大数据调度最佳实践 | 从Airflow迁移到Apache DolphinScheduler-Toy模板网

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迁移背景

有部分用户原来是使用 Airflow 作为调度系统的，但是由于 Airflow 只能通过代码来定义工作流，并且没有对资源、项目的粒度划分，导致在部分需要较强权限控制的场景下不能很好的贴合客户需求，所以部分用户需要将调度系统从 Airflow 迁移到 Apache Dolphinscheduler。

大数据调度最佳实践 | 从Airflow迁移到Apache DolphinScheduler,大数据

秉承着解决用户实际需求的角度出发，Whaleops 研发了 Air2phin 迁移工具，协助用户更好的迁移到 DolphinScheduler 中。由于 Airflow 是通过 python code 来定义工作流的，并且有部分元数据信息仅仅在 python code 中而不会持久化到数据库中，所以我们需要通过解析 python code 来完成分析和迁移的步骤

为什么要迁移到 DolphinScheduler

Airflow 和 DolphinScheduler 都是任务调度系统，都解决了任务编排的问题。两者各有优势，这个章节中我们仅介绍 DolphinScheduler 相对 Airflow 的优势，两者的对比文章我们会在以后详细对比的文章中描述：

两者都是成熟的开源工作流调度系统，都有成熟的社区，细微的区别是
- Apache DolphinScheduler：以可视化为主，API为辅，有更细粒度的权限管理，工作流层级更多，使用成本更加低，数据平民化
- Airflow：以代码定义工作流，编写工作流为高级研发，灵活性较高，但是使用成本更高，基本上是面向研发人员
DolphinScheduler 因为将工作流定义、任务定义、任务关系都存储到原数据库中，所以
- 在增减 master worker 节点时没有额外的操作，airflow 在增加 master 和 worker 节点时，需要将 dags 文件复制到新的节点中
- 同时由于存在解析文件获取工作流、任务的过程，没有新增、更改任务的延时，自然也不需要为了降低延时而牺牲 CPU 性能的说法。airflow 是使用 loop 的方式发现和调度 DAGs 的，所以在 loop 的时候 scheduler 会消耗较多的 cpu 资源
- 能保留完整的历史工作流、任务运行状态。airflow 如果最新的定义中删除了部分任务，则不能找到这些任务的历史状态和日志
- 原生支持版本的信息。airflow 的 DAGs 定义需要在 git log 中查找，revert 也需要通过 git
DolphinScheduler 支持资源中心，更加方便用户管理、组织包括本地和远程的资源文件。airflow 如果有外部资源的话，一般需要和git 一起托管在版本控制中
除开离线调度任务的工作外，DolphinScheduler 还支持实时任务、数据资料、对物理机器资源的监控等调度相关的实用功能。airflow 目前来说更加专注的是离线工作流调度
DolphinScheduler 是一个分布式，无中心的系统，master 的服务器资源利用率更高，Airflow 由于通过 scheduler 扫描并发现可调度任务，CPU 利用率没有 DolphinScheduler 高。详见 AWS 性能测评

诉求及挑战

诉求

作为一个迁移工具，其核心诉求就是希望能在人为介入尽可能少的情况下，实现将 Airflow DAGs 转化成 DolphinScheduler 中工作流的迁移。

但是这需要有一个较好平衡，不能一味追求自动化，不然可能会导致程序复杂、可维护性降低、泛化能力变弱等情况，特别是我们需要去兼容不同 Airflow 版本的时候，如何取舍就是是 air2phin 必须面对的一个问题。

