怎样学习Airflow：糙快猛的大数据之路（附思维导图）

什么是Airflow?

在开始之前,让我们先简单了解一下Airflow是什么。Apache Airflow是一个开源的工作流管理平台。它答应你以代码的方式定义、调度和监控复杂的数据处理管道。

想象一下,你有一系列需要按特定顺序执行的使命,而且这些使命之间另有依赖关系,Airflow就是为办理这类题目而生的。

  
我的学习故事

还记得我刚开始学习Airflow的时间,那感觉就像是第一次踏入健身房的新手。面临琳琅满目标"器械"(Airflow的各种概念和组件),我完全不知所措。但是,我很快想起了我的座右铭:“学习就应该糙快猛,不要一下子寻求完美,在不完美的状态下前行才是最高效的姿势。”
于是,我决定先从最根本的概念开始,然后迅速上手实践。
学习Airflow的糙快猛方法

1. 明白核心概念

首先,我花了一天时间快速欣赏Airflow的核心概念:

• DAG (Directed Acyclic Graph): 有向无环图,用于定义使命之间的依赖关系。
  
• Operator: 定义单个使命的最小单元。
  
• Task: Operator的详细实例。
  
• Workflow: 由多个Task组成的工作流。
  

2. 快速上手实践

明白了根本概念后,我立即开始动手。我创建了一个简单的DAG,包含两个使命:一个打印"Hello",另一个打印"World"。

1. from airflow import DAG
2. from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
3. from datetime import datetime, timedelta
5. def print_hello():
6.     return 'Hello'
8. def print_world():
9.     return 'World'
11. default_args = {
12.     'owner': 'airflow',
13.     'depends_on_past': False,
14.     'start_date': datetime(2024, 7, 20),
15.     'email_on_failure': False,
16.     'email_on_retry': False,
17.     'retries': 1,
18.     'retry_delay': timedelta(minutes=5),
19. }
21. dag = DAG('hello_world', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1))
23. t1 = PythonOperator(
24.     task_id='print_hello',
25.     python_callable=print_hello,
26.     dag=dag)
28. t2 = PythonOperator(
29.     task_id='print_world',
30.     python_callable=print_world,
31.     dag=dag)
33. t1 >> t2

复制代码

这个简单的例子让我对Airflow的根本利用有了直观的认识。
3. 深入学习和实践

接下来,我开始逐步深入学习Airflow的其他特性:

• 学习差别类型的Operator(比如BashOperator, PythonOperator等)
  
• 明白和利用Airflow的调度功能
  
• 学习如那边理使命间的依赖关系
  
• 探索Airflow的UI界面,学习怎样监控和管理工作流
  

在这个过程中,我始终保持"糙快猛"的学习态度。我不寻求一次就完全把握所有内容,而是先快速了解,然后在实践中逐步深入。
4. 结合现实项目

学习了基础知识后,我开始将Airflow应用到现实的大数据处理项目中。我创建了一个数据ETL(提取、转换、加载)的工作流,包罗从数据源抓取数据、数据洗濯、数据转换和终极加载到数据堆栈的过程。
这个过程让我深刻领会到了Airflow在大数据处理中的强大功能。它不仅可以主动化整个数据处理流程,还能方便地处理使命依赖、失败重试等复杂场景。
本节学习心得

回顾我这一阶段的Airflow学习之旅,我有以下几点心得:

• 保持糙快猛的态度: 不要寻求一开始就完美,先快速上手,在实践中学习和改进。
  
• 理论结合实践: 快速了解根本概念后,立即动手实践。
  
• 循序渐进: 从简单的使命开始,逐步增加复杂度。
  
• 结合现实项目: 将所学知识应用到现实项目中,在办理现实题目的过程中加深明白。
  
  
  
  

进阶学习：深入Airflow的高级特性

在把握了Airflow的基础知识后，是时间向更高阶的应用迈进了。
记住，纵然在学习高级特性时，我们也要保持"糙快猛"的态度 —— 快速尝试，在实践中学习。
1. 动态DAG生成

在现实工作中，我们常常需要根据差别的条件动态生成DAG。例如，你大概需要为每个数据源创建一个独立的DAG。
这里有一个简单的例子：

1. from airflow import DAG
2. from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
3. from datetime import datetime, timedelta
5. def create_dag(dag_id, schedule, default_args):
6.     def hello_world_py(*args):
7.         print('Hello World')
8.         print('This is DAG: {}'.format(dag_id))
10.     dag = DAG(dag_id, schedule_interval=schedule, default_args=default_args)
12.     with dag:
13.         t1 = PythonOperator(
14.             task_id='hello_world',
15.             python_callable=hello_world_py,
16.             dag=dag)
18.     return dag
20. # 生成多个DAG
21. for i in range(3):
22.     dag_id = 'hello_world_{}'.format(i)
23.     default_args = {
24.         'owner': 'airflow',
25.         'start_date': datetime(2024, 7, 20),
26.         'retries': 1,
27.         'retry_delay': timedelta(minutes=5),
28.     }
29.     schedule = '@daily'
30.     globals()[dag_id] = create_dag(dag_id, schedule, default_args)

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这个例子展示了怎样动态创建多个DAG。这在处理多个相似但略有差别的工作流时非常有用。
2. 利用XComs进行使命间通信

XComs（Cross-communications）答应使命之间交换小量数据。这在需要将一个使命的输出传递给另一个使命时非常有用。

1. from airflow import DAG
2. from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
3. from datetime import datetime, timedelta
5. default_args = {
6.     'owner': 'airflow',
7.     'start_date': datetime(2024, 7, 20),
8. }
10. dag = DAG('xcom_example', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1))
12. def push_function(**context):
13.     context['ti'].xcom_push(key='my_key', value='Hello from push_function')
15. def pull_function(**context):
16.     value = context['ti'].xcom_pull(key='my_key', task_ids='push_task')
17.     print(f"Pulled value: {value}")
19. push_task = PythonOperator(
20.     task_id='push_task',
21.     python_callable=push_function,
22.     provide_context=True,
23.     dag=dag)
25. pull_task = PythonOperator(
26.     task_id='pull_task',
27.     python_callable=pull_function,
28.     provide_context=True,
29.     dag=dag)
31. push_task >> pull_task

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在这个例子中，push_task将一个值推送到XCom，然后pull_task从XCom中提取这个值。
3. 利用Sensors等候条件满意

