Apache Airflow 概述

引言

Apache Airflow 是一个平台，用于以编程方式编写、调度和监控工作流。Airflow 最初由Airbnb创建并维护，后来贡献给了Apache软件基金会，并迅速在数据工程师、数据科学家和数据分析师中流行起来。这是因为公司使用Python将工作流定义为有向无环图 (DAG)，使其非常适合管理不同行业中复杂的数据管道。

什么是Apache Airflow？

Apache Airflow 的核心在于允许用户创建自动执行任务的工作流。这些任务可以是运行数据处理作业、触发 API 调用、发送电子邮件或管理云存储系统中的文件。Airflow 强调灵活性和可伸缩性，使其能够适用于从基本脚本到复杂机器学习工作流的大多数应用。

Apache Airflow 的特性

动态工作流生成： Airflow 的关键特性在于其工作流创建的灵活性。用户可以利用Python的编程能力来创建复杂且可重用的工作流。当预期数据结构不同或问题需求发生变化时，这一特性尤为明智。

• 可扩展的架构： Airflow 的设计具有可扩展性。DAG 作者还可以定义自定义运算符、传感器和钩子，以处理各种系统并扩展 Airflow 的功能。
• 丰富的用户界面： 内置的基于 Web 的 UI 允许用户可视化他们的 DAG，监控任务执行情况，并访问日志进行故障排除。这个界面简化了管理，并使用户能够一目了然地了解他们的性能。
• 调度器： Airflow 的调度器负责在特定常规时间或外部环境中发生的特定事件时执行操作。它识别依赖关系，从而确保以正确的顺序运行任务。
• 监控和日志记录： Airflow 提供全面的监控工具，使用户能够跟踪任务执行情况和失败。每个任务实例都有详细的日志，有助于故障排除。
• 任务依赖关系： Airflow 允许用户轻松定义任务依赖关系。此功能可实现工作流的清晰组织，确保任务仅在其先决条件满足时执行。
• 支持多种执行器： Airflow 可以在各种后端上运行任务，包括本地机器、分布式系统（如 Celery）和云环境（如 Kubernetes）。这种灵活性允许用户选择最适合其工作负载的执行模型。

Apache Airflow 的架构

Apache Airflow 的架构是正确使用该系统的基本知识。该架构包含几个关键组件。

DAG（有向无环图）

Airflow 中的基本概念是有向无环图 (DAG)。图中的每个顶点代表一个任务，而从上游顶点到下游顶点的箭头表示任务的执行方式。重要的是，DAG 不能包含循环，这可以确保任务不会创建无限循环。

调度器

Airflow 调度器负责确定何时运行任务。它评估 DAG 的状态，检查任务依赖关系，并将任务排队以供执行。调度器以可配置的间隔运行，通常每分钟一次，并且可以以单线程或多线程模式工作。

Executor

执行器是运行任务的组件。Airflow 支持各种执行器，允许用户选择适合其需求的执行模型。

本地执行器： 在单台机器上并行执行任务。这对于可伸缩性不是主要关注点的小型部署很有用。

Celery 执行器： 通过 Celery 处理其任务，使用不同的工作节点。此执行器非常适合需要水平扩展的大型部署。

Kubernetes 执行器： 在 Kubernetes 集群中运行任务，利用容器编排进行动态扩展和资源管理。

Web 服务器

Airflow 具有基于 Web 的用户界面，可提供对 DAG 和任务状态的可见性。在本地（当然）特定的工作流中，用户可以获得工作流结构和任务执行情况的概述，并访问日志。Web 服务器还允许用户手动触发 DAG 运行、暂停 DAG 以及管理工作流执行的其他方面。

元数据数据库

Airflow 依赖于元数据数据库来存储有关 DAG 运行、任务实例和配置的信息。该数据库维护工作流的状态，通常由 PostgreSQL 或 MySQL 等关系数据库支持。数据库的选择可能会影响性能，尤其是在大型部署中。

