1. Airflow
Airflow是一个调度、监控工作流的平台。用于将一个工作流制定为一组任务的有向无环图（DAG），并指派到一组计算节点上，根据相互之间的依赖关系，有序执行。
2. 安装
pip安装airflow：
pip3 install apache-airflow
初始化db：
airflow initdb
启动web server：
airflow webserver -p 8081
启动scheduler：
airflow scheduler
3. 例子
下面是一个基本的管道定义，接下来我们会对它们进行详细解释：
from airflow import DAGfrom airflow.operators.bash_operator import BashOperatorfrom datetime import datetime, timedelta default_args = { 'owner': 'tang-airflow', 'depends_on_past': False, 'start_date': datetime(2019, 6, 23), 'email': ['402877015@qq.com'], 'email_on_failure': False, 'email_on_retry': False, 'retries': 1, 'retry_delay': timedelta(minutes=5), # 'queue': 'bash_queue', # 'pool': 'backfill', # 'priority_weight': 10, # 'end_date': datetime(2016, 1, 1),} dag = DAG('first', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1))# t1, t2 and t3 are examples of tasks created by instantiating operatorst1 = BashOperator( task_id='print_date', bash_command='date', dag=dag) t2 = BashOperator( task_id='sleep', bash_command='sleep 5', retries=3, dag=dag) templated_command = """ {% for i in range(5) %} echo "{ { ds }}" echo "{ { macros.ds_add(ds, 7)}}" echo "{ { params.my_param }}" {% endfor %} """t3 = BashOperator( task_id='templated', bash_command=templated_command, params={ 'my_param': 'Parameter I passed in'}, dag=dag) t2.set_upstream(t1) t3.set_upstream(t1)
它是一个DAG定义文件
一件必须要注意的一件事是：Airflow Python脚本仅仅是一个配置文件，以代码的方式指定了DAG的结构。而真正执行的任务会以不同的上下文执行，不是以这个脚本的上下文。
对于这个DAG定义文件来说，它们并不执行任何真正的数据处理，它也不是用于此用途。这个脚本的目的是：定义一个DAG对象。它需要很快地执行（秒级别，而不是分级别），因为scheduler会定期执行它，以反映出任何变化（如果有的话）
引入模块
一个Airflow pipeline 仅仅是一个Python脚本，用于定义一个Airflow DAG对象。首先我们需要import需要的库：
# DAG对象；我们需要它实例化一个DAG from airflow import DAG # Operators；我们需要它去做操作 from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
默认参数
我们接下来会创建一个DAG以及一些tasks任务，并且可以显式地传递一组参数到每个task的构造器中（但是此操作会有些重复工作）。另外一种更好的方法是：我们可以定义一个默认参数的字典，在创建task时使用。
from datetime import datetime, timedelta default_args = { 'owner': 'tang-airflow', 'depends_on_past': False, 'start_date': datetime(2019, 6, 23), 'email': ['402877015@qq.com'], 'email_on_failure': False, 'email_on_retry': False, 'retries': 1, 'retry_delay': timedelta(minutes=5), # 'queue': 'bash_queue', # 'pool': 'backfill', # 'priority_weight': 10, # 'end_date': datetime(2016, 1, 1), }
以上仅是一组参数定义示范，在实际应用中可以有更多且多样的参数配置。
实例化一个DAG
我们需要一个DAG对象用于放置tasks。这里我们传递一个String定义dag_id，作为DAG的唯一标识符。我们也会将之前定义的参数字典传递给此方法，并定义调度DAG的间隔为1天（schedule_interval）。
dag = DAG('first', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1))
Tasks
Task任务是在实例化operator对象时生成的。从operator实例化的对象称为constructor。第一个参数task_id作为task的唯一标志符。
t1 = BashOperator( task_id='print_date', bash_command='date', dag=dag) t2 = BashOperator( task_id='sleep', bash_command='sleep 5', retries=3, dag=dag)
