Официальный сайт airflow: Airflow — инструмент, чтобы удобно и быстро разрабатывать и поддерживать batch-процессы обработки данных

Airflow — инструмент, чтобы удобно и быстро разрабатывать и поддерживать batch-процессы обработки данных

Привет, Хабр! В этой статье я хочу рассказать об одном замечательном инструменте для разработки batch-процессов обработки данных, например, в инфраструктуре корпоративного DWH или вашего DataLake. Речь пойдет об Apache Airflow (далее Airflow). Он несправедливо обделен вниманием на Хабре, и в основной части я попытаюсь убедить вас в том, что как минимум на Airflow стоит смотреть при выборе планировщика для ваших ETL/ELT-процессов.

Ранее я писал серию статей на тему DWH, когда работал в Тинькофф Банке. Теперь я стал частью команды Mail.Ru Group и занимаюсь развитием платформы для анализа данных на игровом направлении. Собственно, по мере появления новостей и интересных решений мы с командой будем рассказывать тут о нашей платформе для аналитики данных.

Пролог

Итак, начнем. Что такое Airflow? Это библиотека (ну или набор библиотек) для разработки, планирования и мониторинга рабочих процессов. Основная особенность Airflow: для описания (разработки) процессов используется код на языке Python. Отсюда вытекает масса преимуществ для организации вашего проекта и разработки: по сути, ваш (например) ETL-проект — это просто Python-проект, и вы можете его организовывать как вам удобно, учитывая особенности инфраструктуры, размер команды и другие требования. Инструментально всё просто. Используйте, например, PyCharm + Git. Это прекрасно и очень удобно!

Теперь рассмотрим основные сущности Airflow. Поняв их суть и назначение, вы оптимально организуете архитектуру процессов. Пожалуй, основная сущность — это Directed Acyclic Graph (далее DAG).

DAG

DAG — это некоторое смысловое объединение ваших задач, которые вы хотите выполнить в строго определенной последовательности по определенному расписанию. Airflow представляет удобный web-интерфейс для работы с DAG’ами и другими сущностями:

DAG может выглядеть таким образом:

Разработчик, проектируя DAG, закладывает набор операторов, на которых будут построены задачи внутри DAG’а. Тут мы приходим еще к одной важной сущности: Airflow Operator.

Операторы

Оператор — это сущность, на основании которой создаются экземпляры заданий, где описывается, что будет происходить во время исполнения экземпляра задания. Релизы Airflow с GitHub уже содержат набор операторов, готовых к использованию. Примеры:

  • BashOperator — оператор для выполнения bash-команды.
  • PythonOperator — оператор для вызова Python-кода.
  • EmailOperator — оператор для отправки email’а.
  • HTTPOperator — оператор для работы с http-запросами.
  • SqlOperator — оператор для выполнения SQL-кода.
  • Sensor — оператор ожидания события (наступления нужного времени, появления требуемого файла, строки в базе БД, ответа из API — и т. д., и т. п.).

Есть более специфические операторы: DockerOperator, HiveOperator, S3FileTransferOperator, PrestoToMysqlOperator, SlackOperator.

Вы также можете разрабатывать операторы, ориентируясь на свои особенности, и использовать их в проекте. Например, мы создали MongoDBToHiveViaHdfsTransfer, оператор экспорта документов из MongoDB в Hive, и несколько операторов для работы с ClickHouse: CHLoadFromHiveOperator и CHTableLoaderOperator. По сути, как только в проекте возникает часто используемый код, построенный на базовых операторах, можно задуматься о том, чтобы собрать его в новый оператор. Это упростит дальнейшую разработку, и вы пополните свою библиотеку операторов в проекте.

Далее все эти экземпляры задачек нужно выполнять, и теперь речь пойдет о планировщике.

Планировщик

Планировщик задач в Airflow построен на Celery. Celery — это Python-библиотека, позволяющая организовать очередь плюс асинхронное и распределенное исполнение задач. Со стороны Airflow все задачи делятся на пулы. Пулы создаются вручную. Как правило, их цель — ограничить нагрузку на работу с источником или типизировать задачи внутри DWH. Пулами можно управлять через web-интерфейс:

Каждый пул имеет ограничение по количеству слотов. При создании DAG’а ему задается пул:

ALERT_MAILS =  Variable.get("gv_mail_admin_dwh")
DAG_NAME = 'dma_load'
OWNER = 'Vasya Pupkin'
DEPENDS_ON_PAST = True
EMAIL_ON_FAILURE = True
EMAIL_ON_RETRY = True
RETRIES = int(Variable.get('gv_dag_retries'))
POOL = 'dma_pool'
PRIORITY_WEIGHT = 10

start_dt = datetime.today() - timedelta(1)
start_dt = datetime(start_dt.year, start_dt.month, start_dt.day)

default_args = {
    'owner': OWNER,
    'depends_on_past': DEPENDS_ON_PAST,
    'start_date': start_dt,
    'email': ALERT_MAILS,
    'email_on_failure': EMAIL_ON_FAILURE,
    'email_on_retry': EMAIL_ON_RETRY,
    'retries': RETRIES,
    'pool': POOL,
    'priority_weight': PRIORITY_WEIGHT
}
dag = DAG(DAG_NAME, default_args=default_args)
dag.doc_md = __doc__

Пул, заданный на уровне DAG’а, можно переопределить на уровне задачи.

За планировку всех задач в Airflow отвечает отдельный процесс — Scheduler. Собственно, Scheduler занимается всей механикой постановки задачек на исполнение. Задача, прежде чем попасть на исполнение, проходит несколько этапов:

  1. В DAG’е выполнены предыдущие задачи, новую можно поставить в очередь.
  2. Очередь сортируется в зависимости от приоритета задач (приоритетами тоже можно управлять), и, если в пуле есть свободный слот, задачу можно взять в работу.
  3. Если есть свободный worker celery, задача направляется в него; начинается работа, которую вы запрограммировали в задачке, используя тот или иной оператор.

Достаточно просто.

Scheduler работает на множестве всех DAG’ов и всех задач внутри DAG’ов.

Чтобы Scheduler начал работу с DAG’ом, DAG’у нужно задать расписание:

dag = DAG(DAG_NAME, default_args=default_args, schedule_interval='@hourly')

Есть набор готовых preset’ов: @once, @hourly, @daily, @weekly, @monthly, @yearly.

Также можно использовать cron-выражения:

dag = DAG(DAG_NAME, default_args=default_args, schedule_interval='*/10 * * * *')

Execution Date

Чтобы разобраться в том, как работает Airflow, важно понимать, что такое Execution Date для DAG’а. В Airflow DAG имеет измерение Execution Date, т. е. в зависимости от расписания работы DAG’а создаются экземпляры задачек на каждую Execution Date. И за каждую Execution Date задачи можно выполнить повторно — или, например, DAG может работать одновременно в нескольких Execution Date. Это наглядно отображено здесь:

К сожалению (а может быть, и к счастью: зависит от ситуации), если правится реализация задачки в DAG’е, то выполнение в предыдущих Execution Date пойдет уже с учетом корректировок. Это хорошо, если нужно пересчитать данные в прошлых периодах новым алгоритмом, но плохо, потому что теряется воспроизводимость результата (конечно, никто не мешает вернуть из Git’а нужную версию исходника и разово посчитать то, что нужно, так, как нужно).