Sensors是一种特殊类型的Operator，它会不停运行直到某个条件满意。这在等候文件出现或外部体系准备停其时非常有用。

1. from airflow import DAG
2. from airflow.sensors.filesystem import FileSensor
3. from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
4. from datetime import datetime, timedelta
6. default_args = {
7.     'owner': 'airflow',
8.     'start_date': datetime(2024, 7, 20),
9. }
11. dag = DAG('file_sensor_example', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1))
13. file_sensor_task = FileSensor(
14.     task_id='file_sense',
15.     filepath='/path/to/file',
16.     poke_interval=300,
17.     dag=dag)
19. dummy_task = DummyOperator(
20.     task_id='dummy_task',
21.     dag=dag)
23. file_sensor_task >> dummy_task

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在这个例子中，FileSensor会每5分钟（300秒）检查一次指定的文件是否存在。只有当文件存在时，后续的dummy_task才会执行。
现实工作中的应用

在我的工作中，Airflow已经成为了处理复杂数据流的核心工具。这里我想分享一个现实的应用场景。
案例：构建数据湖ETL流程

在一个大型数据湖项目中，我们需要从多个源体系抓取数据，进行洗濯和转换，然后加载到数据湖中。这个过程涉及多个步骤，且每个数据源的处理逻辑略有差别。

1. from airflow import DAG
2. from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
3. from airflow.sensors.external_task_sensor import ExternalTaskSensor
4. from datetime import datetime, timedelta
6. default_args = {
7.     'owner': 'data_team',
8.     'start_date': datetime(2024, 7, 20),
9.     'retries': 3,
10.     'retry_delay': timedelta(minutes=5),
11. }
13. dag = DAG('data_lake_etl', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')
15. def extract(source, **kwargs):
16.     # 模拟从源系统抓取数据
17.     print(f"Extracting data from {source}")
19. def transform(**kwargs):
20.     # 模拟数据转换过程
21.     print("Transforming data")
23. def load(**kwargs):
24.     # 模拟数据加载到数据湖
25.     print("Loading data to data lake")
27. # 为每个数据源创建提取任务
28. sources = ['mysql', 'postgresql', 'mongodb']
29. extract_tasks = []
30. for source in sources:
31.     task = PythonOperator(
32.         task_id=f'extract_{source}',
33.         python_callable=extract,
34.         op_kwargs={'source': source},
35.         dag=dag
36.     )
37.     extract_tasks.append(task)
39. # 转换任务
40. transform_task = PythonOperator(
41.     task_id='transform',
42.     python_callable=transform,
43.     dag=dag
44. )
46. # 加载任务
47. load_task = PythonOperator(
48.     task_id='load',
49.     python_callable=load,
50.     dag=dag
51. )
53. # 设置任务依赖
54. extract_tasks >> transform_task >> load_task
56. # 添加一个传感器，等待上游系统的数据准备就绪
57. upstream_sensor = ExternalTaskSensor(
58.     task_id='wait_for_upstream',
59.     external_dag_id='upstream_data_preparation',
60.     external_task_id='data_ready',
61.     dag=dag,
62. )
64. upstream_sensor >> extract_tasks

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这个DAG展示了如那边理多个数据源的ETL过程。它包罗等候上游数据准备、从多个源并行提取数据、转换数据和加载数据等步骤。这种结构使得整个流程更加清晰和可维护。
本节学习心得

• 从简单开始，逐步复杂化：纵然在学习高级特性时，也要从简单的例子开始，然后逐步增加复杂度。
  
• 关注现实题目：学习新特性时，思考它怎样办理你在工作中遇到的现实题目。如允许以加深明白并提高学习动力。
  
• 持续实践和优化：Airflow的学习是一个持续的过程。随着你对它的明白加深，不断回顾和优化你的DAG，使其更加高效和易维护。
  
• 到场社区：Airflow有一个活泼的开源社区。到场讨论、阅读他人的代码，甚至为项目贡献代码，都是提高技能的好方法。
  
• 保持好奇心：技能在不断发展，Airflow也在持续更新。保持对新特性和最佳实践的关注，这将帮助你在这个领域保持领先。
  

Airflow性能优化

在处理大规模数据流时，优化Airflow的性能变得尤为告急。以下是一些我在实践中总结的优化技巧：
1. 利用多线程或多历程执行器

默认的SequentialExecutor只能串行执行使命。在生产情况中，利用CeleryExecutor或KubernetesExecutor可以明显提高并行处理本领。

1. from airflow.executors.celery_executor import CeleryExecutor
3. # 在airflow.cfg中设置
4. executor = CeleryExecutor

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2. 优化数据库访问

频仍的数据库访问大概成为性能瓶颈。利用SubDagOperator或TaskGroups可以减少数据库操作，提高性能。

1. from airflow.operators.subdag_operator import SubDagOperator
3. def subdag(parent_dag_name, child_dag_name, args):
4.     dag_subdag = DAG(
5.         dag_id=f'{parent_dag_name}.{child_dag_name}',
6.         default_args=args,
7.         schedule_interval="@daily",
8.     )
9.     # 定义子DAG的任务
10.     # ...
11.     return dag_subdag
13. subdag_task = SubDagOperator(
14.     task_id='subdag_task',
15.     subdag=subdag('parent_dag', 'child_dag', default_args),
16.     dag=dag,
17. )

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3. 利用池限制并发使命

利用池（Pool）可以限制特定资源的并发利用，避免过载。

1. from airflow.models.pool import Pool
3. # 在Airflow UI或通过命令行创建池
4. pool = Pool(
5.     pool='my_resource_pool',
6.     slots=5  # 最多同时运行5个任务
7. )
8. session.add(pool)
9. session.commit()
11. # 在任务中使用池
12. task = PythonOperator(
13.     task_id='my_task',
14.     python_callable=my_function,
15.     pool='my_resource_pool',
16.     dag=dag
17. )

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与大数据生态体系集成

Airflow的强大之处在于它可以无缝集成各种大数据工具。以下是一些常见的集成场景：
1. 集成Spark

利用SparkSubmitOperator可以轻松地在Airflow中提交和管理Spark作业。

1. from airflow.providers.apache.spark.operators.spark_submit import SparkSubmitOperator
3. spark_task = SparkSubmitOperator(
4.     task_id='spark_task',
5.     application='/path/to/spark_job.py',
6.     conn_id='spark_default',
7.     dag=dag
8. )

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2. 集成Hive

利用HiveOperator可以在Airflow中执行Hive查询。

1. from airflow.providers.apache.hive.operators.hive import HiveOperator
3. hive_task = HiveOperator(
4.     task_id='hive_task',
5.     hql='SELECT * FROM my_table',
6.     hive_cli_conn_id='hive_cli_default',
7.     dag=dag
8. )

