Apache Airflow 云集成

2025年6月8日 | 阅读 8 分钟

Apache Airflow 中的云集成是什么？

Apache Airflow 中的云集成是指该平台连接和与各种云服务交互的能力，从而能够无缝管理和编排跨云资源的工作流。凭借灵活且可扩展的设计，Airflow 支持与主要云提供商的原生集成，例如

亚马逊网络服务 (AWS)
谷歌云平台 (GCP)
微软 Azure
其他（例如，Databricks、Snowflake）

为什么使用 Apache Airflow 进行云集成？

集中式工作流管理：Airflow 提供了一个单一的界面来编排涉及多个云服务和本地系统的 Vorkflow。
通过 Operator 进行扩展：Airflow 提供了丰富的预构建 Operator 库，用于云服务（例如，AWS S3、GCP BigQuery、Azure Data Factory）。这些 Operator 可以轻松地将云服务集成到工作流中。
动态任务执行：工作流执行期间可以动态访问云服务，从而使用户能够扩展资源和优化成本。
可扩展性：Airflow 本身可以在分布式架构中运行，并与云原生解决方案集成以实现可扩展性。
开源且灵活：用户可以修改和扩展 Airflow 以满足特定的云相关需求，利用其活跃的社区来获得支持。

Airflow 云集成

预构建的云 Operator：可以直接使用 AWS Lambda、GCP Cloud Functions、Azure Blob Storage 等服务的任务。
动态任务执行：工作流可以与云 API 交互，并根据实时条件触发操作。
托管 Airflow 服务：AWS、GCP 和 Azure 等云提供商提供托管 Airflow 解决方案，从而减少了运营开销。
跨云编排：Airflow 使工作流能够跨多个云环境进行交互，支持混合云和多云架构。

开始使用 Airflow 云集成

安装 Airflow：使用 Apache Airflow 及其特定云服务提供商的包（例如，apache-airflow-providers-amazon）。
配置连接：使用凭据设置 Airflow 连接以进行云 API 身份验证。
创建 DAG：使用定义任务和依赖关系的定向无环图 (DAG) 来设计工作流。
部署到云：在云平台上运行 Airflow，以使用托管服务或 Kubernetes 提高可扩展性和可用性。
监控和扩展：使用 Airflow 的监控工具并动态扩展资源以处理大型工作流。

亚马逊网络服务 (AWS)

AWS 与 Airflow 的集成主要涉及利用各种 AWS 服务，如 S3、Redshift、EMR 等。Airflow 提供了一套专门针对 AWS 的 Operator、Hook 和 Sensor，可以实现无缝交互。

AWS 的 Airflow 提供商
- apache-airflow-providers-amazon：此包包括用于 S3、EC2、EMR、Redshift 等 AWS 服务的 Operator、Sensor 和 Hook。
身份验证和凭据
- AWS Hooks：使用 AwsHook 安全地管理 AWS 凭据。
- 环境变量和 IAM 角色：在 AWS 基础架构上运行时，利用环境变量或 IAM 角色进行身份验证。
熟悉的 Operator 和 Hook
- S3Hook：与 Amazon S3 交互以上传和下载数据。
- EMRCreateJobFlowOperator：创建和管理 EMR 集群。
- RedshiftOperator：在 Redshift 集群上执行 SQL 命令。

示例：将数据上传到 S3

from airflow import DAG
from airflow.providers.amazon.aws.operators.s3 import S3CreateBucketOperator, S3UploadFileOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'start_date': datetime(2024, 1, 1),
}

with DAG('aws_s3_upload_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily') as dag:
    create_bucket = S3CreateBucketOperator(
        task_id='create_s3_bucket',
        bucket_name='my-airflow-bucket'
    )

    upload_file = S3UploadFileOperator(
        task_id='upload_file',
        filename='/path/to/local/file.csv',
        bucket='my-airflow-bucket',
        key='data/file.csv'
    )

create_bucket >> upload_file

谷歌云平台 (GCP)

GCP 与 Airflow 的集成利用了 Google Cloud Storage (GCS)、BigQuery、Dataflow 等服务。Airflow 的 GCP 提供商包促进了此集成。