Генерация задач

Реализация DAG’а — код на Python, поэтому у нас есть очень удобный способ сократить объем кода при работе, например, с шардированными источниками. Пускай у вас в качестве источника три шарда MySQL, вам нужно слазить в каждый и забрать какие-то данные. Причем независимо и параллельно. Код на Python в DAG’е может выглядеть так:

connection_list = lv.get('connection_list')

export_profiles_sql = '''
SELECT
  id,
  user_id,
  nickname,
  gender,
  {{params.shard_id}} as shard_id
FROM profiles
'''

for conn_id in connection_list:
    export_profiles = SqlToHiveViaHdfsTransfer(
        task_id='export_profiles_from_' + conn_id,
        sql=export_profiles_sql,
        hive_table='stg.profiles',
        overwrite=False,
        tmpdir='/data/tmp',
        conn_id=conn_id,
        params={'shard_id': conn_id[-1:], },
        compress=None,
        dag=dag
    )
    export_profiles.set_upstream(exec_truncate_stg)
    export_profiles.set_downstream(load_profiles)

DAG получается таким:

При этом можно добавить или убрать шард, просто скорректировав настройку и обновив DAG. Удобно!

Можно использовать и более сложную генерацию кода, например работать с источниками в виде БД или описывать табличную структуру, алгоритм работы с таблицей и с учетом особенностей инфраструктуры DWH генерировать процесс загрузки N таблиц к вам в хранилище. Или же, например, работу с API, которое не поддерживает работу с параметром в виде списка, вы можете сгенерировать по этому списку N задач в DAG’е, ограничить параллельность запросов в API пулом и выгрести из API необходимые данные. Гибко!

Репозиторий

В Airflow есть свой бекенд-репозиторий, БД (может быть MySQL или Postgres, у нас Postgres), в которой хранятся состояния задач, DAG’ов, настройки соединений, глобальные переменные и т. д., и т. п. Здесь хотелось бы сказать, что репозиторий в Airflow очень простой (около 20 таблиц) и удобный, если вы хотите построить какой-либо свой процесс над ним. Вспоминается 100500 таблиц в репозитории Informatica, которые нужно было долго вкуривать, прежде чем понять, как построить запрос.

Мониторинг

Учитывая простоту репозитория, вы можете сами построить удобный для вас процесс мониторинга задачек. Мы используем блокнот в Zeppelin, где смотрим состояние задач:

Это может быть и web-интерфейс самого Airflow:

Код Airflow открыт, поэтому мы у себя добавили алертинг в Telegram. Каждый работающий инстанс задачи, если происходит ошибка, спамит в группу в Telegram, где состоит вся команда разработки и поддержки.

Получаем через Telegram оперативное реагирование (если такое требуется), через Zeppelin — общую картину по задачам в Airflow.

Итого

Airflow в первую очередь open source, и не нужно ждать от него чудес. Будьте готовы потратить время и силы на то, чтобы выстроить работающее решение. Цель из разряда достижимых, поверьте, оно того стоит. Скорость разработки, гибкость, простота добавления новых процессов — вам понравится. Конечно, нужно уделять много внимания организации проекта, стабильности работы самого Airflow: чудес не бывает.

Сейчас у нас Airflow ежедневно отрабатывает около 6,5 тысячи задач. По характеру они достаточно разные. Есть задачи загрузки данных в основное DWH из множества разных и очень специфических источников, есть задачи расчета витрин внутри основного DWH, есть задачи публикации данных в быстрое DWH, есть много-много разных задач — и Airflow все их пережевывает день за днем. Если же говорить цифрами, то это 2,3 тысячи ELT задач различной сложности внутри DWH (Hadoop), около 2,5 сотен баз данных источников, это команда из 4-ёх ETL разработчиков, которые делятся на ETL процессинг данных в DWH и на ELT процессинг данных внутри DWH и конечно ещё одного админа, который занимается инфраструктурой сервиса.

Планы на будущее

Количество процессов неизбежно растет, и основное, чем мы будем заниматься в части инфраструктуры Airflow, — это масштабирование. Мы хотим построить кластер Airflow, выделить пару ног для worker’ов Celery и сделать дублирующую себя голову с процессами планировки заданий и репозиторием.

Эпилог

Это, конечно, далеко не всё, что хотелось бы рассказать об Airflow, но основные моменты я постарался осветить. Аппетит приходит во время еды, попробуйте — и вам понравится 🙂

курс AIRF: Apache AirFlow / RUNET-ID

2-дневный практический курс по Apache AirFlow разработан для специалистов, инженеров данных и архитекторов, отвечающих за настройку и сопровождение потоков данных (Data Flow) в организации и озерах данных под управление Hadoop и AirFlow.

Аудитория: Системные администраторы, системные архитекторы, разработчики Hadoop, желающие получить практические навыки по управлению потоковыми данными с использованием Apache AirFlow.

Программа курса

1. Введение в Data Flow

  • История появления,на чем написан (python)
  • Основной объект (DAG)
  • Операторы и таски
  • Worker
  • Scheduler, schedule interval и execution date
  • Pool’ы
  • Приоритезация
  • Метаданные
  • Airflow UI и Webserver
  • Мониторинг (средства Airflow и кастомные варианты)
  • Алерты Введение в AirFlow
  • Логирование

2. Разработка Data Flow с Apache AirFlow

  • Создание и основные параметры DAG
  • Operators и plugins
  • Hooks, connections, и variables
  • Работающие из коробки и уже написанные community операторы, хуки и т.п.
  • Создание тасков
  • Программа курса
  • Введение в Data Flow
  • История появления,на чем написан (python)
  • Основной объект (DAG)
  • Операторы и таски
  • Worker
  • Scheduler, schedule interval и execution date
  • Pool’ы
  • Приоритезация
  • Метаданные
  • Airflow UI и Webserver
  • Мониторинг (средства Airflow и кастомные варианты)
  • Алерты Введение в AirFlow
  • Логирование
  • Разработка Data Flow с Apache AirFlow
  • Создание и основные параметры DAG
  • Operators и plugins
  • Hooks, connections, и variables
  • Работающие из коробки и уже написанные community операторы, хуки и т. п.
  • Создание тасков
  • Макросы (Jinja)
  • Управление зависимостями (внутри DAG, внешние зависимости, timedelta)
  • Визуализация в Web UI
  • Настройка расписания
  • Контекст (выполнения task)
  • Обмен сообщениями между tasks, DAGS (xcom)
  • Добавление настраиваемых операторов, сенсоров, хуков и т.п.

3. Развертывание и настройка Airflow

  • Установка Apache Airflow в конфигурации по умолчанию (SQLite, SequentialExecutor)
  • Установка Redis, Celery
  • Настройка airflow.cfg (PostgreSQL, Celery, Redis, parallel degree…)
  • Запуск (service,н—рsystemctl, doker)
  • Кластеризация (масштабируемость, безотказность)

4. Особенности и проблемы в Airflow

  • Версии python(2 или 3)
  • Debug
  • Тестирование
  • Логирование

Практические занятия:

  • Настройка окружения (Pycharm, python, библиотеки для окружения в Virtualenv).
  • Использование DAG с задачами BashOperator / PythonOperator для получения данных из Apache Kafka.
  • Настраиваемые операторы, осуществляющие по заданным параметрам выгрузку из Apache Kafka.
  • Создание DAG, использующего созданный оператор.