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3. 集成Hadoop

利用HDFSSensor可以检测HDFS上的文件是否存在。

1. from airflow.providers.apache.hdfs.sensors.hdfs import HdfsSensor
3. hdfs_sensor = HdfsSensor(
4.     task_id='hdfs_sensor',
5.     filepath='/user/hadoop/file',
6.     hdfs_conn_id='hdfs_default',
7.     poke_interval=5 * 60,
8.     dag=dag
9. )

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企业情况中的最佳实践

在企业情况中利用Airflow时，需要考虑更多的因素，如安全性、可维护性和可扩展性。以下是一些最佳实践：
1. 利用变量和连接

将敏感信息存储在Airflow的变量和连接中，而不是直接硬编码在DAG中。

1. from airflow.models import Variable
2. from airflow.hooks.base_hook import BaseHook
4. # 使用变量
5. api_key = Variable.get("api_key")
7. # 使用连接
8. conn = BaseHook.get_connection("my_conn_id")

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2. 实现错误处理和告警

利用on_failure_callback函数来处理使命失败并发送告警。

1. from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
2. from airflow.utils.email import send_email
4. def task_fail_alert(context):
5.     subject = f"Airflow alert: {context['task_instance'].task_id} Failed"
6.     body = f"Task {context['task_instance'].task_id} failed in DAG {context['dag'].dag_id}"
7.     send_email(['alert@example.com'], subject, body)
9. task = PythonOperator(
10.     task_id='my_task',
11.     python_callable=my_function,
12.     on_failure_callback=task_fail_alert,
13.     dag=dag
14. )

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3. 版本控制和CI/CD

将DAG文件纳入版本控制体系，并建立CI/CD流程以主动化部署过程。

1. # 示例：使用Git管理DAG文件
2. git init
3. git add dags/
4. git commit -m "Initial DAG files"
5. git push origin master
7. # 使用CI/CD工具（如Jenkins）自动部署DAG
8. jenkins_job:
9.   stage('Deploy'):
10.     - ssh user@airflow-server 'cd /path/to/airflow && git pull'
11.     - ssh user@airflow-server 'airflow dags list'

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4. 监控和日志管理

利用Airflow的内置UI进行监控，并考虑将日志集成到集中式日志管理体系（如ELK栈）中。

1. # 在airflow.cfg中配置日志
2. [core]
3. remote_logging = True
4. remote_log_conn_id = my_elasticsearch_conn
5. remote_base_log_folder = http://my-elasticsearch-cluster:9200/airflow/logs

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本节学习心得

• 持续学习新特性：Airflow在不断发展，定期查看官方文档和release notes，了解新特性和改进。
  
• 构建可重用组件：随着你的Airflow利用经验增加，尝试构建可在多个DAG中重用的自定义组件。这不仅能提高效率，还能确保一致性。
  
• 性能调优是一个迭代过程：不要期望一次性办理所有性能题目。随着数据量和复杂度的增加，持续监控和优化你的DAG。
  
• 安全第一：在处理敏感数据或在生产情况中部署时，始终将安全性放在首位。利用Airflow提供的安全特性，如RBAC（基于脚色的访问控制）。
  
• 拥抱开源社区：Airflow有一个活泼的开源社区。不关键怕提问、报告题目或贡献代码。这不仅能帮助你办理题目，还能提升你在社区中的地位。
  

高级调度功能

Airflow的调度功能远不止简单的定时执行。让我们探索一些高级调度技巧：
1. 动态调度

利用schedule_interval参数可以实现复杂的调度逻辑。

1. from airflow import DAG
2. from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
3. from datetime import datetime, timedelta
5. def dynamic_schedule():
6.     # 根据当前日期动态决定调度间隔
7.     now = datetime.now()
8.     if now.weekday() < 5:  # 周一到周五
9.         return timedelta(hours=1)
10.     else:  # 周末
11.         return timedelta(hours=4)
13. dag = DAG(
14.     'dynamic_schedule_dag',
15.     default_args={'start_date': datetime(2024, 7, 20)},
16.     schedule_interval=dynamic_schedule,
17.     catchup=False
18. )
20. def my_task():
21.     print("Executing task")
23. task = PythonOperator(
24.     task_id='my_task',
25.     python_callable=my_task,
26.     dag=dag
27. )

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2. 基于依赖的调度

利用ExternalTaskSensor可以基于其他DAG的执行状态来触发当前DAG。

1. from airflow.sensors.external_task_sensor import ExternalTaskSensor
3. wait_for_other_dag = ExternalTaskSensor(
4.     task_id='wait_for_other_dag',
5.     external_dag_id='other_dag',
6.     external_task_id='final_task',
7.     mode='reschedule',
8.     dag=dag
9. )

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Airflow测试策略

测试是确保DAG可靠性的关键。以下是一些测试Airflow DAG的策略：
1. 单元测试

为每个使命编写单元测试，确保它们可以或许独立精确运行。

1. import unittest
2. from airflow.models import DagBag
4. class TestMyDAG(unittest.TestCase):
5.     def setUp(self):
6.         self.dagbag = DagBag()
8.     def test_dag_loaded(self):
9.         dag = self.dagbag.get_dag(dag_id='my_dag')
10.         self.assertIsNotNone(dag)
11.         self.assertEqual(len(dag.tasks), 3)
13.     def test_task_python_operator(self):
14.         dag = self.dagbag.get_dag(dag_id='my_dag')
15.         task = dag.get_task('python_task')
16.         self.assertIsInstance(task, PythonOperator)
17.         self.assertEqual(task.python_callable, my_python_function)
19. if __name__ == '__main__':
20.     unittest.main()

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2. 集成测试

利用Airflow的测试模式运行整个DAG，检查使命间的依赖关系和数据流。

1. from airflow.utils.dag_cycle_tester import check_cycle
2. from airflow.models import DagBag
4. def test_dag_integrity():
5.     dag_bag = DagBag(include_examples=False)
6.     for dag_id, dag in dag_bag.dags.items():
7.         check_cycle(dag)  # 检查DAG中是否存在循环依赖

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3. 模拟测试

利用mock库模拟外部依赖，测试DAG在各种情况下的行为。

1. from unittest.mock import patch
2. from airflow.models import DagBag
4. @patch('mymodule.external_api_call')
5. def test_external_task(mock_api):
6.     mock_api.return_value = {'status': 'success'}
7.     dag_bag = DagBag(include_examples=False)
8.     dag = dag_bag.get_dag('my_dag')
9.     task = dag.get_task('external_task')
10.     task.execute(context={})
11.     mock_api.assert_called_once()