挑战

语法差异：Airflow 和 DolphinScheduler Python SDK 在基础的 Python 语法（for、if、else）上都是一样的，但是在具体的任务名称和参数上稍有不同，如 airflow 中的 bash operator 对应到 DolphinScheduler Python SDK 的名称是 Shell，同时两者的参数也不一样，迁移需要兼容这部分逻辑
任务类型差异：Airflow 和 DolphinScheduler 可能都允许用户进行一定程度的定制化扩展，如自定义插件。但是两者在在任务类型的数量和对任务的封装抽象是有差异，有部分任务类型仅在 airflow 存在，有部分任务类型仅在 DolphinScheduler 中存在，转换的时候需要处理这部分差异
定时调度差异：Airflow 定义调度周期的时候使用 Cron 表达式（如 5 4 * * *）或者 Python 的 datetime.timedelta ，DolphinScheduler 使用的是更加精细化的 Cron 表达式，如
0 5 4 * * ? * 所以这部分的转换也是挑战
内置时间参数差异：Airflow 的内置时间参数是通过 macro 来处理的，并且提供了 jinja2 模版作为时间的计算，如 ds_add('2015-01-06', -5)。DolphinScheduler 有自己的内置时间定义和计算规则，如运行时间使用 yyyy-MM-dd，需要时间增减使用 yyyy-MM-dd+1
迁移规则的扩展：不管是 Airflow 和 DolphinScheduler Python SDK 都会随着时间而修改对应的 API，只有有不兼容的修改就会导致迁移工具失效，所以迁移工具规则的修改和新增需要尽可能简单，尽量减少维护成本
不同版本的Airflow：Airflow 的不同版本之间可能也有差异，如在 2.0.0 之前有 airflow.operators.bash_operator 但是到2.0.0 后我们只有 airflow.operators.bash

迁移工具介绍

Air2phin 是什么

Air2phin 是一个基于规则的 AST 转换器，提供了从 Airflow dag 文件转成 pydolphinscheudler 定义文件的功能。其使用 LibCST 解析和转换 Python 代码，并使用 Yaml 文件定义转换规则。他是一个协助用户完成转化的工具，并非是一键转化工具。

Air2phin 的数据流转图

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从标准输入或者文件中获取原来 airflow DAGs 的定义
将转换规则从 YAML 文件加载到 air2phin
将 airflow DAGs 内容解析为 CST 树
根据转换规则改变 CST 树
将转换后的结果输出到标准输出或者文件

Air2phin 如何使用

由于 Air2phin 是 Python 的包，所以需要通过 pip 安装，安装结束后可以通过命令 air2phin migrate ~/airflow/dags 将 airflow 全部的 dags 转换成 DolphinScheduler Python SDK 的定义到了这一步 air2phin 的使命已经完成了，最后只需要使用 Python 执行这部分 SDK 的代码就能将转化后的工作流提交到 DolphinScheduler

# Install package
python -m pip install --upgrade air2phin

# Migrate airflow‘s dags
air2phin migrate -i ~/airflow/dags

在实际生产中， ~/airflow/dags 下面可能有非常多的 DAG，而 air2phin 默认是串行处理这部分 DAG 的，如果你想要更加高效的处理，可以使用 --multiprocess 让 air2phin 可以多进程执行转换。

# use multiprocess to convert the airflow dags files
air2phin migrate -i --multiprocess 12 ~/airflow/dags

完成了上述的转化后，你就完成了从 Airflow dags 文件到 DolphinScheduler python sdk 定义脚本的转化，只需要将 DolphinScheduler python sdk 提交到 DolphinSchedeuler 中即可完成

# Install apache-dolphinscheduler according to apache DolphinScheduler server you use, ref: https://dolphinscheduler.apache.org/python/main/#version
python -m pip install apache-dolphinscheduler
# Submit your dolphinscheduler python sdk definition
python ~/airflow/dags/tutorial.py

Air2phin 如何定义自己的转换规则

大部分 Airflow 的用户都会自定义部分 operator，想要转化这部分的 operator 需要用户自定义规则，幸运的 Air2phin 的规则是基于 YAML 文件的，意味用户可以较为简单的新增规则。下面是一个用户客户自定义的 Redshift operator 转化成 DolphinScheduler SQL 任务类型的规则转换 YAML 文件。

这里假设用户基于 airflow.providers.postgres.operators.postgres 自定义了一个 redshift operator，其 operator 的代码如下

from airflow.providers.postgres.operators.postgres import PostgresOperator

class RedshiftOperator(PostgresOperator):
    def __init__(
        self,
        *,
        sql: str | Iterable[str],
        my_custom_conn_id: str = 'postgres_default',
        autocommit: bool = False,
        parameters: Iterable | Mapping | None = None,
        database: str | None = None,
        runtime_parameters: Mapping | None = None,
        **kwargs,
    ) -> None:
        super().__init__(
            sql=sql,
            postgres_conn_id=my_custom_conn_id,
            autocommit=autocommit,
            parameters=parameters,
            database=database,
            runtime_parameters=runtime_parameters,
            **kwargs,
        )