врачи и адреса клиник АО Семейный доктор

Чистка зубов Air Flow


Чистка зубов Air Flow возвращает зубам их естественный, природный  цвет. Метод  Air Flow совершенно безопасен для Ваших зубов – он не повреждает пломбы и зубную эмаль. Нагнетаемый мощный поток воздуха с добавлением бикарбоната натрия (соды) и водяного спрея быстро и эффективно счищает поддесневые и наддесневые зубные отложения, прочищает промежутки между зубами, устраняет пигментные пятна, удаляет бактерии. При этом поверхность зубной эмали выравнивается, то есть достигается эффект мягкой полировки зубов.


Метод Air Flow может использоваться для чистки брекетов и головок имплантатов, удаления пигментации после снятия брекетов, а также при подготовке зубов к реставрации, отбеливанию или фторированию. Чистка зубов Air Flow – действенный метод профилактики пародонтоза.  Именно читку Air Flow рекомендуют людям со скученностью зубов.


Чистка зубов Air Flow не проводится людям с бронхиальной астмой, а также при некоторых заболеваниях дёсен, если имеется риск возникновения кровотечения в результате случайного попадания струи на десну.


После процедуры некоторое время следует воздерживаться от приёма в пищу продуктов, способных вызвать окрашивание зубной эмали (в том числе чая и кофе), а также не курить. Через  2-3 часа на зубах восстановится пелликула – тонкая плёнка органического происхождения, и можно будет вернуться к привычному для Вас образу жизни.


Воспользоваться услугой чистки зубов Air Flow в Москве Вы можете в сети поликлиник АО «Семейный доктор». Ниже Вы можете уточнить стоимость чистки зубов Air Flow и выбрать наиболее удобную Вам поликлинику. 

Уважаемые пациенты!

Обращаем Ваше внимание, что стоимость визита к врачу не всегда совпадает с указанной ценой приёма.

Окончательная стоимость приема может включать стоимость дополнительных услуг.

Необходимость оказания таких услуг определяется врачом в зависимости от медицинских показаний непосредственно во время приёма.

Как создать свой провайдер Apache AirFlow 2.0: курсы дата-инженеров

Чтобы добавить в наши обновленные авторские курсы для дата-инженеров по Apache AirFlow еще больше интересного, сегодня продолжим разбирать полезные дополнения релиза 2.0 и поговорим, почему разделение фреймворка на пакеты делает его еще удобнее. Также рассмотрим практический пример создания общедоступного провайдера из локального Python-пакета с собственными операторами, хуками и прочими компонентами.

Зачем вам разные провайдеры: ТОП-5 преимуществ разделения пакетов в версии 2.0

В 1-ой версии Apache Airflow представлял собой монолит, включающий основную систему планирования и все интеграции с внешними сервисами. Изначально все было упаковано в единый пакет apache-airflow. Но это не очень удобно в плане управления зависимостями и обновления отдельных модулей. Поэтому в Airflow версии 2.0 реализована другая организация внутренних компонентов – пакетов. Airflow 2.0 состоит из более чем 60 пакетов, включая как основное ядро фреймворка (core – apache-airflow), а также отделенные от него операторы Google, Amazon, AWS, Postgres, HTTP и пр., называемых провайдерами (provider). Каждый провайдер имеет свой собственный пакет и упакован в airflow.providers с полностью контролируемыми и задокументированными зависимостями. К примеру, есть пакет apache-airflow-provider-amazon или apache-airflow-provider-google [1].

Можно установить пакеты провайдеров отдельно или автоматически при наличии соответствующих дополнений. Некоторые версии пакетов провайдеров могут зависеть от конкретных версий Airflow, но в целом все новые версии провайдеров должны работать с последними версиями Airflow 2.x. Иначе ограничения зависимостей будут включены в пакет провайдера. Провайдеры могут содержать операторы, датчики (сенсоры), хуки (hooks) и прочие элементы DAG/задач, которые также могут расширять ядро ​​Airflow. Фреймворк автоматически обнаруживает, какие провайдеры добавляют эти дополнительные возможности, и после установки пакета и перезапуска Airflow они автоматически становятся доступными для пользователей. Это включает добавление дополнительных ссылок на операторов провайдера и настройку подключения с указанием его типов, расширением формы и обработкой поведения.

Напомним, в Airflow хуки – это точки подключения фреймворка к сторонним сервисам и библиотекам. К примеру, JiraHook откроет клиент для взаимодействия с Jira, а – SambaHook позволит отправить локальный файл на smb-точку [2].

Таким образом, отделение провайдеров от ядра AirFlow дает пользователю следующие преимущества [1]:

  • упрощение развертывания, особенно при использовании конвейнеров на Docker, Kubernetes или другой контейнерной платформе. Кстати, официальный образ Airflow Production Reference версии 2.0 весит всего 200 МБ, в 2 раза меньше прежних релизов;
  • ранний доступ к последним интеграциям и гибкое обновление компонентов – не нужно ждать выхода следующей версии Airflow, если нужна самая последняя версия провайдера, например, Amazon или Google – можно поставить этот компонент отдельно в любой момент времени. Более того, можно обновить всего один провайдер, не затрагивая всю платформу. Это существенно снижает нагрузку на DevOps-инженеров, которым достаточно протестировать всего один небольшой пакет.
  • backport-провайдеры для AirFlow10, которые обеспечивают обратную совместимость последних операторов, датчиков и других компонентов с предыдущей версией. Важно отметить, что поддержка backport-провайдеров будет осуществляться в течение 3-х месяцев после выпуска Airflow 2.0 [3];
  • безопасная миграция на версию 2.0;
  • настраиваемые провайдеры сторонних поставщиков (Custom, 3rd-party providers), включая разработку собственного провайдера. По сути, это упаковка пользовательских операторов, датчиков и пр., которые также могут использовать те же механизмы для расширения Airflow Core с помощью настраиваемых подключений и дополнительных ссылок [3]. Как сделать это на практике, мы рассмотрим далее.

Как создать свой провайдер с блэкджеком и хуками: превращение локального Python-Пакета в общедоступный компонент Apache AirFlow

Поскольку в основе провайдера лежит Python-пакет, то для его превращения в единый упакованный компонент со всеми зависимости, необходимо выполнить следующие шаги [3]:

  • добавить точку входа apache_airflow_provider в конфигурационный файл установщика setup. cfg, чтобы сообщить ArFlow, где взять нужные метаданные провайдера;
  • создать функцию, на которую идет ссылка в предыдущем шаге, как часть пакета – она возвращает словарь, содержащий все корректно отформатированные метаданные;
  • при этом словарь с полями дополнительных ссылок и имен классов должен соответствовать спецификации JSON-схемы airflow/provider_info.schema.json;
  • после этого любой пользователь, который запускает AirFlow в среде, в где установлен этот пакет Python, сможет использовать его в качестве провайдера.

JSON-схема airflow/provider_info.schema.json выглядит следующим образом [3]:

{

  “$schema”: “http://json-schema.org/draft-07/schema#”,

  “type”: “object”,

  “properties”: {

    “package-name”: {

      “description”: “Package name available under which the package is available in the PyPI repository.”,

      “type”: “string”

    },

    “name”: {

      “description”: “Provider name”,

      “type”: “string”

    },

    “description”: {

      “description”: “Information about the package in RST format”,

      “type”: “string”

    },

    “hook-class-names”: {

      “type”: “array”,

      “description”: “Hook class names that provide connection types to core”,

      “items”: {

        “type”: “string”

      }

    },

    “extra-links”: {

      “type”: “array”,

      “description”: “Operator class names that provide extra link functionality”,

      “items”: {

        “type”: “string”

      }

    }

  },

  “required”: [

    “name”,

    “description”

  ]

}

К примеру, вы собрали собственный пакет myproviderpackage, который не зависит от apache-airflow и может быть локальным пакетом Python, установленным с помощью pip. В этом пакете myproviderpackage добавлена точка входа и предоставлены соответствующие метаданные, как описано выше. Пример конфигурационного файла setup.cfg:

[options.entry_points]

# the function get_provider_info is defined in myproviderpackage.somemodule

apache_airflow_provider=

  provider_info=myproviderpackage.somemodule:get_provider_info

Во время выполнения для каждого пакета, если в файле setup.cfg есть раздел [options.entry_points] и в нем заданы значения для apache_airflow_provider, вы получите значение для provider_info, например, myproviderpackage.somemodule: get_provider_info. Это работает как оператор импорта, когда импортируемое значение get_provider_info является вызываемой функцией. Эта функция возвращает словарь с метаданными.