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复杂数据管道中的应用

在现实工作中，我们常常需要构建复杂的数据管道。让我们看一个更复杂的例子：
案例：多源数据集成与分析管道

假设我们需要从多个数据源收集数据，进行洗濯和转换，然后进行分析和报告生成。

1. from airflow import DAG
2. from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
3. from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
4. from airflow.providers.apache.spark.operators.spark_submit import SparkSubmitOperator
5. from airflow.providers.apache.hive.operators.hive import HiveOperator
6. from airflow.providers.postgres.operators.postgres import PostgresOperator
7. from datetime import datetime, timedelta
9. default_args = {
10.     'owner': 'data_team',
11.     'depends_on_past': False,
12.     'start_date': datetime(2024, 7, 20),
13.     'email_on_failure': True,
14.     'email_on_retry': False,
15.     'retries': 1,
16.     'retry_delay': timedelta(minutes=5),
17. }
19. dag = DAG('complex_data_pipeline', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')
21. # 1. 数据收集
22. collect_mysql = BashOperator(
23.     task_id='collect_mysql',
24.     bash_command='sqoop import --connect jdbc:mysql://mysql_server/db --table users',
25.     dag=dag
26. )
28. collect_api = PythonOperator(
29.     task_id='collect_api',
30.     python_callable=fetch_api_data,
31.     dag=dag
32. )
34. # 2. 数据清洗和转换
35. clean_transform = SparkSubmitOperator(
36.     task_id='clean_transform',
37.     application='/path/to/clean_transform_job.py',
38.     conn_id='spark_default',
39.     dag=dag
40. )
42. # 3. 数据加载到数据仓库
43. load_to_hive = HiveOperator(
44.     task_id='load_to_hive',
45.     hql='LOAD DATA INPATH "/cleaned_data" INTO TABLE cleaned_users',
46.     dag=dag
47. )
49. # 4. 数据分析
50. analyze_data = SparkSubmitOperator(
51.     task_id='analyze_data',
52.     application='/path/to/analyze_job.py',
53.     conn_id='spark_default',
54.     dag=dag
55. )
57. # 5. 生成报告
58. generate_report = PostgresOperator(
59.     task_id='generate_report',
60.     sql='INSERT INTO reports SELECT * FROM analysis_results',
61.     postgres_conn_id='postgres_default',
62.     dag=dag
63. )
65. # 6. 发送通知
66. send_notification = PythonOperator(
67.     task_id='send_notification',
68.     python_callable=send_email_notification,
69.     dag=dag
70. )
72. # 设置任务依赖
73. [collect_mysql, collect_api] >> clean_transform >> load_to_hive >> analyze_data >> generate_report >> send_notification

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这个复杂的DAG展示了怎样和谐多个数据源、差别的处理步骤和多种技能栈。它包罗数据收集、洗濯、转换、分析和报告生成等步骤，涉及MySQL、API、Spark、Hive和PostgreSQL等多种技能。
进阶学习心得

• 把握多种技能栈：Airflow常常是连接各种数据技能的枢纽。多了解一些常用的大数据技能（如Spark、Hive、Presto等）会让你在计划数据管道时更加得心应手。
  
• 关注数据质量：在计划数据管道时，考虑加入数据质量检查的步骤。可以利用Great Expectations等工具与Airflow集成，确保数据的准确性和一致性。
  
• 性能与可扩展性：随着数据量的增长，需要不断优化DAG的性能。学习怎样有效地分区数据、并行处理使命，以及利用适当的执行器来提高处理本领。
  
• 监控与告警：建立全面的监控体系，包罗使命执行时间、资源利用情况、失败率等。学习怎样设置符合的告警阈值，以便实时发现和办理题目。
  
• 文档和知识共享：随着DAG复杂度的增加，精良的文档变得越来越告急。学会利用Airflow的文档字符串功能，为你的DAG和使命添加清晰的阐明。
  
• 持续优化：数据管道是动态的，需要根据业务需求和数据特征不断调解。定期回顾和重构你的DAG，使其保持高效和可维护。
  
• 主动化测试和部署：随着项目规模的扩大，手动测试和部署变得不切现实。学习怎样建立主动化的测试流程和CI/CD管道，以确保DAG的可靠性和快速迭代。
  

记住，纵然在处理这些复杂的场景时，我们仍然要保持"糙快猛"的态度。先实现根本功能，然后逐步优化和完善。
Airflow高级特性

1. 动态DAG生成

在某些情况下，我们需要根据外部条件动态生成DAG。这可以通过Python代码实现：

1. from airflow import DAG
2. from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
3. from datetime import datetime, timedelta
5. def create_dag(dag_id, schedule, default_args):
6.     dag = DAG(dag_id, schedule_interval=schedule, default_args=default_args)
7.    
8.     def hello_task():
9.         print(f"Hello from DAG {dag_id}")
10.    
11.     with dag:
12.         t1 = PythonOperator(
13.             task_id="hello_task",
14.             python_callable=hello_task,
15.         )
16.    
17.     return dag
19. # 动态生成多个DAG
20. for i in range(1, 4):
21.     dag_id = f'dynamic_dag_{i}'
22.     default_args = {
23.         'owner': 'airflow',
24.         'start_date': datetime(2024, 7, 20),
25.         'retries': 1,
26.     }
27.     schedule = f'0 {i} * * *'  # 每天在不同的小时执行
28.     globals()[dag_id] = create_dag(dag_id, schedule, default_args)

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2. 自定义操作器

创建自定义操作器可以封装特定的业务逻辑，提高代码复用性：

1. from airflow.models import BaseOperator
2. from airflow.utils.decorators import apply_defaults
4. class MyCustomOperator(BaseOperator):
5.     @apply_defaults
6.     def __init__(self, my_field, *args, **kwargs):
7.         super().__init__(*args, **kwargs)
8.         self.my_field = my_field
10.     def execute(self, context):
11.         print(f"Executing MyCustomOperator with {self.my_field}")
12.         # 实现自定义逻辑
14. # 在DAG中使用
15. custom_task = MyCustomOperator(
16.     task_id='custom_task',
17.     my_field='custom value',
18.     dag=dag
19. )

