Airflow：HttpSensor实现API驱动数据流程

数据管道工作流通常依赖于api来访问、获取和处理来自外部体系的数据。为了处理这些场景，Apache Airflow提供了HttpSensor，这是一个内置的Sensor，用于监视HTTP请求的状态，并在满意指定条件时触发后续任务。在这篇博文中，我们将深入探究HttpSensor，涵盖它的特性、用例、实现、自界说和最佳实践。
  先容HttpSensor

界说：HttpSensor是 Airflow 中的一个传感器（Sensor）。传感器在 Airflow 中用于等候某些条件满意后再继续执行后续任务。HttpSensor专门用于检查 HTTP 端点是否返回预期的状态码，以此来判断某个 HTTP 服务是否可用或者某个网页是否可以正常访问等。

工作原理：它会发送 HTTP 请求到指定的端点（URL），然后检查响应的状态码。如果状态码符合预期（默认是 200），则传感器任务完成，允许工作流继续执行后续任务；如果状态码不符合预期或者请求出现错误（如毗连超时、网络题目等），则传感器会按照肯定的策略（如重试策略）不停地重新检查，直到满意条件或者到达重试上限。
应用场景：
HttpSensor 典型应用场景重要有以下几类：

• 在数据管道方面，用于 ETL 流程中，在开始阶段检查数据来源（如 Web 服务、API）是否可用，确保数据能顺利提取，还用于数据堆栈更新时监控外部数据源。
  
• 在微服务架构里，用于服务依赖监控，检查一个微服务所依赖的其他微服务是否正常运行，同时在容器化环境的服务发现中，确定新部署或扩展后的微服务是否可访问。
  
• 对于网页和 Web 应用，一是进行网站可用性监测，定期检查网站重要页面状态码，实时发现故障；二是用于内容更新验证，检查内容更新后页面是否可访问、内容是否更新成功，以保障 Web 应用正常运行。
  

HttpSensor示例

• 环境预备
  假设已经安装并配置好 Airflow。如果没有，请先安装 Airflow 并初始化数据库（比方，利用airflow initdb下令）。
  
• 界说 DAG（有向无环图）和 HttpSensor 任务
  以下是简单的 Airflow DAG 示例，此中包罗一个HttpSensor任务，用于检查一个示例网站（这里以https://www.example.com为例）是否可以正常访问。
  

1. from airflow import DAG
2. from airflow.operators.http_operator import SimpleHttpOperator
3. from airflow.sensors.http_sensor import HttpSensor
4. from datetime import datetime, timedelta
6. # 设置默认参数
7. default_args = {
8.     'owner': 'airflow',
9.    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
10.    'retries': 3,
11.    'retry_delay': timedelta(minutes=5)
12. }
13. # 创建DAG对象
14. dag = DAG(
15.     'http_sensor_example',
16.     default_args=default_args,
17.     schedule_interval='@daily'
18. )
19. # 创建HttpSensor任务
20. check_website = HttpSensor(
21.     task_id='check_website',
22.     http_conn_id='http_default',
23.     endpoint='https://www.example.com',
24.     poke_interval=60,  # 每60秒检查一次
25.     dag=dag
26. )
28. # 创建一个简单的后续任务，用于在网站可访问后执行
29. def print_message():
30.     print("网站可以正常访问！")
31.    
32. send_message = SimpleHttpOperator(
33.     task_id='send_message',
34.     http_conn_id='http_default',
35.     endpoint='/',
36.     method='GET',
37.     python_callable=print_message,
38.     dag=dag
39. )
40. # 设置任务依赖关系
41. check_website >> send_message

复制代码

代码表明

• 导入模块
  首先导入必要的 Airflow 模块，包罗DAG用于界说工作流，SimpleHttpOperator用于发送简单的 HTTP 请求操作（这里用于后续的简单演示），HttpSensor用于检查 HTTP 端点的传感器，以及日期时间干系的模块用于设置工作流的开始日期等参数。
  
• 设置默认参数
  界说default_args字典，此中包罗工作流的全部者（owner）、开始日期（start_date）、重试次数（retries）和重试延迟（retry_delay）等参数。这些参数将被应用到 DAG 中的全部任务。
  