Для рассмотренного примера myproviderpackage/somemodule.py может выглядеть так:

def get_provider_info():

    return {

        “package-name”: “my-package-name”,

        “name”: “name”,

        “description”: “a description”,

        “hook-class-names”: [

            “myproviderpackage. hooks.source.SourceHook”,

        ],

    }

Это означает, что при наличии пользовательских типов подключения как части пакета, эти метаданные включают поле с именем hook-class-names – список строк пользовательских hook’ов. Эти строки должны быть в формате, подобном импорту. К примеру, myproviderpackage.hooks.source.SourceHook означает, что в myproviderpackage/hooks/source.py есть класс SourceHook. Airflow импортирует эти хуки и ищет функции get_ui_field_behaviour и get_connection_form_widgets, а также атрибуты conn_type и hook_name для создания настраиваемого типа подключения в пользовательском интерфейсе фреймворка [3].

Таким образом, новый Airflow стал еще удобнее – теперь дата-инженер может строить на нем различные ETL-процессы и прочие конвейеры сбора и обработки больших данных еще быстрее и эффективнее. Освойте все возможности Apache AirFlow для простой разработки сложных конвейеров аналитики больших данных с Hadoop и Spark на специализированных курсах в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации для разработчиков, менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data в Москве:

Источники

  1. https://medium. com/apache-airflow/airflow-2-0-providers-1bd21ba3bd93
  2. https://habr.com/ru/post/512386/#soedineniya-huki-i-prochie-peremennye
  3. https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow-providers/index.html

устраиваем DevOps для batch-процессов Big Data

Чтобы обучение Airflow было максимально приближенным к практике, сегодня мы поговорим про особенности реального внедрения этого фреймворка для разработки, планирования и мониторинга пакетных процессов обработки больших данных (Big Data) с учетом современного DevOps-подхода. Читайте в нашей статье, зачем вообще нужна связка Apache Эйрфлоу с Kubernetes и как это реализовать технически.

Что общего между AirFlow и Kubernetes и при чем здесь DevOps

Напомним, Kubernetes – это программное обеспечение для автоматизации развёртывания, масштабирования и управления контейнеризированными приложениями. В области Big Data эта платформа управления контейнерами позволяет параллельно запускать множество задач, распределённых по тысячам приложений (микросервисов), расположенных на различных кластерах: публичном облаке, собственном датацентре, клиентских серверах и т.д. Сегодня Kubernetes считается профессиональным стандартом де-факто для каждого DevOps-инженера, обеспечивая непрерывную интеграцию, развертывание и поставку программного обеспечения.

В свою очередь, Airflow тоже поддерживает DevOps-подход по управлению конфигурацией как кодом. В частности, этот фреймворк позволяет пользователям создавать многоступенчатые конвейеры данных (data pipeline) в виде DAG-диаграмм (Directed Acyclic Graph, направленный ациклический граф) с помощью веб-GUI и программного кода на языке Python. Простота и удобство пользования, а также прочие достоинства этого фреймворка обусловливают широкий круг его пользователей. Чтобы разработчики Data Flow, Data Scientist’ы, аналитики и инженеры данных могли работать с ним независимо друг от друга и без опасений кому-то помешать, можно упаковать Airflow в Docker-контейнер, который будет развернут отдельно для каждого пользователя [1]. Например, именно так поступили DevOps-специалисты онлайн-кинотеатра IVI, чтобы сэкономить ресурсы и не заводить для тестировщиков выделенного стенда рабочего окружения [2].

Таким образом, каждый пользователь может запускать произвольные модули и конфигурации Kubernetes и полностью управлять своими средами выполнения, ресурсами и данными, превращая эйрфлоу в универсального оркестровщика своих рабочих процессов [1].

Airflow с помощью Kubernetes поддерживает DevOps-подход

Как работать с эйрфлоу на кубернетес

Можно выделить следующие сценарии использования связки Airflow и Kubernetes (K8s) [3]:

  • запуск самого эйрфлоу в кластере K8s;
  • использование этого фреймворка для запуска задач (jobs) в кластере K8s.

Обычно для запуска эйрфлоу в кластере Kubernetes используют надежный docker-образ puckel/docker-airflow, который собирается автоматически и содержит entrypoint-скрипт. Он нужен, чтобы контейнер мог работать в роли планировщика, веб-сервера или обработчика (воркера) задач и т.д. Также можно самостоятельно создать нужный docker-образ для своего production-окружения [3].

Чтобы запустить собственный data pipeline на эйрфлоу, развернутом в кластере Kubernetes, можно добавить DAG-файлы в docker-образ во время его сборки. Однако, при любом изменении цепочки задач, т.е. DAG’а, придется собирать этот образ заново. Вместо этого можно хранить DAG-файлы на внешнем томе, монтируя его в соответствующие поды (планировщик, веб-сервер, обработчик эйрфлоу) при запуске. Но более оптимальным считается использовать отдельный контейнер git-sync в поде (pod) кубернетес для периодической синхронизации DAG-файлов с указанным git-репозиторием без перезапуска самого Airflow [3].

Напомним, что DAG, смысловое объединение нескольких задач, которые нужно выполнить в строго определенной последовательности по определенному расписанию, состоит из набора операторов. Именно оператор описывает, какие экземпляры заданий нужно создать и что конкретно будет происходить во время выполнения каждого из них. Существует множество готовых операторов. Также, благодаря открытому API на языке Python, можно разработать собственные [3].

Для работы с эйрфлоу в кластере Kubernetes есть 2 готовых оператора – Airflow Kubernetes Operator:

  • от компании Google, альфа-версия которого представлена на GitHub с января 2019 года, однако пока не является официальным продуктом корпорации [4];
  • от самой платформы K8s, доступный с 2018 года [1].

Оба этих оператора Airflow позволят разработчику Data Flow, Data Scientist’у, аналитику и инженеру данных упаковывать, тестировать и развертывать каждое ETL-задание изолированно с помощью Docker и Kubernetes [5]. В следующей статье мы рассмотрим, как это работает.

Архитектура работы Airflow в кластере Kubernetes

Другие примеры практического использования Apache AirFlow для автоматизации процессов работы с большими данными вы узнаете на наших образовательных курсах в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации руководителей и ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data) в Москве:

Источники

  1. https://kubernetes.io/blog/2018/06/28/airflow-on-kubernetes-part-1-a-different-kind-of-operator/
  2. https://habr.com/ru/company/ivi/blog/456630/
  3. https://ealebed.github.io/posts/2020/развертывание-apache-airflow-в-kubernetes/
  4. https://github.com/GoogleCloudPlatform/airflow-operator
  5. https://medium.com/twodigits/master-devops-data-architecture-with-apache-airflow-kubernetes-and-talend-60368e63e14f

Эффект от процедуры AirFlow | Стоматология Эскулап

Конечно, любой человек желает, чтобы его улыбка была ослепительно-белоснежной, а зубы – здоровыми. Однако зачастую люди сталкиваются с такими проблемами, как пожелтение эмали и образование зубного камня.