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3. 使命分支

利用BranchPythonOperator可以根据条件选择执行路径：

1. from airflow.operators.python_operator import BranchPythonOperator
3. def branch_func(**kwargs):
4.     if kwargs['execution_date'].day % 2 == 0:
5.         return 'even_day_task'
6.     else:
7.         return 'odd_day_task'
9. branching = BranchPythonOperator(
10.     task_id='branching',
11.     python_callable=branch_func,
12.     provide_context=True,
13.     dag=dag
14. )
16. even_day_task = DummyOperator(task_id='even_day_task', dag=dag)
17. odd_day_task = DummyOperator(task_id='odd_day_task', dag=dag)
19. branching >> [even_day_task, odd_day_task]

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实战最佳实践

1. 日志管理

配置远程日志存储可以方便地查看和分析汗青日志：

1. # 在airflow.cfg中配置
2. [core]
3. remote_logging = True
4. remote_log_conn_id = my_aws_conn
5. remote_base_log_folder = s3://my-bucket/airflow/logs
7. # 在DAG中使用自定义日志
8. import logging
10. def my_task(**kwargs):
11.     logger = logging.getLogger("airflow.task")
12.     logger.info("这是一条自定义日志信息")
14. custom_log_task = PythonOperator(
15.     task_id='custom_log_task',
16.     python_callable=my_task,
17.     dag=dag
18. )

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2. 管理密钥和配置

利用Airflow的Variables和Connections来管理敏感信息：

1. from airflow.models import Variable
2. from airflow.hooks.base_hook import BaseHook
4. # 在Airflow UI或通过命令行设置变量和连接
5. # airflow variables set api_key my_secret_key
6. # airflow connections add --conn_id my_db --conn_type postgres ...
8. def use_secrets(**kwargs):
9.     api_key = Variable.get("api_key")
10.     db_conn = BaseHook.get_connection("my_db")
11.     # 使用api_key和db_conn进行操作
13. secret_task = PythonOperator(
14.     task_id='secret_task',
15.     python_callable=use_secrets,
16.     dag=dag
17. )

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3. 大规模部署

在生产情况中，利用Celery或Kubernetes执行器可以提高扩展性：

1. # 在airflow.cfg中配置
2. [core]
3. executor = CeleryExecutor
5. [celery]
6. broker_url = redis://redis:6379/0
7. result_backend = db+postgresql://airflow:airflow@postgres/airflow
9. # 或者使用Kubernetes执行器
10. [core]
11. executor = KubernetesExecutor
13. [kubernetes]
14. worker_container_repository = my-registry/airflow-worker
15. worker_container_tag = latest

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现实工作中的挑战与办理方案

挑战1：处理长时间运行的使命

办理方案：利用外部服务触发长时间使命，然后利用Sensor等候完成。

1. from airflow.operators.http_operator import SimpleHttpOperator
2. from airflow.sensors.http_sensor import HttpSensor
4. trigger_long_task = SimpleHttpOperator(
5.     task_id='trigger_long_task',
6.     http_conn_id='my_api',
7.     endpoint='/start_long_task',
8.     method='POST',
9.     dag=dag
10. )
12. wait_for_completion = HttpSensor(
13.     task_id='wait_for_completion',
14.     http_conn_id='my_api',
15.     endpoint='/task_status',
16.     request_params={'task_id': '{{ task_instance.xcom_pull(task_ids="trigger_long_task") }}'},
17.     response_check=lambda response: response.json()['status'] == 'completed',
18.     poke_interval=60,
19.     timeout=3600,
20.     dag=dag
21. )
23. trigger_long_task >> wait_for_completion

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挑战2：处理大量小使命

办理方案：利用SubDagOperator或TaskGroup来组织和管理大量相似的小使命。

1. from airflow.operators.subdag_operator import SubDagOperator
2. from airflow.utils.task_group import TaskGroup
4. def subdag_factory(parent_dag_name, child_dag_name, args):
5.     dag = DAG(
6.         f'{parent_dag_name}.{child_dag_name}',
7.         default_args=args,
8.         schedule_interval="@daily",
9.     )
10.     for i in range(5):
11.         PythonOperator(
12.             task_id=f'task_{i}',
13.             python_callable=lambda: print(f"Executing task_{i}"),
14.             dag=dag
15.         )
16.     return dag
18. subdag_task = SubDagOperator(
19.     task_id='subdag_task',
20.     subdag=subdag_factory('main_dag', 'subdag_task', default_args),
21.     dag=dag
22. )
24. # 或者使用TaskGroup
25. with TaskGroup("task_group") as task_group:
26.     for i in range(5):
27.         PythonOperator(
28.             task_id=f'task_{i}',
29.             python_callable=lambda: print(f"Executing task_{i}"),
30.             dag=dag
31.         )

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挑战3：数据质量管理

办理方案：集成数据质量检查工具，如Great Expectations。

1. from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
2. from great_expectations_provider.operators.great_expectations import GreatExpectationsOperator
4. validate_data = GreatExpectationsOperator(
5.     task_id='validate_data',
6.     expectation_suite_name="my_suite",
7.     batch_kwargs={
8.         "datasource": "my_datasource",
9.         "data_asset_name": "my_table",
10.     },
11.     dag=dag
12. )
14. def handle_validation_result(**kwargs):
15.     if kwargs['ti'].xcom_pull(task_ids='validate_data'):
16.         print("数据验证通过")
17.     else:
18.         raise Exception("数据验证失败")
20. handle_result = PythonOperator(
21.     task_id='handle_result',
22.     python_callable=handle_validation_result,
23.     provide_context=True,
24.     dag=dag
25. )
27. validate_data >> handle_result