工人

在分布式环境中，工作节点负责执行任务。它们从调度器管理的队列中提取任务，并根据定义的逻辑运行它们。工作节点的数量可以根据执行特定任务所需的工作量进行增加或减少，从而使效率变得灵活。

Apache Airflow 中的工作流

Airflow 中的工作流在 Python 脚本中定义，允许高度定制和动态生成。每个工作流都封装在一个 DAG 定义中，该定义概述了任务及其依赖关系。

DAG 的基本示例

这是一个定义 DAG 的简单示例。

在此示例中，DAG 被命名为 `hello_world_dag`，并计划每天运行。工作流包含三个任务：有三种类型的任务，一个启动任务，它是一个简单的 Python 任务，在屏幕上打印一条消息，以及一个结束任务。任务之间的依赖关系使用按位移位运算符 `>> ` 来定义，表示执行顺序。

任务管理

在 Airflow 中管理任务涉及定义封装每个任务逻辑的运算符。

运算符可分为几类：

• 操作运算符： 这些执行特定操作。常见的操作运算符包括：
• Bash 运算符： 执行 bash 命令。
• Python 运算符： 执行 Python 可调用对象。
• 邮件运算符： 发送电子邮件。

传输运算符： 这些运算符有助于系统之间的数据移动。

S3ToRedshift 运算符： 将对象从 Amazon S3 移动到 Amazon Redshift。

MySqlToGcsOperator： 将数据从 MySQL 传输到 Google Cloud Storage。

传感器运算符： 传感器等待某个条件的发生，并且仅在条件发生时执行。例如，传感器可以检查文件是否存在或另一个工作流中的任务是否已完成。

Dummy 运算符： Dummy 运算符在工作流中充当占位符，可用于组织 DAG 而无需执行任何实际工作。

可扩展性和自定义运算符

Apache Airflow 的最大优点之一是其可扩展性。它还允许用户定义自己的运算符、传感器和钩子，以满足特定类型的需求。此功能对于需要与系统或操作进行通信的组织至关重要，这些系统或操作是特殊的。

创建自定义运算符

创建自定义运算符通常涉及继承 **`Base Operator`** 类并实现所需的方法。

以下是一个自定义运算符的简单示例：

此自定义运算符接受一个参数，并在执行时打印它。它使用户能够封装某些特定逻辑或与外部系统的交互。

Airflow 中的监控和日志记录

有效的监控对于维护工作流的可靠性至关重要。Apache Airflow 提供了多种用于监控任务执行的工具。

任务实例状态

Airflow 中的每个任务实例都可以处于以下几种状态之一：

• 排队中： 任务正在等待执行。
• 运行中： 任务当前正在运行。
• 成功： 任务已成功完成。
• 失败： 任务未按预期完成。
• 已跳过： 由于上游存在某些条件，因此无法完成。

这些状态提供了对工作流进度的清晰可见性，并有助于进行故障排除。

日志记录

Airflow 会捕获每个任务实例的日志，可以通过 Web 界面进行访问。日志在诊断和研究任务行为方面起着核心作用。用户可以实时访问日志，这有助于更快地诊断问题。

警报和通知

Airflow 允许用户为任务失败或重试配置警报和通知。此功能对于确保团队及时了解问题至关重要，使他们能够根据需要采取行动。通知可以是电子邮件，也可以嵌入到 Slack 等消息应用中。

Apache Airflow 的用例

Apache Airflow 功能多样，适用于各种领域和用例。以下是一些常见场景：

ETL 流程

Airflow 最常见的应用之一是编排 ETL（提取、转换、加载）流程。组织使用 Airflow 来调度从多个源提取数据、转换数据，并将它们加载到数据存储中以供分析。

机器学习管道

Airflow 能够处理从数据摄取到特征工程、模型训练和部署的所有内容。这意味着，尽管这些过程仍在运行并分析数据，但数据科学家可以同时构建模型，而不是手动执行这些过程。