В некотором случае эффективным средством является пескоструйный метод Air flow для очистки зубов. Эта технология разработана высококвалифицированными специалистами, работающими в швейцарской фирме EMS.

Особенности чистки Air flow

Подобная процедура подходит не только пациентам, желающим сделать улыбку белоснежной, но и пациентам, желающим подвергнуть свои зубы профессиональной очистке.

Известно, что чистка зубов в рамках данной методики способствует приданию белизны зубному заряду за счет удаления таких зубных отложений, как зубной налет.

При этом процедура является достаточно щадящей, так как при ее проведение полностью исключается механическое повреждение зубной эмали.

Как правило, процедура Air flow занимает не более полу часа. Используется для этого специальная смесь, в состав которой входит содовый порошок, вода и воздух. Сода в совокупности с водой и воздухом через специальный наконечник подается на зубы, делая их гладкими и белыми. При этом поверхность зубов не подвергается механическому воздействию, а, следовательно, процедура не наносит им ровным счетом никакого вреда. Удивительно, но факт: отличный результат можно получить всего после одного посещения стоматолога.

Процедура чистки зубов такого рода завершается их реминерализацией. Это означает, что стоматолог при помощи специальных лаков или ополаскивателей насыщает зубную эмаль фтором. Подобная хитрость не только повышает устойчивость эмали к воздействию пищи и напитков, но и является прекрасной профилактикой кариеса.

Противопоказания применения процедуры Air Flow

Медики утверждают, что Airflow отбеливание зубов не следует проводить людям, страдающим такими заболеваниями, как хроническая астма или бронхит. Кроме того, нежелательно отбеливать зубы подобным образом пациентам, имеющим непереносимость ко вкусу цитрусовых, а также пациентам, находящимся на бессолевой диете.

Стоит помнить, что в первые три часа после отбеливания зубов ни в коем случае не следует ни курить, ни употреблять окрашивающие напитки и продукты. Покрывающая зуб органическая пленка способна образоваться лишь по истечении данного времени из слюны человека.

Записаться на чистку AirFlow в нашу клинику можно по телефону 2-750-750

Ультразвуковая чистка зубов air flow. Удаление зубного камня в Рязани

Отложения, появляющиеся в местах, мало доступны для зубной щетки, требуют тщательного контроля и удаления. Зубной камень и налет могут стать спровоцировать возникновение и развитие различных заболеваний. Именно поэтому мы рекомендуем тщательно следить за гигиеной ротовой полости, в том числе применяя специальные инструменты. Профессиональная чистка зубов в Рязани одними из лучших специалистов нашей клиники позволит сохранить здоровье полости рта надолго.

Профессиональное и качественное удаление зубного камня в Рязани

Зубной камень представляет собой твердое образование у основания зуба. Его удаление которого потребоваться не только в эстетических целях, но и перед выполнением таких процедур как установка пломбы, протезирование и других. Мы предлагаем профессиональную ультразвуковую чистку зубного камня, которая расщепляет отложения и освобождает поверхность зуба. Эта процедура отличается рядом преимуществ:

  • безболезненность;
  • оперативность;
  • отличный результат;
  • не повреждает зубную эмаль.

Если пациент лечит кариес, то ультразвуковое удаление зубного камня в Рязани позволяет закрепить пломбу, а также подобрать цвет пломбировочного материала. При повышенной чувствительности зубов наши специалисты используют анестетики. Однако практика показывает, что к таким мерам следует прибегать редко, ведь процедура проходит максимально без боли.

Для предотвращения повторного появления зубного камня вторым этапом процедуры является полировка зубов. Она выравнивает поверхность и не оставляет места, где могут скапливаться вредные микробы. Стоит отметить, что удаление зубного камня с помощью ультразвуковых волн позволяет восстановить здоровье десен и улучшить внешний вид зубов.

Air flow: цена процедуры в клинике «Эстетика»

Для поддержания здоровья полости рта специалисты нашей клиники удаляют зубной налет с использованием водно-абразивной струи под давлением. Специальный аппарат Профифлекс дает возможность очистить десны и прикорневые участки от налета. Чистящее средство не содержит агрессивных элементов, что позволяет гарантировать не только качество, но и безвредность процедуры.

Чистка полости рта по системе AirFlow гарантирует приятный запах изо рта, обогащает зубную эмаль необходимыми веществами, позволяет добиться осветления тона зубов на несколько шагов.

Мы рады предложить своим клиентам максимально низкие цены на услуги настоящих профессионалов, которые трудятся в стоматологической клинике «Эстетика».

Важность гигиены ротовой полости

Довольно часто люди обращаются за помощью к стоматологам только тогда, когда зубы начинают болеть. Вместе с тем не следует недооценивать важность проведения профилактических процедур, в том числе чистки камня и зубного налета. Своевременно выполненные медицинские манипуляции позволяют предотвратить появление более серьезных заболеваний, требующих длительного лечения.

Специалисты нашей клиники отличаются высоким профессионализмом и всегда подбирают максимально оптимальную программу профилактики или лечения. Мы рады предложить качественные услуги в удобное для вас время!

Петушкова Юлия Владимировна

терапия

Уманская Людмила Валерьевна

ортопедия

Шарахутдинова Ольга Сергеевна

Васина Евгения Александровна

терапия

Буданова Татьяна Сергеевна

Репьева Марина Владимировна

Ермакова Анна Алексеевна

терапия

Свиридов Сергей Борисович

терапия, хирургия, имплантология, ортопедия

Корсаков Максим Сергеевич

ортопедия

Еремина (Майер) Жанна Владиславовна

Тихонова Татьяна Николаевна

терапия,ортопедия

Кондракова Ольга Владимировна

ортодонтия

Царькова Татьяна Валерьевна

Стюнякова Елена Валерьевна

Белов Никита Сергеевич

Пузырькова Елена Анатольевна

терапия

Мусорина Надежда Сергеевна

терапия, хирургия. Врач высшей категории

Карпов Ярослав Николаевич

Оставьте отзыв о нашей клинике здесь:

или здесь:

На главную

GitHub — apache / воздушный поток: Apache Airflow

Apache Airflow (или просто Airflow) — это платформа для программного создания, планирования и мониторинга рабочих процессов.

Когда рабочие процессы определены как код, они становятся более удобными для сопровождения, версионирования, тестирования и совместной работы.

Используйте Airflow для создания рабочих процессов в виде ориентированных ациклических графов (DAG) задач. Планировщик Airflow выполняет ваши задачи на массиве работников, следуя указанным зависимостям.Богатые служебные программы командной строки упрощают выполнение сложных операций на DAG. Богатый пользовательский интерфейс позволяет легко визуализировать конвейеры, работающие в производственной среде, отслеживать прогресс и при необходимости устранять неполадки.

Содержание

Проектный фокус

Airflow лучше всего работает с рабочими процессами, которые в основном статичны и медленно меняются. Когда структура DAG одинакова от одного запуска к другому, это дает ясность в отношении единицы работы и непрерывности. Другие подобные проекты включают Луиджи, Узи и Азкабан.