GCP 集成

GCP 的 Airflow 提供商

apache-airflow-providers-google：包括用于 GCS、BigQuery、Pub/Sub 和 Dataflow 等 GCP 服务的 Operator、Hook 和 Sensor。
身份验证和凭据
- Google Cloud Hooks：使用 GoogleCloudBaseHook 管理 GCP 凭据。
- 服务帐户：利用服务帐户密钥或工作负载身份进行安全身份验证。
熟悉的 Operator 和 Hook
- GoogleCloudStorageHook：与 GCS 交互以上传和下载数据。
- BigQueryOperator：执行查询并管理 BigQuery 数据集。
- DataflowOperator：管理用于流式和批量处理的 Dataflow 作业。

示例：将数据加载到 BigQ

from airflow import DAG
from airflow.providers.google.cloud.operators.big query import BigQueryInsertJobOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'start_date': datetime(2024, 1, 1),
}

with DAG('gcp_bigquery_load_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily') as dag:
    load_data = BigQueryInsertJobOperator(
        task_id='load_data_into_bigquery',
        configuration={
            "load": {
                "sources": ["gs://my-bucket/data/*.csv"],
                "destination table": {
                    "projected": "my-project",
                    "datasetId": "my_dataset",
                    "tableId": "my_table",
                },
                "sourceFormat": "CSV",
                "writeDisposition": "WRITE_TRUNCATE",
            }
        },
    )

微软 Azure

Azure 与 Airflow 的集成包括 Azure Blob Storage、Azure SQL Database、Azure Data Factory 等服务。Airflow 的 Azure 提供商促进了此集成。

Azure 的 Airflow 提供商
- apache-airflow-providers-microsoft-azure：提供用于 Blob Storage、Azure SQL、HDInsight 等 Azure 服务的 Operator、Hook 和 Sensor。
身份验证和凭据
- Azure Hooks：使用 AzureBaseHook 管理 Azure 凭据。
- Azure 服务主体：使用服务主体进行安全访问。
熟悉的 Operator 和 Hook
- AzureBlobStorageHook：与 Azure Blob Storage 交互以进行数据操作。
- AzureSQLExecuteQueryOperator：在 Azure SQL 数据库上执行 SQL 查询。
- AzureHDInsightSparkOperator：管理 HDInsight 集群上的 Spark 作业。

示例：在 Azure SQL 数据库上执行 SQL 查询

from airflow import DAG
from airflow. Providers. Microsoft.azure.operators.azure_sql import AzureSQLExecuteQueryOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'start_date': datetime(2024, 1, 1),
}

with DAG('azure_sql_query_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily') as dag:
    execute_query = AzureSQLExecuteQueryOperator(
        task_id='execute_sql',
        azure_sql_conn_id='azure_sql_default',
        sql='SELECT * FROM my_table;',
    )

    execute_query

处理大数据工具

Apache Airflow 在编排涉及大数据处理工具（如 Apache Spark 和 Apache Hadoop）的工作流方面表现出色。本节将探讨 Airflow 如何与这些工具集成以管理大规模数据处理任务。

Apache Spark

Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的统一分析引擎，以其速度和易用性而闻名。Airflow 与 Spark 集成以有效调度和管理 Spark 作业。

Spark 集成

SparkSubmitOperator
- 将 Spark 应用程序提交到集群（例如，YARN、Kubernetes、独立）。
- 参数包括应用程序路径、主类和配置选项。
SparkKubernetesOperator
- 在 Kubernetes 集群上管理 Spark 作业。
- 提供对 Kubernetes 环境中 Spark 作业提交的细粒度控制。
SparkJobSensor
- 监控 Spark 作业的状态。
- 根据作业完成或失败触发下游任务。

示例：将 Spark 作业提交到 YARN

from airflow import DAG
from airflow.providers.apache.spark.operators.spark_submit import SparkSubmitOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'start_date': datetime(2024, 1, 1),
}

with DAG('spark_submit_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily') as dag:
    submit_spark = SparkSubmitOperator(
        task_id='submit_spark_job',
        application='/path/to/spark_app.py',
        conn_id='spark_yarn_default',
        conf={'spark.executor.memory': '4g', 'spark.num.executors': '10'},
        verbose=True
    )

    submit_spark

Apache Hadoop

Apache Hadoop 是一个用于使用 MapReduce 编程模型进行大规模数据集分布式存储和处理的框架。Airflow 与 Hadoop 集成以编排 Hadoop 作业和管理数据工作流。