这里我们使用的是BashOperator，执行bash命令，参数部分较为简单。在一个task中，使用的参数优先级为：
1. 显式传递的参数值
2. 在default_args 字典中存在的参数值
3. operator的默认值（如果有的话）
一个task必须包含的两个参数为：task_id以及owner，否则Airflow会抛出异常。
使用Jinja构建模版
Jinja为Python设计的一种模板语言。Airflow使用Jinja模板语言，为pipeline编写者提供了一组内置的的参数与宏。同时，它也提供了hooks，让用户定义它们自己的参数、宏、以及模板。
提供的例子仅片面地介绍了在Airflow使用模板语言，不过提供这个例子的主要的目的有两个：1.让读者知道模板这个功能是存在的；2. 让读者了解双花括号的使用，以及最常见的模板变量: {
{ ds }} (今天的”data stamp”)：templated_command = """ {% for i in range(5) %} echo "{ { ds }}" echo "{ { macros.ds_add(ds, 7)}}" echo "{ { params.my_param }}" {% endfor %} """
t3 = BashOperator( task_id='templated', bash_command=templated_command, params={ 'my_param': 'Parameter I passed in'}, dag=dag)
需要注意的是 templated_command 的代码逻辑包含在{% %} 块中，引用的参数为{
{ ds }}。调用的方法例如 { { macros.ds_add(ds, 7) }}，并且在 { { params.my_param }} 中引用了一个用户定义的参数。在BashOperator 中的params hook，允许你传递一个参数字典、以及/或对象到你的模板中。这里需要仔细看一下传递参数时的对应映射关系。
文件也可以作为参数传递给bash_command，例如 bash_command=’templated_command.sh’，文件的地址为pipeline文件（这里是tutorial.py）所在文件夹的相对地址。这个功能对于很多场景是有用的，例如将脚本逻辑与pipeline代码分离、允许执行其他语言的代码文件、以及构建pipeline更多的灵活性等。也可以在DAG构造器调用中定义你的template_searchpath，指向任何目录地址。
使用同样的DAG构造器调用，也可以定义user_defined_macros，指定你自己的变量。例如，传递dict(foo=’bar’)到这个参数，可以让你在模板中使用{
{ foo }}。此外，指定user_defined_filters，可以注册自定义的过滤器。例如，传递dict(hello=lambda name: ‘Hello %s’ % name) 到这个变量，可以让你在模板中使用{ { ‘world’ | hello }}。对于更多的用户自定义过滤器，可以阅读以下Jinja官方文档：
对于更多有关可在模板中使用的变量与宏的信息，可以参考以下文档：
设置依赖关系
现在我们有三个tasks：t1, t2 和 t3。它们之间并没有相互依赖关系。下面是几种可以用于定义它们之间依赖的方法：
t1.set_downstream(t2) # This means that t2 will depend on t1 # running successfully to run. # It is equivalent to: t2.set_upstream(t1) # The bit shift operator can also be # used to chain operations: t1 >> t2 # And the upstream dependency with the # bit shift operator: t2 << t1 # Chaining multiple dependencies becomes # concise with the bit shift operator: t1 >> t2 >> t3 # A list of tasks can also be set as # dependencies. These operations # all have the same effect: t1.set_downstream([t2, t3]) t1 >> [t2, t3] [t2, t3] << t1
需要注意的是，在执行脚本时，如果Airflow发现在DAG中有回环、或是一个依赖被引用超过一次，会抛出异常。
4. 测试
我们将以上代码保存在文件tutorial.py中，保存位置为airflow.cfg文件中定义的DAGs目录。默认的DAGs目录地址为~/airflow/dags：
# The folder where your airflow pipelines live, most likely a
# subfolder in a code repository
# This path must be absolute
dags_folder = /home/hadoop/airflow/dags
执行脚本：
python3 ~/airflow/dags/tutorial.py
命令行验证元数据
执行脚本后，我们执行几个命令进一步验证脚本：
# 打印出active的DAGs
> airflow list_dags
tutorial
# 打印 tutorial DAG的tasks
> airflow list_tasks tutorial
print_date
sleep
templated
# 打印tutorial DAG中 tasks 的树状结构
> airflow list_tasks tutorial --tree
<Task(BashOperator): sleep>