Airflow обычно используется для обработки данных, но придерживается мнения, что задачи в идеале должны быть идемпотентными (т. Е. Результаты задачи будут одинаковыми и не будут создавать дублированные данные в целевой системе) и не должны передавать большие объемы данных. от одной задачи к другой (хотя задачи могут передавать метаданные с помощью функции Airflow Xcom). Для больших объемов задач с большим объемом данных рекомендуется делегировать внешние службы, которые специализируются на этом типе работы.

Airflow не является потоковым решением, но его часто используют для обработки данных в реальном времени, извлекая данные из потоков в пакетном режиме.

Принципы

  • Динамический: конвейеры воздушного потока конфигурируются как код (Python), что позволяет создавать динамические конвейеры. Это позволяет писать код, который динамически создает экземпляры конвейеров.
  • Extensible: легко определяйте собственных операторов, исполнителей и расширяйте библиотеку, чтобы она соответствовала уровню абстракции, подходящему для вашей среды.
  • Elegant: воздуховоды тонкие и четкие. Параметризация ваших скриптов встроена в ядро ​​Airflow с использованием мощного механизма шаблонов Jinja.
  • Масштабируемость: Airflow имеет модульную архитектуру и использует очередь сообщений для организации произвольного количества рабочих процессов.

Требования

Apache Airflow протестирован с:

Основная версия (dev) Стабильная версия (2.0.2) Предыдущая версия (1.10.15)
Python 3,6, 3,7, 3,8 3,6, 3,7, 3,8 2,7, 3,5, 3,6, 3,7, 3,8
PostgreSQL 9.6, 10, 11, 12, 13 9,6, 10, 11, 12, 13 9,6, 10, 11, 12, 13
MySQL 5,7, 8 5,7, 8 5,6, 5,7
SQLite 3.15.0+ 3.15.0+ 3.15.0+
Кубернетес 1.20, 1.19, 1.18 1.20, 1.19, 1.18 1,18, 1,17, 1,16

Примечание: версии MySQL 5.x не могут или имеют ограничения с
запуск нескольких планировщиков — см. документацию по планировщику.MariaDB не тестируется / не рекомендуется.

Примечание. SQLite используется в тестах Airflow. Не используйте его в производстве. Мы рекомендуем
использование последней стабильной версии SQLite для локальной разработки.

Поддержка версий Python

Начиная с Airflow 2.0 мы согласились с некоторыми правилами, которым мы следуем для поддержки Python. Они основаны на официальном
график выпуска Python, красиво резюмированный в
Руководство разработчика Python

  1. Мы заканчиваем поддержку версий Python, когда они достигают EOL (для Python 3.6 это значит, что мы его удалим
    от поддержки 23.12.2021).

  2. По умолчанию используется «самая старая» поддерживаемая версия Python. «По умолчанию» имеет смысл только с точки зрения
    «дымовые тесты» в CI PR, которые запускаются с использованием этой версии по умолчанию.

  3. Мы поддерживаем новую версию Python после того, как она будет официально выпущена, как только нам удастся сделать
    он работает в нашем конвейере CI (который может быть не сразу) и выпускает новую версию Airflow
    (версия без исправлений) на основе этой настройки CI.

Дополнительные примечания к требованиям версии Python

  • Для предыдущей версии требуется как минимум Python 3.5.3
    при использовании Python 3

Начало работы

Посетите официальную документацию на веб-сайте Airflow (последний стабильный выпуск), чтобы получить помощь с
установка Airflow,
начало работы или прогулка
через более полное руководство.

Примечание. Если вам нужна документация по основной ветке (последняя ветка разработки): вы можете найти ее на странице s.apache.org/airflow-docs.

Для получения дополнительной информации о предложениях по улучшению воздушного потока (AIP) посетите
вики Airflow.

Официальные образы Docker (контейнеров) для Apache Airflow описаны в IMAGES.rst.

Установка из PyPI

Мы публикуем Apache Airflow как пакет apache-airflow в PyPI. Однако установка может быть сложной.
потому что Airflow — это одновременно и библиотека, и приложение. Библиотеки обычно держат свои зависимости открытыми и
приложения обычно закрепляют их, но мы не должны делать ни то, ни другое одновременно.Мы решили оставить
наши зависимости максимально открыты (в setup.py ), чтобы пользователи могли устанавливать разные версии библиотек
если нужно. Это означает, что время от времени простой pip install apache-airflow не будет работать или не будет
производят непригодную для использования установку Airflow.

Однако, чтобы иметь возможность повторять установку, введено в Airflow 1.10.10 и обновлено в
Airflow 1.10.12 мы также храним набор «заведомо работающих» файлов ограничений в
сирота constraints-master , constraints-2-0 и constraints-1-10 ветвей.Мы сохраняем «заведомо работающих»
файлы ограничений отдельно для каждой основной / дополнительной версии Python.
Вы можете использовать их как файлы ограничений при установке Airflow из PyPI. Обратите внимание, что вы должны указать
правильный тег / версия / ветка Airflow и версии Python в URL-адресе.

  1. Установка только Airflow:

ВНИМАНИЕ !!!

В настоящее время официально поддерживается только установка pip .

Хотя у них есть некоторые успехи в использовании других инструментов, таких как поэзия или
pip-tools, они не используют тот же рабочий процесс, что и
pip — особенно когда дело доходит до ограничения vs.управление требованиями.
Установка с помощью Poetry или pip-tools в настоящее время не поддерживается.

Если вы хотите установить воздушный поток с помощью этих инструментов, вы должны использовать файлы ограничений и преобразовать
их в соответствии с форматом и рабочим процессом, которые требуются вашему инструменту.

 pip install apache-airflow == 2.0.2 \
 --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.0.2/constraints-3.7.txt" 
  1. Установка с дополнительными функциями (например postgres, google)
 pip install apache-airflow [postgres, google] == 2.0,2 \
 --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.0.2/constraints-3.7.txt" 

Информацию об установке пакетов провайдера см.
провайдеры.

Официальный исходный код

Apache Airflow — это проект Apache Software Foundation (ASF),
и наши официальные выпуски исходного кода:

Согласно правилам ASF, выпущенных исходных пакетов должно быть достаточно, чтобы пользователь мог собрать и протестировать
релиз при условии, что у них есть доступ к соответствующей платформе и инструментам.

Комфортные пакеты

Есть и другие способы установки и использования Airflow. Это «удобные» методы — они
не «официальные выпуски», как указано в политике выпуска ASF , но они могут использоваться пользователями.
которые не хотят разрабатывать программное обеспечение самостоятельно.

Это — в порядке наиболее распространенных способов установки Airflow:

  • Выпуски PyPI для установки Airflow с использованием стандартного инструмента pip
  • Docker Images для установки воздушного потока через
    docker tool, используйте их в Kubernetes, Helm Charts, docker-compose , docker swarm и т. Д.Ты можешь
    узнать больше об использовании, настройке и расширении изображений в
    Последние документы и
    подробности о внутреннем устройстве см. в документе IMAGES.rst.
  • тегов в GitHub для получения источников проекта git, которые
    были использованы для генерации официальных исходных пакетов через git

Все эти артефакты не являются официальными выпусками, но они подготовлены с использованием официально выпущенных исходных кодов.
Некоторые из этих артефактов относятся к категории «разрабатываемые» или «предварительные версии», и они четко обозначены как таковые.
следуя политике ASF.

Пользовательский интерфейс

  • группы DAG: обзор всех групп DAG в вашей среде.

  • Древовидное представление: Древовидное представление группы доступности базы данных во времени.

