15运维了解流程编排工具 Airflow 的基本用法，包括 DAG 编写、任务调度-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了15运维了解流程编排工具 Airflow 的基本用法，包括 DAG 编写、任务调度。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

什么是 Airflow？

airflow 可视化,服务器,运维

Airflow 是一个基于 Python 的开源流程编排工具，它可以帮助用户创建、调度和监控复杂的工作流程。它是由 Airbnb 公司开发的，并在 2015 年开源，目前已成为 Apache 基金会的顶级项目之一。

Airflow 的主要特点包括：

可编程：使用 Python 语言进行编写，支持自定义操作和扩展。
可扩展：支持通过插件扩展功能。
可调度：可以在指定时间运行任务，支持依赖性和优先级调度。
可监控：提供丰富的监控和日志记录功能，方便用户监控任务执行状态和调试问题。
可视化：提供 Web 界面来可视化任务和工作流程的状态和进度。

安装和配置

Airflow 可以在 Linux、MacOS 和 Windows 等操作系统上运行。在开始使用 Airflow 之前，需要先安装和配置 Airflow 的环境。

安装

Airflow 可以通过 pip 安装，可以在命令行中运行以下命令来安装最新版本的 Airflow：

Copy code

pip install apache-airflow

配置

在安装完成后，需要进行一些配置才能使用 Airflow。

初始化数据库

Airflow 需要使用一个数据库来存储任务、状态和元数据等信息。默认情况下，Airflow 使用 SQLite 作为数据库，但是在生产环境中，建议使用其他关系型数据库，例如 MySQL 或 PostgreSQL。

首先需要初始化数据库，在命令行中运行以下命令来初始化数据库：

Copy code

airflow initdb

配置连接

Airflow 支持多种类型的连接，包括数据库、SSH、HTTP、FTP 等。在 DAG 中可以使用连接来访问数据源或执行命令。

可以在 Airflow 的 Web 界面中配置连接。点击页面左侧的“Admin”菜单，然后选择“Connections”选项。在 Connections 页面中，可以添加、编辑和删除连接。

配置变量

Airflow 支持配置变量来存储常量值。可以在 Airflow 的 Web 界面中配置变量。点击页面左侧的“Admin”菜单，然后选择“Variables”选项。在 Variables 页面中，可以添加、编辑和删除变量。

DAG 编写

airflow 可视化,服务器,运维

DAG（Directed Acyclic Graph）是 Airflow 中最重要的概念之一。DAG 定义了任务的依赖关系和执行顺序。在 DAG 中，每个节点代表一个任务

下面是关于 Airflow 的 DAG 编写和任务调度教程：

Airflow 的 DAG 编写

DAG 的概念

DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）是 Airflow 中的基本概念，用于描述任务之间的依赖关系。在 Airflow 中，每个 DAG 都是一个 Python 脚本，其中定义了一组任务（Task）和它们之间的依赖关系。

DAG 的结构

一个典型的 DAG 包括以下几个部分：

DAG 的定义：包括 DAG 的 ID、默认参数、调度周期等信息；
任务定义：定义 DAG 中的任务，每个任务都是一个 Task 对象；
任务间的依赖关系：定义任务之间的依赖关系。

DAG 的定义

下面是一个 DAG 的定义示例：

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'email': ['airflow@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    description='My first DAG',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

这个 DAG 的 ID 是 my_dag，默认参数包括调度周期为每天一次，开始时间为 2022 年 1 月 1 日等。

任务定义

在 DAG 中，每个任务都是一个 Task 对象，可以使用 PythonOperator、BashOperator 等 Operator 类来创建任务。

下面是一个使用 PythonOperator 创建任务的例子

from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

def my_task():
    # 执行任务的代码
    pass

task = PythonOperator(
    task_id='my_task',
    python_callable=my_task,
    dag=dag,
)

这个任务的 ID 是 my_task，执行的 Python 函数为 my_task，在 DAG 中的位置由 dag 参数决定。

任务间的依赖关系

在 DAG 中，任务之间的依赖关系可以通过设置 task_id 参数来实现。如果一个任务 A 依赖于另一个任务 B 的完成，那么在 A 的定义中设置 task_id 参数为 B 的 ID 即可。

下面是一个任务之间的依赖关系的例子：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-614504.html

from airflow.operators.bash_operator import BashOperator

task1 = BashOperator(
    task_id='task1',
    bash_command='echo "Hello World!"',
    dag=dag,
)

task2 = BashOperator(
    task_id='task2',
    bash_command='echo "Goodbye World!"',
    dag=dag,
)

task2.set_upstream(task1)

到了这里，关于15运维了解流程编排工具 Airflow 的基本用法，包括 DAG 编写、任务调度的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！