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本节学习心得

• 持续学习新特性：Airflow的生态体系在不断发展，定期查看官方文档和社区动态，了解新的功能和最佳实践。
  
• 到场开源社区：尝试为Airflow项目贡献代码或文档。这不仅能提升你的技能，还能获得宝贵的反馈和经验。
  
• 关注性能优化：随着DAG数量和复杂度的增加，性能优化变得越来越告急。学习怎样利用差别的执行器、优化数据库访问、公道设置并发等。
  
• 主动化运维：探索怎样主动化Airflow的部署、升级和一样平常运维工作。学习利用容器技能和CI/CD流程来简化这些使命。
  
• 跨团队协作：在现实工作中，Airflow常常是连接数据工程、数据科学和业务团队的桥梁。学习怎样有效地与差别背景的同事协作，共同计划和优化数据管道。
  
• 安全性考虑：随着数据的敏感性增加，了解怎样在Airflow中实现细粒度的访问控制、数据加密等安全步伐变得越来越告急。
  
• 灾难规复和高可用性：学习怎样计划和实现Airflow的灾难规复方案，确保在各种故障情况下仍能保持服务的可用性。
  

高级应用场景

1. 机器学习工作流

Airflow可以用来编排复杂的机器学习工作流，包罗数据准备、模型训练、评估和部署。

1. from airflow import DAG
2. from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
3. from airflow.providers.amazon.aws.operators.sagemaker_training import SageMakerTrainingOperator
4. from airflow.providers.amazon.aws.operators.sagemaker_model import SageMakerModelOperator
5. from airflow.providers.amazon.aws.operators.sagemaker_endpoint import SageMakerEndpointOperator
7. def prepare_data(**kwargs):
8.     # 数据准备逻辑
9.     pass
11. def evaluate_model(**kwargs):
12.     # 模型评估逻辑
13.     pass
15. with DAG('ml_workflow', schedule_interval='@daily', default_args=default_args) as dag:
16.     prepare_data_task = PythonOperator(
17.         task_id='prepare_data',
18.         python_callable=prepare_data
19.     )
21.     train_model = SageMakerTrainingOperator(
22.         task_id='train_model',
23.         config={
24.             "AlgorithmSpecification": {
25.                 "TrainingImage": "{{ task_instance.xcom_pull(task_ids='prepare_data', key='training_image') }}",
26.                 "TrainingInputMode": "File"
27.             },
28.             "HyperParameters": {
29.                 "epochs": "10",
30.                 "batch-size": "128"
31.             },
32.             "InputDataConfig": [
33.                 {
34.                     "ChannelName": "train",
35.                     "DataSource": {
36.                         "S3DataSource": {
37.                             "S3DataType": "S3Prefix",
38.                             "S3Uri": "{{ task_instance.xcom_pull(task_ids='prepare_data', key='training_data') }}"
39.                         }
40.                     }
41.                 }
42.             ],
43.             "OutputDataConfig": {
44.                 "S3OutputPath": "s3://my-bucket/output"
45.             },
46.             "ResourceConfig": {
47.                 "InstanceCount": 1,
48.                 "InstanceType": "ml.m5.large",
49.                 "VolumeSizeInGB": 5
50.             },
51.             "RoleArn": "{{ task_instance.xcom_pull(task_ids='prepare_data', key='role_arn') }}",
52.             "StoppingCondition": {
53.                 "MaxRuntimeInSeconds": 86400
54.             },
55.             "TrainingJobName": "{{ task_instance.task_id }}-{{ ds_nodash }}"
56.         }
57.     )
59.     create_model = SageMakerModelOperator(
60.         task_id='create_model',
61.         config={
62.             "ExecutionRoleArn": "{{ task_instance.xcom_pull(task_ids='prepare_data', key='role_arn') }}",
63.             "ModelName": "{{ task_instance.task_id }}-{{ ds_nodash }}",
64.             "PrimaryContainer": {
65.                 "Image": "{{ task_instance.xcom_pull(task_ids='prepare_data', key='inference_image') }}",
66.                 "ModelDataUrl": "{{ task_instance.xcom_pull(task_ids='train_model', key='model_artifact') }}"
67.             }
68.         }
69.     )
71.     deploy_model = SageMakerEndpointOperator(
72.         task_id='deploy_model',
73.         operation='create',
74.         wait_for_completion=True,
75.         config={
76.             "EndpointConfigName": "{{ task_instance.task_id }}-{{ ds_nodash }}",
77.             "EndpointName": "{{ task_instance.task_id }}-{{ ds_nodash }}",
78.             "ProductionVariants": [
79.                 {
80.                     "InitialInstanceCount": 1,
81.                     "InstanceType": "ml.t2.medium",
82.                     "ModelName": "{{ task_instance.xcom_pull(task_ids='create_model', key='model_name') }}",
83.                     "VariantName": "AllTraffic"
84.                 }
85.             ]
86.         }
87.     )
89.     evaluate_model_task = PythonOperator(
90.         task_id='evaluate_model',
91.         python_callable=evaluate_model
92.     )
94.     prepare_data_task >> train_model >> create_model >> deploy_model >> evaluate_model_task

复制代码

2. 数据湖构建

利用Airflow构建和维护数据湖，包罗数据摄取、转换和组织。

1. from airflow import DAG
2. from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
3. from airflow.providers.amazon.aws.transfers.sql_to_s3 import SqlToS3Operator
4. from airflow.providers.amazon.aws.transfers.s3_to_redshift import S3ToRedshiftOperator
6. def process_data(**kwargs):
7.     # 数据处理逻辑
8.     pass
10. with DAG('data_lake_etl', schedule_interval='@daily', default_args=default_args) as dag:
11.     extract_from_mysql = SqlToS3Operator(
12.         task_id='extract_from_mysql',
13.         query='SELECT * FROM users WHERE created_at = {{ ds }}',
14.         s3_bucket='my-data-lake',
15.         s3_key='raw/users/{{ ds }}/users.csv',
16.         sql_conn_id='mysql_conn',
17.         aws_conn_id='aws_default'
18.     )
20.     process_data_task = PythonOperator(
21.         task_id='process_data',
22.         python_callable=process_data
23.     )
25.     load_to_redshift = S3ToRedshiftOperator(
26.         task_id='load_to_redshift',
27.         schema='public',
28.         table='users',
29.         s3_bucket='my-data-lake',
30.         s3_key='processed/users/{{ ds }}/users.csv',
31.         copy_options=['CSV', 'IGNOREHEADER 1'],
32.         redshift_conn_id='redshift_conn',
33.         aws_conn_id='aws_default'
34.     )
36.     extract_from_mysql >> process_data_task >> load_to_redshift

复制代码

性能调优技巧

1. 利用Pools限制并发

利用Pools可以限制特定资源的并发利用，避免过载。

1. from airflow.models.pool import Pool
2. from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
4. # 创建一个pool
5. pool = Pool(
6.     pool='resource_pool',
7.     slots=5
8. )
9. session.add(pool)
10. session.commit()
12. def resource_intensive_task(**kwargs):
13.     # 一些消耗资源的操作
14.     pass
16. resource_task = PythonOperator(
17.     task_id='resource_task',
18.     python_callable=resource_intensive_task,
19.     pool='resource_pool',
20.     dag=dag
21. )

复制代码

2. 优化数据库访问

利用集中式缓存来减少数据库访问。

1. from airflow.models import Variable
2. from airflow.hooks.base_hook import BaseHook
3. from cached_property import cached_property
5. class OptimizedVariableAccessor:
6.     @cached_property
7.     def get_variable(self):
8.         return Variable.get("my_variable")
10.     @cached_property
11.     def get_connection(self):
12.         return BaseHook.get_connection("my_conn")
14. optimized_accessor = OptimizedVariableAccessor()
16. def my_task(**kwargs):
17.     value = optimized_accessor.get_variable
18.     conn = optimized_accessor.get_connection
19.     # 使用value和conn