  • Графическое представление: Визуализация зависимостей группы доступности базы данных и их текущего состояния для определенного запуска.

  • Длительность задачи: общее время, затраченное на выполнение различных задач с течением времени.

  • Представление Ганта: продолжительность и перекрытие группы доступности базы данных.

  • Code View: быстрый способ просмотра исходного кода группы DAG.

Содействие

Хотите помочь в создании Apache Airflow? Ознакомьтесь с нашей сопутствующей документацией.

Кто использует Apache Airflow?

Более 400 организаций используют Apache Airflow
в дикой природе.

Кто обслуживает Apache Airflow?

Airflow — это работа сообщества,
но основные коммиттеры / сопровождающие
несут ответственность за рассмотрение и объединение PR, а также за ведение переговоров по запросам новых функций.Если вы хотите стать сопровождающим, ознакомьтесь с Apache Airflow.
требования коммиттера.

Могу ли я использовать логотип Apache Airflow в своей презентации?

Да! Обязательно соблюдайте политику в отношении товарных знаков Apache Foundation и фирменный буклет Apache Airflow. Самые свежие логотипы можно найти в этом репозитории и на веб-сайте Apache Software Foundation.

Товары Airflow

Если вы хотели бы иметь наклейки, футболку и т. Д. Apache Airflow, обратите внимание на
Магазин Redbubble.

Ссылки

Apache Airflow 2.0 Tutorial. Apache Airflow уже широко используется… | Томаш Урбашек | Apache Airflow

Apache Airflow уже является широко используемым инструментом для планирования конвейеров данных. Но грядущий Airflow 2.0 будет более масштабным, поскольку в нем будет реализовано множество новых функций.

Источник изображения

Это руководство представляет собой пошаговое руководство по всем ключевым концепциям Airflow 2.0 и возможным вариантам использования.

Apache Airflow — это платформа с открытым исходным кодом для запуска любого типа рабочего процесса.И под любым мы имеем в виду… любое! Airflow использует язык программирования Python для определения конвейеров. Пользователи могут в полной мере воспользоваться этим, используя цикл for для определения конвейеров, выполняя команды bash, используя любые внешние модули, такие как pandas, sklearn или библиотеки GCP или AWS, для управления облачными сервисами и многое, многое другое.

Airflow — надежное решение, которому доверяют многие компании. Pinterest раньше сталкивался с некоторыми проблемами производительности и масштабируемости и имел дело с высокими затратами на обслуживание. GoDaddy имеет множество групп пакетной аналитики и обработки данных, которым нужен инструмент оркестровки и готовые операторы для построения конвейеров ETL.Компания DXC Technology выполнила проект клиента, который требовал массивного хранения данных, следовательно, требовался стабильный механизм оркестровки. Все эти проблемы были решены путем правильного развертывания Airflow.

Универсальность Airflow позволяет использовать его для планирования любых типов рабочих процессов. Apache Airflow может запускать специальные рабочие нагрузки, не связанные ни с каким расписанием или интервалом. Тем не менее, он лучше всего работает для конвейеров:

  • , которые изменяются медленно
  • , относящиеся к временному интервалу
  • , запланированному по времени

Под «медленным изменением» мы подразумеваем, что после развертывания конвейера ожидается изменение времени до время (дни / недели, а не часы или минуты).Это связано с отсутствием версионирования конвейеров Airflow. «Относится к временному интервалу» означает, что Airflow лучше всего подходит для обработки интервалов данных. Вот почему Airflow лучше всего работает, когда конвейеры запланированы на определенное время. Хотя можно запускать конвейеры вручную или с помощью внешних триггеров (например, через REST API).

Apache Airflow можно использовать для планирования:

  • конвейеров ETL, которые извлекают данные из нескольких источников и запускают задания Spark или любые другие преобразования данных
  • Обучающие модели машинного обучения
  • Создание отчетов
  • Резервное копирование и аналогичные операции DevOps

И многое другое! Вы даже можете написать конвейер для приготовления кофе каждые несколько часов, для этого потребуются некоторые индивидуальные интеграции, но это самая большая сила Airflow — это чистый Python, и все можно запрограммировать.

Если вы хотите узнать больше о вариантах использования Airflow, посмотрите следующие видеоролики Airflow Summit:

Давайте начнем с нескольких основных концепций Airflow!

Airflow DAG

Рабочие процессы определяются в Airflow с помощью DAG (направленных ациклических графов) и представляют собой не что иное, как файл python. Один файл DAG может содержать несколько определений DAG, хотя рекомендуется сохранять по одному DAG для каждого файла.

Давайте посмотрим на пример DAG:

 из воздушного потока.модели импортируют DAG 
из airflow.utils.dates import days_agowith DAG (
"etl_sales_daily",
start_date = days_ago (1),
schedule_interval = None,
) как dag:
...

Прежде всего, определяется DAG уникальным dag_id , который должен быть уникальным во всем развертывании Airflow. Кроме того, для создания группы DAG необходимо указать:

  • schedule_interval — который определяет, когда следует запускать DAG. Это может быть объект timedelta , например timedelta (days = 2) или строковое выражение cron * * * * * .Это может быть None , и тогда DAG не будет запланирован Airflow, но его все равно можно будет запустить вручную или извне.
  • start_date — дата (объект datetime ), с которой DAG начнет работу. Это помогает запустить DAG для прошлых дат. Обычно для задания этого значения используется функция days_ago . Если дата находится в будущем, вы все равно можете активировать даг вручную.

Когда у нас есть этот базовый план, мы можем начать добавлять задачи в наш DAG:

 из воздушного потока.модели импортируют DAG 
из airflow.utils.dates импортируют days_ago
из airflow.operators.dummy_operator import DummyOperatorwith DAG (
"etl_sales_daily",
start_date = days_ago (1),
schedule_peratorval = None,
) as dagagma_a (task_id = "task_a")
task_b = DummyOperator (task_id = "task_b")
task_c = DummyOperator (task_id = "task_c")
task_d = DummyOperator (task_id = "task_d") task_a >> [task_b330, task_c] >> task_d

Каждая задача в Airflow DAG определяется оператором (мы скоро рассмотрим более подробную информацию) и имеет свой собственный task_id , который должен быть уникальным в DAG.У каждой задачи есть набор зависимостей, которые определяют ее отношения с другими задачами. К ним относятся:

  • Задачи восходящего направления — набор задач, которые будут выполняться перед этой конкретной задачей.
  • Последующие задачи — набор задач, которые будут выполняться после этой задачи.

В нашем примере task_b и task_c ниже по течению от task_a . И соответственно task_a находится в восходящем направлении как task_b , так и task_c .Распространенным способом указания отношения между задачами является использование оператора >> , который работает для задач и набора задач (например, списка или наборов).

Вот как выглядит графическое представление этой группы DAG:

Кроме того, каждая задача может указывать trigger_rule , что позволяет пользователям еще больше усложнять отношения между задачами. Примеры правил триггеров:

  • all_success — это означает, что все задачи в восходящем потоке задачи должны быть выполнены до того, как Airflow попытается выполнить эту задачу
  • one_success — одной успешной задачи в восходящем потоке достаточно, чтобы запустить задачу с это правило
  • none_failed — каждая задача в восходящем потоке должна быть либо успешной, либо пропущенной, ни одной неудачной задаче не разрешено запускать эту задачу

Все это позволяет пользователям определять произвольно сложные рабочие процессы очень простым способом.