• 创建 DAG 对象
  利用DAG类创建一个名为http_sensor_example的 DAG 对象，指定了之前界说的默认参数和调度间隔（schedule_interval），这里设置为每天执行一次（@daily）。
  
• 创建 HttpSensor 任务
  创建HttpSensor任务，命名为check_website。http_conn_id通常用于指定 Airflow 中预界说的 HTTP 毗连配置（这里利用http_default，可以根据实际情况修改和配置），endpoint是要检查的 HTTP 端点的 URL。poke_interval表现检查的间隔时间，单元是秒。
  
• 创建后续任务
  界说一个简单的函数print_message，用于在网站可以正常访问后打印一条消息。然后利用SimpleHttpOperator创建一个名为send_message的任务，这个任务在check_website任务成功后执行，它会发送一个简单的 GET 请求到网站根目次（/），而且在请求时调用print_message函数。
  
• 设置任务依赖关系
  通过check_website >> send_message设置任务的依赖关系，确保check_website任务成功完成后才会执行send_message任务。
  

运行和监控 DAG

• 启动 Airflow 服务
  启动 Airflow 的 Web 服务器（airflow webserver）和调度器（airflow scheduler），以便可以在 Web 界面中查看和管理 DAG。
  
• 在 Web 界面中操作
  打开 Airflow 的 Web 界面（通常是http://localhost:8080），在 DAG 列表中找到http_sensor_example，可以手动触发 DAG 执行，或者等候按照调度间隔自动执行。在执行过程中，可以在任务实例页面查看HttpSensor任务的状态，观察它是否成功检查到网站可以正常访问，以及后续任务是否准确执行。
  

请注意，在实际利用中，大概必要根据具体的网络环境、要检查的 HTTP 端点的特性以及业务需求等因素，调整HttpSensor的参数（如poke_interval、retries、retry_delay等）和其他干系任务的设置。同时，要确保 Airflow 的配置准确，而且具有访问目标 HTTP 端点的网络权限。
自界说HttpSensor 行为

HttpSensor提供了几个参数，你可以用它们来定制它的行为：

• http_conn_id: HTTP服务器的毗连ID，引用Airflow界面中创建的毗连。
  
• endpoint：发送请求的API端点（路径）。
  
• method：用于请求的HTTP方法（比方，‘GET’、‘POST’、‘PUT’等）。
  
• headers：要包罗在HTTP请求中的header字典。
  
• data：在POST和PUT等方法的请求体中发送的数据。
  
• response_check：一个Python可调用函数（比方lambda函数），它担当HTTP响应作为参数并返回bool值
  
• mode：传感器的工作模式。默认情况下，它利用“poke”模式，定期检查所需的条件。
  
• timeout：传感器在失败前等候所需条件满意的最大时间（以秒为单元）。缺省情况下，没有超时。
  
• poke_interval：检查所需条件之间的时间间隔（以秒为单元）。默认值是60秒。
  
  
  
  

最佳实践

• 利用形貌性的task_id：确保为HttpSensors利用清楚且有意义的task_id，以提高dag的可读性和可维护性。
  
• 设置得当的超时：为HttpSensor设置合理的超时，以避免让任务无穷期地等候API可用或完成处理。这有助于防止资源耗尽，并确保如果在预期的时间范围内没有满意所需的条件，管道可以正常失败。
  
• 调整间隔：根据具体用例自界说poke_interval。如果API的响应时间不确定，你大概盼望利用更长的间隔来避免过多的轮询。相反，如果盼望API快速响应，则较短的间隔大概更符合。
  
• 处理API身份验证：如果你的API必要身份验证，请确保在HTTP毗连设置中设置得当的身份验证方法（比方，基自己份验证，令牌身份验证等）。
  
• 利用response_check可调用对象：始终界说一个response_check可调用对象，它正确地反映了HttpSensor所需的条件。这允许传感器在继续执行下一个任务之前确定API的响应是否满意要求。
  

总结

Apache Airflow HttpSensor是功能强大的通用工具，用于监控数据管道中外部api的状态。通过了解它的各种用例和参数，你可以创建高效的工作流，可以在继续之前等候特定的API条件得到满意。在继续利用Apache Airflow 时，请记住利用HttpSensor的强大功能来有效地监视和管理dag中api驱动的依赖项。

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