复制代码

3. 利用Celery Executor提高并行性

在airflow.cfg中配置Celery Executor：

1. executor = CeleryExecutor
2. broker_url = redis://redis:6379/0
3. result_backend = db+postgresql://airflow:airflow@postgres/airflow

复制代码

然后在DAG中设置适当的并行度：

1. default_args = {
2.     'owner': 'airflow',
3.     'start_date': datetime(2024, 7, 20),
4.     'retries': 1,
5.     'retry_delay': timedelta(minutes=5),
6.     'pool': 'default_pool',
7.     'queue': 'default',
8. }
10. with DAG('optimized_dag', default_args=default_args, concurrency=20, max_active_runs=5) as dag:
11.     # DAG tasks

复制代码

与其他大数据工具的集成

1. 集成Apache Spark

利用SparkSubmitOperator提交Spark作业。

1. from airflow.providers.apache.spark.operators.spark_submit import SparkSubmitOperator
3. spark_job = SparkSubmitOperator(
4.     task_id='spark_job',
5.     application='/path/to/spark_job.py',
6.     conn_id='spark_default',
7.     conf={
8.         "spark.executor.memory": "2g",
9.         "spark.executor.cores": "2"
10.     },
11.     dag=dag
12. )

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2. 集成Apache Kafka

利用自定义操作器与Kafka交互。

1. from airflow.models import BaseOperator
2. from airflow.utils.decorators import apply_defaults
3. from kafka import KafkaProducer
5. class KafkaPublishOperator(BaseOperator):
6.     @apply_defaults
7.     def __init__(self, topic, message, kafka_config, *args, **kwargs):
8.         super().__init__(*args, **kwargs)
9.         self.topic = topic
10.         self.message = message
11.         self.kafka_config = kafka_config
13.     def execute(self, context):
14.         producer = KafkaProducer(**self.kafka_config)
15.         producer.send(self.topic, self.message.encode('utf-8'))
16.         producer.flush()
18. publish_to_kafka = KafkaPublishOperator(
19.     task_id='publish_to_kafka',
20.     topic='my_topic',
21.     message='Hello, Kafka!',
22.     kafka_config={'bootstrap_servers': ['localhost:9092']},
23.     dag=dag
24. )

复制代码

3. 集成Apache Hadoop

利用HDFSOperator与HDFS交互。

1. from airflow.providers.apache.hdfs.operators.hdfs import HdfsOperator
3. hdfs_put = HdfsOperator(
4.     task_id='hdfs_put',
5.     hdfs_conn_id='hdfs_default',
6.     source_local_path='/path/to/local/file',
7.     target_hdfs_path='/path/in/hdfs',
8.     operation='put',
9.     dag=dag
10. )

复制代码

本节学习心得

• 深入明白Airflow的内部机制：了解Airflow的调度器、执行器和元数据数据库是怎样协同工作的，这将有助于你更好地优化和troubleshoot你的DAG。
  
• 构建可重用的组件：随着你的Airflow利用经验增加，尝试构建自定义的操作器、钩子和传感器。这不仅能提高效率，还能确保团队内的一致性。
  
• 性能调优是一个持续的过程：随着数据量和DAG复杂度的增加，持续监控和优化性能变得越来越告急。学习利用Airflow的指标和日志来辨认瓶颈。
  
• 安全性和合规性：在处理敏感数据时，深入了解Airflow的安全特性，如细粒度的访问控制和数据加密。确保你的Airflow部署符合相干的数据掩护法规。
  
• 拥抱云原生：随着云计算的普及，学习怎样在云情况中部署和管理Airflow变得越来越告急。探索诸如AWS MWAA、Google Cloud Composer等托管服务。
  
• 与数据科学工作流集成：学习怎样利用Airflow来编排和管理数据科学工作流，包罗特征工程、模型训练和部署。这将使你成为连接数据工程和数据科学的桥梁。
  
• 持续学习新特性：Airflow生态体系正在快速发展。定期查看官方文档、博客和社区讨论，了解新特性和最佳实践。
  

记住，纵然在面临这些高级主题时，我们仍然要保持"糙快猛"的态度。先实现根本功能，然后逐步优化和完善。
高级架构计划

在企业级情况中，Airflow的架构计划需要考虑可扩展性、高可用性和安全性。以下是一些高级架构计划的考虑因素：
1. 多集群部署

对于大型企业，大概需要部署多个Airflow集群以支持差别的业务单元或数据隔离要求。

1. # 在不同的集群中使用相同的DAG，但连接到不同的数据源
2. from airflow import DAG
3. from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
4. from datetime import datetime, timedelta
6. def process_data(**kwargs):
7.     cluster = kwargs['dag'].params['cluster']
8.     conn = get_connection(f"{cluster}_db")
9.     # 处理特定集群的数据
10.     print(f"Processing data for {cluster}")
12. default_args = {
13.     'owner': 'airflow',
14.     'depends_on_past': False,
15.     'start_date': datetime(2024, 7, 20),
16.     'email_on_failure': False,
17.     'email_on_retry': False,
18.     'retries': 1,
19.     'retry_delay': timedelta(minutes=5),
20. }
22. for cluster in ['finance', 'marketing', 'operations']:
23.     dag_id = f'data_processing_{cluster}'
24.     with DAG(dag_id, default_args=default_args, schedule_interval='@daily', params={'cluster': cluster}) as dag:
25.         process_task = PythonOperator(
26.             task_id='process_data',
27.             python_callable=process_data,
28.             provide_context=True,
29.         )

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2. 细粒度的访问控制

实现基于脚色的访问控制（RBAC）以确保数据安全和合规性。

1. # 在airflow.cfg中启用RBAC
2. [webserver]
3. rbac = True
5. # 在DAG中使用访问控制
6. from airflow import DAG
7. from airflow.models import DagBag
8. from airflow.security import permissions
9. from airflow.www.security import AirflowSecurityManager
11. def has_access(user, dag_id, permission):
12.     security_manager = AirflowSecurityManager()
13.     return security_manager.has_access(permission, dag_id, user)
15. dag = DAG('secure_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')
17. if has_access(current_user, dag.dag_id, permissions.ACTION_CAN_READ):
18.     # 执行DAG逻辑
19. else:
20.     raise AirflowException("未授权访问")