<Task(BashOperator): print_date>
<Task(BashOperator): templated>
<Task(BashOperator): print_date>
测试
我们可以通过执行task实例进行测试，这里除了传入task外，还需要传入一个date（日期）。这里的date在执行上下文中是一个execution_date，模拟了scheduler在某个特定时间点（data + time）执行task：
# command layout: command subcommand dag_id task_id date # testing print_date
> airflow test tutorial print_date 2019-02-02
[2019-06-25 03:51:36,370] {bash_operator.py:90} INFO - Exporting the following env vars:
AIRFLOW_CTX_DAG_ID=tutorial
AIRFLOW_CTX_TASK_ID=print_date
AIRFLOW_CTX_EXECUTION_DATE=2019-02-02T00:00:00+00:00
[2019-06-25 03:51:36,370] {bash_operator.py:104} INFO - Temporary script location: /tmp/airflowtmpc9ntvif0/print_datehrv9r95p
[2019-06-25 03:51:36,370] {bash_operator.py:114} INFO - Running command: date
[2019-06-25 03:51:36,374] {bash_operator.py:123} INFO - Output:
[2019-06-25 03:51:36,376] {bash_operator.py:127} INFO - Tue 25 Jun 03:51:36 UTC 2019
[2019-06-25 03:51:36,376] {bash_operator.py:131} INFO - Command exited with return code 0
# testing sleep > airflow test tutorial sleep 2019-02-02
[2019-06-25 03:53:15,203] {bash_operator.py:90} INFO - Exporting the following env vars:
AIRFLOW_CTX_DAG_ID=tutorial
AIRFLOW_CTX_TASK_ID=sleep
AIRFLOW_CTX_EXECUTION_DATE=2019-02-02T00:00:00+00:00
[2019-06-25 03:53:15,203] {bash_operator.py:104} INFO - Temporary script location: /tmp/airflowtmp175xwnf8/sleepdsa5lg3t
[2019-06-25 03:53:15,203] {bash_operator.py:114} INFO - Running command: sleep 5
[2019-06-25 03:53:15,207] {bash_operator.py:123} INFO - Output:
[2019-06-25 03:53:20,209] {bash_operator.py:131} INFO - Command exited with return code 0
# testing 模板
> airflow test tutorial templated 2019-02-02
...
[2019-06-25 05:00:21,412] {bash_operator.py:114} INFO - Running command:
echo "2019-02-02"
echo "2019-02-09"
echo "Parameter I passed in"
echo "2019-02-02"
echo "2019-02-09"
echo "Parameter I passed in"
echo "2019-02-02"
echo "2019-02-09"
echo "Parameter I passed in"
echo "2019-02-02"
echo "2019-02-09"
echo "Parameter I passed in"
echo "2019-02-02"
echo "2019-02-09"
echo "Parameter I passed in"
...
需要注意的是，airflow test 命令是在本地运行task实例，将输出打印到stdout，并没有依赖考虑，也没有与数据库沟通状态（running, success, failed, …）。此命令仅测试一个单task实例。
Backfill
从本地运行来看，未出现任何问题，现在我们运行一个backfill。Backfill可以测试某个DAG在设定的日期区间的运行状况。它会考虑到task之间的依赖、写入日志文件、与数据库交互并记录状态信息。如果启动了一个webserver，则可以在webserver上跟踪它的进度。
需要注意的是，如果使用depends_on_past=True，则单个task实例的运行取决于它的上游task实例的成功运行。
在这个上下文中，时间区间是start_date，以及一个可选的end_date。
# optional, start a web server in debug mode in the background # airflow webserver --debug & # start your backfill on a date range airflow backfill tutorial -s 2019-02-02 -e 2019-02-09
执行之后可在Web Server 界面跟踪它们的执行状态。
References: