样不同的task可以在不同的环境中执行。
基于LocalExecutor方式的系统架构图
另一种启动方式的思考，一个dag分配到1台机器上执行。如果task不复杂同时task环境相同，可以采用这种方式，方便扩容、管理，同时没有master单点问题。
基于源码的启动以及二次开发
很多情况airflow是不满足我们需求，就需要自己二次开发，这时候就需要基于源码方式启动。比如日志我们期望通过http的方式提供出来，同其他系统查看。airflow自动的webserver只提供页面查询的方式。
下载源码
github源码地址 : [https://github.com/apache/inc...]
git clone git@github.com:apache/incubator-airflow.git
切换分支
master分支的表初始化有坑，mysql设置的sql校验安全级别过高一直建表不成功。这个坑被整的有点惨。v1-8-stable或者v1-9-stable分支都可以。
git checkout v1-8-stable
安装必要Python包
进入incubator-airflow，python setup.py install (没啥文档说明，又是一个坑。找了半天)
初始化
直接输入airflow initdb(python setup.py install这个命令会将airflow安装进去)
修改配置
进入$AIRFLOE_HOME (默认在~/airflow),修改airflow.cfg，修改mysql配置。可以查看上面推荐的文章以及上面的[使用mysql需要安装]
启动
airflow webserver -p 8085
airflow scheduler
获取日志信息的改造
1.进入incubator-airflow/airflow/www/
2.修改views.py
在 class Airflow(BaseView)中添加下面代码
@expose('/logs')
@login_required
@wwwutils.action_logging
def logs(self):
BASE_LOG_FOLDER = os.path.expanduser(
conf.get('core', 'BASE_LOG_FOLDER'))
dag_id = request.args.get('dag_id')
task_id = request.args.get('task_id')
execution_date = request.args.get('execution_date')
dag = dagbag.get_dag(dag_id)
log_relative = "{dag_id}/{task_id}/{execution_date}".format(
**locals())
loc = os.path.join(BASE_LOG_FOLDER, log_relative)
loc = loc.format(**locals())
log = ""
TI = models.TaskInstance
session = Session()
dttm = dateutil.parser.parse(execution_date)
ti = session.query(TI).filter(
TI.dag_id == dag_id, TI.task_id == task_id,
TI.execution_date == dttm).first()
dttm = dateutil.parser.parse(execution_date)
form = DateTimeForm(data={'execution_date': dttm})
if ti:
host = ti.hostname
log_loaded = False
if os.path.exists(loc):
try:
f = open(loc)
log += "".join(f.readlines())
f.close()
log_loaded = True
except:
log = "*** Failed to load local log file: {0}.\n".format(loc)
else:
WORKER_LOG_SERVER_PORT = \
conf.get('celery', 'WORKER_LOG_SERVER_PORT')
url = os.path.join(
"http://{host}:{WORKER_LOG_SERVER_PORT}/log", log_relative
).format(**locals())
log += "*** Log file isn't local.\n"
log += "*** Fetching here: {url}\n".format(**locals())
try:
import requests
timeout = None # No timeout
try:
timeout = conf.getint('webserver', 'log_fetch_timeout_sec')
except (AirflowConfigException, ValueError):
pass
response = requests.get(url, timeout=timeout)
response.raise_for_status()
log += '\n' + response.text
log_loaded = True
except:
log += "*** Failed to fetch log file from worker.\n".format(
**locals())
if not log_loaded:
# load remote logs
remote_log_base = conf.get('core', 'REMOTE_BASE_LOG_FOLDER')
remote_log = os.path.join(remote_log_base, log_relative)
log += '\n*** Reading remote logs...\n'
# S3
if remote_log.startswith('s3:/'):
log += log_utils.S3Log().read(remote_log, return_error=True)
# GCS
elif remote_log.startswith('gs:/'):
log += log_utils.GCSLog().read(remote_log, return_error=True)
# unsupported
elif remote_log:
log += '*** Unsupported remote log location.'
session.commit()
session.close()
if PY2 and not isinstance(log, unicode):
log = log.decode('utf-8')
title = "Log"
return wwwutils.json_response(log)3.重启服务,访问url如:
http://localhost:8085/admin/airflow/logs?task_id=run_after_loop&dag_id=example_bash_operator&execution_date=2018-01-11就可以拿到这个任务在execution_date=2018-01-11的日志
异步任务思考
案例：task通过http请求大数据操作，拆分一些数据，存入一些临时表。
方案：
1.新建一张task实例的状态表如：task_instance_state。
2.扩展一个plugins,如：AsyncHttpOperator。AsyncHttpOperator实现逻辑：
- 在task_instance_state插入一条running状态记录running。
- 发送http请求给大数据平台，操作数据。
- 轮询查询task_instance_state状态是成功、失败、running。如是running则继续轮询，成功、失败操作相应后续操作。
3.提供一个restful api update task_instance_state,供大数据平台回调，修改任务实例状态。
不错的文章推荐
瓜子云的任务调度系统
Get started developing workflows with Apache Airflow
官网地址
生产环境使用可能遇到的坑
初探airflow
焦油坑
系统研究Airbnb开源项目airflow