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3. 动态DAG生成

利用动态DAG生成来处理大量相似的工作流。

1. import os
2. from airflow import DAG
3. from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
5. def create_dag(dag_id, schedule, default_args):
6.     def hello_world():
7.         print(f"Hello from {dag_id}")
9.     dag = DAG(dag_id, schedule_interval=schedule, default_args=default_args)
11.     with dag:
12.         t1 = PythonOperator(
13.             task_id='hello_world',
14.             python_callable=hello_world,
15.         )
17.     return dag
19. # 从配置文件或数据库动态读取DAG配置
20. dag_configs = [
21.     {'id': 'dag_1', 'schedule': '@daily'},
22.     {'id': 'dag_2', 'schedule': '@hourly'},
23.     # ... 更多配置
24. ]
26. for config in dag_configs:
27.     dag_id = f'dynamic_dag_{config["id"]}'
28.     default_args = {
29.         'owner': 'airflow',
30.         'start_date': datetime(2024, 7, 20),
31.     }
32.     globals()[dag_id] = create_dag(dag_id, config['schedule'], default_args)

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故障清除技巧

在复杂的生产情况中，故障清除是一项关键技能。以下是一些高级故障清除技巧：
1. 高级日志分析

利用ELK栈（Elasticsearch, Logstash, Kibana）或雷同工具进行集中式日志管理和分析。

1. # 在airflow.cfg中配置远程日志
2. [core]
3. remote_logging = True
4. remote_log_conn_id = my_elasticsearch_connection
5. remote_base_log_folder = http://my-elasticsearch-cluster:9200/airflow/logs
7. # 在DAG中使用结构化日志
8. import json
9. import logging
11. def structured_logging(**kwargs):
12.     logger = logging.getLogger("airflow.task")
13.     log_data = {
14.         "task_id": kwargs['task'].task_id,
15.         "dag_id": kwargs['dag'].dag_id,
16.         "execution_date": kwargs['execution_date'].isoformat(),
17.         "custom_field": "some value"
18.     }
19.     logger.info(json.dumps(log_data))
21. task = PythonOperator(
22.     task_id='structured_logging_task',
23.     python_callable=structured_logging,
24.     provide_context=True,
25.     dag=dag
26. )

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2. 使命重试策略

实现智能重试策略以处理间歇性故障。

1. from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
2. from airflow.utils.decorators import apply_defaults
4. class SmartRetryOperator(PythonOperator):
5.     @apply_defaults
6.     def __init__(self, max_retry_delay=timedelta(minutes=60), *args, **kwargs):
7.         super().__init__(*args, **kwargs)
8.         self.max_retry_delay = max_retry_delay
10.     def execute(self, context):
11.         try:
12.             return super().execute(context)
13.         except Exception as e:
14.             if context['ti'].try_number <= self.retries:
15.                 retry_delay = min(2 ** (context['ti'].try_number - 1) * self.retry_delay, self.max_retry_delay)
16.                 self.retry(context['ti'].try_number, retry_delay)
17.             else:
18.                 raise e
20. smart_retry_task = SmartRetryOperator(
21.     task_id='smart_retry_task',
22.     python_callable=some_function,
23.     retries=5,
24.     retry_delay=timedelta(minutes=5),
25.     max_retry_delay=timedelta(hours=2),
26.     dag=dag
27. )

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3. 使命监控和告警

实现自定义的监控和告警机制。

1. from airflow.models import TaskInstance
2. from airflow.utils.email import send_email
3. from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
5. def monitor_task_duration(task_id, dag_id, threshold_minutes):
6.     ti = TaskInstance.find(task_id=task_id, dag_id=dag_id).order_by(TaskInstance.execution_date.desc()).first()
7.     if ti and (ti.end_date - ti.start_date).total_seconds() / 60 > threshold_minutes:
8.         send_email(
9.             to='alert@example.com',
10.             subject=f'Task {task_id} in DAG {dag_id} exceeded duration threshold',
11.             html_content=f'Task took {(ti.end_date - ti.start_date).total_seconds() / 60} minutes'
12.         )
14. monitor_task = PythonOperator(
15.     task_id='monitor_task_duration',
16.     python_callable=monitor_task_duration,
17.     op_args=['some_task', 'some_dag', 60],  # 监控 'some_task' 是否超过 60 分钟
18.     dag=dag
19. )

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企业级最佳实践

在大规模企业情况中利用Airflow时，以下是一些最佳实践：
1. 版本控制和 CI/CD

将DAG代码纳入版本控制，并实现 CI/CD 流程。

1. # .gitlab-ci.yml 示例
2. stages:
3.   - test
4.   - deploy
6. test_dags:
7.   stage: test
8.   script:
9.     - python -m pytest tests/
11. deploy_dags:
12.   stage: deploy
13.   script:
14.     - rsync -avz --delete dags/ airflow_server:/path/to/airflow/dags/
15.   only:
16.     - master

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2. 数据质量检查

在 DAG 中集成数据质量检查。

1. from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
2. from great_expectations_provider.operators.great_expectations import GreatExpectationsOperator
4. def check_data_quality(**kwargs):
5.     # 执行数据质量检查
6.     pass
8. data_quality_check = GreatExpectationsOperator(
9.     task_id='data_quality_check',
10.     expectation_suite_name='my_suite',
11.     data_asset_name='my_table',
12.     batch_kwargs={
13.         'table': 'my_table',
14.         'datasource': 'my_datasource'
15.     },
16.     dag=dag
17. )
19. process_data = PythonOperator(
20.     task_id='process_data',
21.     python_callable=process_data,
22.     dag=dag
23. )
25. data_quality_check >> process_data

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3. 资源管理

利用 Kubernetes 执行器来动态分配资源。

1. # 在 airflow.cfg 中配置
2. executor = KubernetesExecutor
4. # 在 DAG 中使用
5. from airflow.contrib.operators.kubernetes_pod_operator import KubernetesPodOperator
7. k8s_task = KubernetesPodOperator(
8.     namespace='default',
9.     image="python:3.8-slim-buster",
10.     cmds=["python","-c"],
11.     arguments=["print('hello world')"],
12.     labels={"foo": "bar"},
13.     name="airflow-test-pod",
14.     task_id="task-two",
15.     in_cluster=True,  # 如果 Airflow 运行在 Kubernetes 集群内
16.     cluster_context='docker-desktop',  # 如果 Airflow 运行在集群外
17.     is_delete_operator_pod=True,
18.     get_logs=True,
19.     dag=dag
20. )

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末了的总结-思维导图

感谢你看到末了，这篇 Airflow 的体系学习之路，如果遇到相干的题目，可以查询～
末了总结一下在这整个过程中我们需要具备的

另外

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