由于这是用户自定义的 operator，他肯定不在 air2phin 内置的转换规则中，所以我们需要自定义一个转换规则的 YAML 文件

name: RedshiftOperator

migration:
  module:
    - action: replace
      src: utils.operator.RedshiftOperator.RedshiftOperator
      dest: pydolphinscheduler.tasks.sql.Sql
    - action: add
      module: pydolphinscheduler.resources_plugin.Local
  parameter:
    - action: replace
      src: task_id
      dest: name
    - action: add
      arg: datasource_name
      default:
        type: str
        value: "redshift_read_conn"
    - action: add
      arg: resource_plugin
      default: 
        type: code
        value: Local(prefix="/path/to/dir/")

客户只需要将这个文件加入 air2phin 的规则路径下，就能实现该自定义 operator 的转化动作了。

air2phin migrate --custom-rules /path/to/RedshiftOperator.yaml ~/airflow/dags

Air2phin 如何解决迁移的挑战

前面提到了 Airflow 到 Dolophinscheduler 可能面临的挑战，下面来看看 Air2phin 是如何解决的

语法差异

由于 Airflow 和 DolphinScheduler Python SDK 都是使用 Python 编写的。所以 Python 相关的基础语法是相似。但是由于 Airflow 和 DolphinScheduler Python SDK是两套无关联的 API，所以两者在特定参数、类和函数等方面存在一些不同之处。air2phin 就是用来解决这个问题的，他通过定义适当的 YAML 这部分差异的转换规则，解决差异并实现从一个平台迁移到另一个平台的流程。

YAML文件转换规则：

参数映射： 对于参数的不同命名或结构，可以在 YAML 文件中定义映射规则，将 Airflow 的参数名称映射到 DolphinScheduler Python SDK 的对应参数。
类和函数转换： 如果 Airflow 和 DolphinScheduler Python SDK 使用不同的类名或函数，可以在YAML文件中定义类和函数的转换规则，将 Airflow 的类名和函数映射到 DolphinScheduler Python SDK 的等效项。
错误处理和告警： 鉴于两个平台可能有不同的错误处理和告警机制，可以在YAML文件中定义如何映射Airflow的错误处理到DolphinScheduler的等效机制。

通过制定这些转换规则，可以确保在迁移过程中，根据 YAML 文件的定义，将 Airflow 的任务代码转换成 DolphinScheduler Python SDK 平台所需的代码，以适应平台之间的差异，并确保新增和修改任务的灵活性。任务类型差异

定时调度差异

在定时调度配置方面，Airflow 和 DolphinScheduler Python SDK 也存在一些区别。Airflow 使用标准的 Cron 表达式来定义任务的定时调度，而 DolphinScheduler Python SDK 采用了更加精确的 Cron 调度策略。这种差异可能会影响任务的精确调度和执行频率。

Airflow的Cron表达式： Airflow使用通用的Cron表达式来定义任务的调度频率。Cron表达式由五个或六个字段组成，分别表示分钟、小时、日期、月份、星期。它允许用户定义相对宽松的调度规则，例如每小时一次、每天一次等。
DolphinScheduler Python SDK 的精确Cron调度： DolphinScheduler则引入了更加精确的Cron调度策略。它将Cron表达式分成两部分：基本Cron和高级Cron。基本Cron用于定义任务的粗略调度规则，如分钟、小时、日期等。而高级Cron则用于定义更精确的调度规则，包括秒级精度等。这使得DolphinScheduler可以实现更细粒度的任务调度，适用于对执行时间要求更高的场景，如金融领域等。

由于 DolphinScheduler Python SDK 的精度比 Airflow 的精度高，所以转化的时候不会存在精度丢失的问题，这个问题也就迎刃而解了。

内置时间参数差异

内置时间参数差异指的是 Airflow 和 DolphinScheduler Python SDK 在任务调度中使用内置时间参数的不同方式。Airflow使用Jinja2的宏（macros）功能来实现内置时间参数，而DolphinScheduler的Python SDK 使用自定义的方式来实现这些参数。这两种实现方法可能会导致使用和理解上的差异。

Airflow的Jinja2宏： Airflow的内置时间参数是通过Jinja2宏来实现的。Jinja2宏允许在DAGs文件中使用特殊的占位符和函数，用于动态地生成调度时间。例如，可以使用{{ macros.ds_add(ds, 1) }}来在调度时间上加一天。
DolphinScheduler Python SDK的自定义实现： DolphinScheduler的Python SDK在实现内置时间参数时，可能会使用一些自定义的函数或类，而不是直接使用Jinja2宏。这些自定义的实现方法可能需要在DolphinScheduler平台上进行特定的配置和处理。