HadoopClusterOperator
- 管理 Hadoop 集群的生命周期。
- 任务包括启动、停止和监控 Hadoop 服务。
HadoopHiveOperator
- 在 Hadoop 集群上执行 Hive 查询。
- 便于大规模数据集的数据仓库和类 SQL 查询。
HadoopPigOperator
- 执行 Pig 脚本进行数据处理。
- 支持基于脚本的数据转换。

示例：在 Hadoop 上运行 Hive 查询

from airflow import DAG
from airflow.providers.apache.hive.operators.hive import HiveOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'start_date': datetime(2024, 1, 1),
}

with DAG('hive_query_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily') as dag:
    run_hive_query = HiveOperator(
        task_id='execute_hive_query',
        hql='SELECT COUNT(*) FROM my_hive_table;',
        hive_cli_conn_id='hive_default'
    )

    run_hive_query

Hadoop 集成的好处

数据存储：利用 HDFS 进行可扩展且可靠的数据存储。
数据处理：利用 Hadoop 的分布式处理功能进行大规模数据转换。
生态系统集成：与 Hive、Pig 和 HBase 等其他 Hadoop 生态系统工具集成。

在 Kubernetes 中使用 Apache Airflow

Kubernetes 已成为容器编排的实际标准，为部署、扩展和管理容器化应用程序提供了强大的工具。将 Apache Airflow 与 Kubernetes 集成可提高 Airflow 的可扩展性和灵活性。

在 Kubernetes 上部署 Airflow

可以使用 Helm Charts 或自定义 Kubernetes Manifests 在 Kubernetes 上部署 Airflow。官方 Airflow Helm Chart 通过提供可配置的模板简化了部署过程。

使用 Helm 在 Kubernetes 上部署 Airflow 的步骤

安装 Helm
- 确保您的本地机器或 CI/CD 管道已安装 Helm。
添加 Apache Airflow Helm 仓库
lm repo add apache-airflow https://airflow.org.cn helm repo update
使用 Helm 安装 Airflow
- helm install airflow apache-airflow/airflow --namespace airflow --create-namespace
配置 Airflow 值
- 自定义 values.yaml 以配置 Airflow 设置，例如执行器类型、资源限制和连接。

示例：自定义 Airflow 部署

# values.yaml
executor: KubernetesExecutor
airflow:
  Image:
    repository: apache/airflow
    tag: 2.5.0
  Config:
    AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES: 'false'
  Web:
    Service:
      type: LoadBalancer

扩展和管理工作流

在 Kubernetes 上部署 Airflow 后，管理和扩展工作流将更加高效。

水平 Pod 自动扩展
- 配置 Kubernetes 水平 Pod 自动扩展程序 (HPA) 以根据 CPU 和内存使用量调整工作 Pod 的数量。
资源请求和限制
- 在 Airflow 的 KubernetesExecutor 中定义资源请求和限制，以优化资源分配。
任务并行
- 配置 Airflow 的 DAG 以并行运行任务，利用 Kubernetes 处理多个 Pod 的能力。

示例：在 Airflow 中配置 KubernetesExecutor

 airflow.cfg
[core]
executor = KubernetesExecutor

[kubernetes]
namespace = airflow
in_cluster = True
worker_container_repository = apache/airflow
worker_container_tag = 2.5.0
worker_pod_template_file = /path/to/pod_template.yaml

使用 Kubernetes 进行扩展的好处

动态资源分配：根据工作负载动态调整资源。
提高性能：通过有效利用集群资源来优化任务执行。
简化管理：通过 Kubernetes 强大的编排功能集中工作流管理。

连接外部数据库和 API

将 Airflow 与外部数据库和 API 连接对于将各种数据源和服务集成到工作流中至关重要。本节将探讨此类集成的最佳实践和示例。

连接到外部数据库

Airflow 可以连接到各种外部数据库，包括关系型数据库（PostgreSQL、MySQL）、NoSQL 数据库（MongoDB、Cassandra）和数据仓库（Snowflake、Redshift）。