• 数据质量。为了正确执行分析，保持高水平的数据质量非常重要。这种主动的方法可以最大程度地减少错误并提高从数据中获得的洞察的可信度。
• Airflow 可以配置为定期运行数据质量检查，在数据集用于分析之前，根据预定义的规则对其进行验证。
• 这种前瞻性的规划可以减少错误，同时提高了基于收集的数据得出的结论的可信度。

报告生成

Airflow 可以自动生成和分发基于计划数据处理任务的报告。一些报告可以设置为每天、每周甚至每月运行，从而为组织内的利益相关者提供他们需要的最新的信息。

批量处理

对于需要处理大量数据的组织，Airflow 可以有效地管理批量作业。这包括批量聚合、转换和加载数据，使其成为数据密集型应用程序的强大工具。

开始使用 Apache Airflow

开始使用 Apache Airflow 需要一系列步骤来设置环境并创建第一个 DAG。以下是分步指南：

步骤 1：安装

可以使用 pip 安装 Apache Airflow。安装 Airflow 的命令是：

用户可以根据需要指定其他包，例如：

此命令将 Airflow 与 PostgreSQL 提供程序一起安装。

步骤 2：初始化数据库

安装后，下一步是初始化元数据数据库。可以使用以下命令完成：

此命令将在数据库中设置必要的表和配置。

步骤 3：启动 Web 服务器和调度器

要开始使用 Airflow，请启动 Web 服务器和调度器：

Web 服务器默认在端口 8080 上运行，用户可以通过导航到 `https://:8080` 来访问 UI。

步骤 4：创建您的第一个 DAG

接下来，从头开始一个新的 Python 脚本，但这个脚本应该创建在 Airflow 安装的 `dags` 文件夹中。这是一个简单的 DAG 示例：

步骤 5：访问用户界面

打开 Web 浏览器并导航到 `https://:8080` 以访问 Airflow Web 界面。在这里，您可以可视化新创建的 DAG，直接执行它并监控其活动。

为了最大限度地发挥 Apache Airflow 的效果，请考虑以下最佳实践：

模块化 DAG 设计

您应该在 DAG 设计中实现的最后一个重要指南是：使您的 DAG 模块化：将 DAG 分解成易于重用的子组件。这种方法提高了代码的清晰度和可管理性，从而更容易理解复杂的工作流。

DAG 的版本控制

每个 DAG 定义都应存储在版本控制系统（例如 Git）中。因此，我在这里描述的实践使团队能够更好地跟踪更改，促进协调，并在必要时回退到之前的版本。

实现错误处理

确保在任务中包含错误处理。使用重试和条件性地处理失败，以确保工作流能够优雅地处理问题而无需手动干预。

优化任务执行

定期分析任务的性能。识别瓶颈并尽可能进行优化。根据工作负载需求考虑调整并行性设置。

记录您的工作流

为您的工作流提供全面的文档。清楚地解释每个任务的目的、其依赖关系以及所做的任何假设。此文档是团队成员的宝贵资源，并有助于新用户的入门。

• Apache Airflow 已成为现代数据工程和分析中工作流编排的基石工具。
• 它能够使用 Python 以编程方式定义工作流，并结合一套丰富的特性和强大的社区支持，使其成为管理复杂数据管道的强大选择。
• 无论您是自动化 ETL 流程、管理机器学习工作流还是确保数据质量，Airflow 的多功能性都能让组织简化其操作并增强其分析能力。

随着数据的重要性日益增加，像 Apache Airflow 这样的工具将在确保数据工作流高效、可靠和可扩展方面发挥关键作用。使用 Airflow 可以让团队专注于从数据中获取洞察的过程，而无需具体地处理工作流的复杂性。无论您是数据编排新手，还是希望优化现有工作流，Apache Airflow 都提供了成功的工具和功能。