所以迁移的时候需要注意：

语法和方式不同： Airflow 的 Jinja2 宏在语法和使用方式上与 DolphinScheduler Python SDK 的自定义实现有很大的区别，可能导致部分时间参数不能被正确迁移。Air2phin 对于部分不能自动迁移的参数会保留其原本的值
功能相似性： 尽管实现方式不同，但两者都旨在为任务调度提供内置时间参数。确保迁移后的任务能够正确地使用新平台的内置时间参数。

迁移规则的扩展

Airflow允许用户根据需要定义和使用自定义Operator、Hook、Sensor等，以满足特定的任务需求。这些自定义组件可能在 DAGs 中使用，而且它们的实现和调用方式可能在迁移过程中需要特殊处理。最简单的处理方式是使用上问提到的 “Air2phin 如何定义自己的转换规则” 的方式处理。只要自定义的任务在 DolphinScheduler 中可以被定义，那就能将任务从 Airflow 迁移到 DolphinScheduler

不同版本的 Airflow 迁移

不同版本的 Airflow 在 operator 的语法中有所不同，在 2.0.0 之前的版本中，Airflow 对 bash 的支持仅拥有 airflow.operators.bash_operator.BashOperator 这个类，但是在 2.0.0 及之后的版本，Airflow 对 bash 更加推荐的是 airflow.operators.bash.BashOperator 这里类，同时兼容 Airflow.operators.bash_operator.BashOperator。类似的情况还有很多，所以 Air2phin 需要同时兼容上述两种类型转换成 DolphinScheduler 的 shell 任务类型。我们通过在 YAML 中支持列表的方式实现对多个类转化，详见下面的 migration.module.* 节点

migration:
  module:
    - action: replace
      src:
        - airflow.operators.bash.BashOperator
        - airflow.operators.bash_operator.BashOperator
      dest: pydolphinscheduler.tasks.shell.Shell
  parameter:
    - action: replace
      src: task_id
      dest: name
    - action: replace
      src: bash_command
      dest: command

用户收益

Air2phin 迁移工具可以通过简单的配置实现用户从 Airflow 的 DAGs 代码转换为 DolphinScheduler Python SDK，给用户带来了很多收益

简化迁移过程： 迁移工具可以自动处理代码转换，避免手动逐行迁移的复杂过程，大大减轻了开发人员的工作负担。
节省时间和成本：手动迁移代码需要投入大量时间和人力资源。使用迁移工具可以快速、高效地完成迁移，从而节省时间和成本。
减少错误：手动迁移容易引入错误，而迁移工具可以基于预定义规则自动进行转换，减少了潜在的人为错误。
规范代码风格：迁移工具可以根据预定义的规则和模板生成代码，确保代码风格一致，降低维护成本。
降低技术门槛： 迁移工具可以隐藏底层技术细节，使得不熟悉 DolphinScheduler 的开发人员也能够轻松迁移任务。
灵活性和可定制性：好的迁移工具通常会提供一些可定制的选项，以满足不同项目的需求，同时保持灵活性。

总的来说，使用 Air2phin 可以显著提升迁移过程的效率和质量，降低风险，同时减轻了开发人员的工作负担，为团队带来了时间和资源的节省，以及更好的开发体验。

Air2phin 目前还不能解决的问题

Air2phin 是一个协助用户更简单从 Airflow 迁移到Apache DolphinScheduler 。这个的关键词是“协助”，意味着他能减少用户的迁移成本，但是并不能完全自动化。目前已知的不能解决的问题如下：

不能迁移在 DolphinScheduler 不存在的任务类型：部分任务类型仅在 Airflow 中存在，但是在 DolphinScheduler 不存在，这部分任务不能被自动迁移，需要手动处理。如 Discord operator 中在 DolphinScheduler 中不存在，所以原来 Discord operator 定义会被保留，需要用户手动处理
部分任务属性不能被迁移到 DolphinScheduler：Airflow 中部分任务属性在 DolphinScheduler 中不存在，如 successc_callback 和 retry_callback，这部分属性在迁移过程中会被直接遗弃

REF

air2phin 使用文档：https://air2phin.readthedocs.io/en/latest/index.html
air2phin in PyPI: https://pypi.org/project/air2phin/
air2phin GitHub repository: https://github.com/WhaleOps/air2phin

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