数据库集成

数据库 Hook
- Airflow 提供 PostgresHook、MySqlHook、MongoHook 和 SnowflakeHook 等 Hook 来与数据库交互。
连接配置
- 在 Airflow 的 UI 或 airflow.cfg 中使用连接 ID 定义数据库连接。
数据库任务的 Operator
- 使用 PostgresOperator、MySqlOperator 和 SnowflakeOperator 等 Operator 来执行 SQL 命令和管理数据。

示例：在 PostgreSQL 上执行 SQL 命令

From airflow import DAG
from airflow.providers.postgres.operators.postgres import PostgresOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'start_date': datetime(2024, 1, 1),
}

with DAG('postgres_execute_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily') as dag:
    execute_sql = PostgresOperator(
        task_id='execute_sql',
        postgres_conn_id='postgres_default',
        sql='''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
                    id SERIAL PRIMARY KEY,
                    name VARCHAR(100),
                    email VARCHAR(100)
                );'''
    )

execute_sql

数据库集成

安全凭据：使用 Airflow 内置的密钥管理或与密钥管理器（AWS Secrets Manager、HashiCorp Vault）集成以安全地存储数据库凭据。
连接池：实现连接池以优化数据库连接并减少开销。
错误处理：为数据库操作实现强大的错误处理和重试机制。

集成外部 API

集成外部 API 使 Airflow 能够与第三方服务交互、获取数据、触发外部进程等。

API 集成组件

HTTP Hook 和 Operator
- 使用 HttpHook 进行通用的 HTTP 交互。
- 使用 SimpleHttpOperator 等特定 Operator 发出 HTTP 请求。
API 身份验证
- 使用 API 密钥、OAuth 令牌或 API 支持的其他身份验证机制处理 API 身份验证。
数据解析和处理
- 使用 Python 的数据处理库（例如，JSON、requests）解析和处理 API 响应。

示例：从 REST API 获取数据

from airflow import DAG
from airflow.providers.http.operators.http import SimpleHttpOperator
from airflow. Operators. python import PythonOperator
from datetime import datetime
import json

def process_api_response(**context):
    response = context['task_instance'].xcom_pull(task_ids='fetch_api_data')
    data = json.loads(response)
    # Process the data as needed
    print(data)

default_args = {
    'start_date': datetime(2024, 1, 1),
}

with DAG('api_integration_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily') as dag:
    fetch_api_data = SimpleHttpOperator(
        task_id='fetch_api_data',
        http_conn_id='external_api',
        endpoint='/data/endpoint',
        method='GET',
        headers={"Content-Type": "application/json"},
        response_check=lambda response: response.status_code == 200,
        xcom_push=True
    )

为了最大限度地提高 Airflow 集成的效率和可靠性，请遵循以下最佳实践

模块化 DAG 设计
- 将 DAG 设计为模块化和可重用。
- 将公共逻辑封装到单独的任务或库中。
安全凭据管理
- 使用 Airflow 的连接管理功能。
- 与外部密钥管理器集成以提高安全性。
强大的错误处理和重试
- 为任务定义适当的重试策略。
- 为任务失败实现警报机制。
资源优化
- 配置资源请求和限制以防止资源争用。
- 使用 Kubernetes 的自动扩展功能来处理可变的工作负载。
日志记录和监控
- 启用全面的日志记录以进行调试和审计。
- 与监控工具（Prometheus、Grafana）集成以获得实时洞察。
版本控制和 CI/CD
- 将 DAG 定义和配置存储在版本控制系统（Git）中。
- 实施 CI/CD 管道以自动化测试和部署工作流。
文档和元数据管理
- 彻底记录 DAG、任务和集成。
- 利用 Airflow 的元数据数据库来跟踪工作流历史和性能。
无论是将 Airflow 部署到 Kubernetes 以实现可扩展执行，还是集成 AWS、GCP。
采用这些集成将使您的工作流能够处理大规模数据处理，确保高可用性，并保持适应不断变化的业务需求的灵活性。

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