Код, используемый для создания этого DAG, доступен в gist

Операторы, датчики и крючки Airflow

Как уже упоминалось, каждая задача в Airflow DAG определяется оператором. Каждый оператор представляет собой питонический класс, который реализует метод execute , который инкапсулирует всю логику того, что выполняется. Операторы можно разделить на три категории:

  • Операторы действий — например, BashOperator (выполняет любую команду bash), PythonOperator (выполняет функцию python) или TriggerDagRunOperator (запускает другой DAG).
  • Операторы передачи — предназначены для передачи данных из одного места в другое, например GCSToGCSOperator, который копирует данные из одной корзины Google Cloud Storage в другую. Эти операторы представляют собой отдельную группу, поскольку они часто отслеживают состояние (данные сначала загружаются из исходного хранилища и сохраняются локально на машине, на которой запущен Airflow, а затем выгружаются в целевое хранилище).
  • Датчики — это классы операторов, наследующие от BaseSensorOperator и предназначенные для ожидания завершения операции.При реализации датчика пользователи должны реализовать метод poke , который затем вызывается специальным методом execute из BaseSensorOperator . Метод poke должен возвращать True или False. Датчик будет выполняться Airflow, пока не вернет значение True.

Airflow поставляется с несколькими встроенными операторами, такими как упомянутый BashOperator . Однако пользователи могут легко установить дополнительных операторов с помощью пакетов провайдеров. Таким образом, Airflow упрощает использование сотен операторов, которые позволяют пользователям легко интегрироваться с внешними сервисами, такими как Google Cloud Platform, Amazon Web Services или распространенными инструментами обработки данных, такими как Apache Spark.

Рядом с операторами Airflow имеет концепцию крючков. В то время как операторы предназначены для обеспечения возможности многократного использования для определения задач и создания групп DAG, обработчики предназначены для упрощения создания новых операторов.

Основное назначение перехватчиков — реализовать уровень связи с внешней службой вместе с общими методами аутентификации и обработки ошибок.

Например, давайте предположим, что мы хотим интегрироваться с Google Cloud Storage и хотим создать оператора для создания корзин.Сначала мы должны реализовать GCSHook, который реализует метод create_bucket :

 из airflow.hooks.base_hook import BaseHookclass GCSHook (BaseHook): 
def __init __ (self, * args, ** kwargs):
super () .__ init __ ( )

def create_bucket (self, bucket_name: str):
# Вот логика для создания сегментов GCS
...

Затем мы создаем GCSCreateBucketOperator, который создает экземпляр GCSHook в методе execute и вызывает соответствующий метод:

 от воздушного потока.models.baseoperator import BaseOperatorclass GCSCreateBucketOperator (BaseOperator): 
def __init __ (self, *, bucket_name: str, ** kwargs):
super () .__ init __ (** kwargs)
self.bucket_name = bucket_name def execute (self.bucket_name = bucket_name def execute (self) ):
hook = GCSHook ()
hook.create_bucket (self.bucket_name)

Таким образом мы достигаем отличной возможности повторного использования. Во-первых, новый хук можно повторно использовать в других операторах (например, в операторах передачи). Затем оператор может использовать метод перехвата, но также добавить дополнительную логику, которая не связана строго с созданием корзины, например обработка ситуаций, когда корзина уже существует.

В общем, методы хуков должны предоставлять минимально возможные строительные блоки, из которых мы можем построить более сложную логику, которая инкапсулируется в операторе.

Ознакомьтесь с некоторыми советами и приемами по определению групп Airflow DAG.

XCom

В то время как целью хуков является реализация уровня связи с внешними службами, цель XCom — реализовать механизм связи, который позволяет передавать информацию между задачами в DAG.

Фундаментальной частью XCom является базовая таблица метаданных (с тем же именем), которая работает как хранилище значений ключей.Ключ состоит из кортежа ( dag_id , task_id , execution_date , key ), где атрибут key является настраиваемой строкой (по умолчанию это return_value ). Сохраненное значение должно быть json-сериализуемым и относительно небольшим (допускается не более 48 КБ).

Это означает, что цель XCom — хранить метаданные, а не данные. Например, если у нас есть даг с task_a >> task_b и большой фрейм данных должен быть передан из task_a в task_b , тогда мы должны хранить его где-нибудь в постоянном месте (ведро хранения, база данных и т. Д.) между этими задачами.Затем task_a должен загрузить данные в хранилище и записать в таблицу XCom информацию, где эти данные могут быть найдены, например, uri для хранилища или имя временной таблицы. Как только эта информация находится в таблице XCom, task_b может получить доступ к этому значению и извлечь данные из внешнего хранилища.

Во многих случаях это может звучать как дополнительная логика загрузки и выгрузки данных в операторах. Это правда. Но, прежде всего, именно здесь на помощь пришли ловушки — вы можете повторно использовать логику для хранения данных в самых разных местах.Во-вторых, есть возможность указать собственный сервер XCom. Таким образом, пользователи могут просто написать класс, который будет определять, как сериализовать данные до того, как они будут сохранены в таблице XCom, и как десериализовать их, когда они будут извлечены из базы метаданных. Это, например, позволяет пользователям автоматизировать логику сохранения фреймов данных, как мы описали в этой статье.

Airflow как распределенная система

Хотя Airflow может работать на одной машине, он полностью разработан для распределенного развертывания.Это потому, что Airflow состоит из отдельных частей:

  • Scheduler — это мозг и сердце Airflow. Планировщик отвечает за анализ файлов DAG, управление состоянием базы данных и, как следует из названия, за планирование задач. Начиная с Airflow 2.0, пользователи могут запускать несколько планировщиков, чтобы обеспечить высокую доступность этого важного компонента.
  • Webserver — веб-интерфейс Airflow, который позволяет управлять и контролировать DAG.
  • Worker — рабочее приложение Celery, которое потребляет и выполняет задачи, запланированные планировщиком, при использовании исполнителя, подобного Celery (подробнее в следующем разделе).Возможно иметь много воркеров в разных местах (например, используя отдельные виртуальные машины или несколько подов кубернетов).

Все эти компоненты можно запустить с помощью команды airflow . И все они требуют доступа к базе метаданных Airflow, которая используется для хранения всей информации о DAG и задачах. Кроме того, и планировщику, и рабочему требуется доступ к одним и тем же файлам DAG. Вот почему мы вскоре обсудим подходы к распределению DAG позже, но сначала давайте узнаем об исполнителях Airflow.

Executors

Executor является одним из важнейших компонентов Airflow и может быть настроен пользователями. Он определяет, где и как должны выполняться задачи Airflow. Исполнителя следует выбирать в соответствии с вашими потребностями, поскольку он определяет многие аспекты развертывания Airflow.

В настоящее время Airflow поддерживает следующие исполнители:

  • LocalExecutor — выполняет задачи в отдельных процессах на одной машине. Это единственный нераспределенный исполнитель, готовый к производству.Он хорошо работает в относительно небольших развертываниях.
  • CeleryExecutor — самый популярный производственный исполнитель, который использует внутреннюю систему очереди Celery. При использовании этого исполнителя пользователи могут развернуть несколько воркеров, которые читают задачи из очереди брокера (Redis или RabbitMQ), куда задачи отправляются планировщиком. Этот исполнитель может быть распределен между многими машинами, и пользователи могут использовать очереди, которые позволяют им указывать, какая задача должна быть выполнена и где. Это, например, полезно для направления сложных вычислительных задач более находчивым сотрудникам.
  • KubernetesExecutor — еще один широко распространенный исполнитель, готовый к продакшену. Как следует из названия, для этого требуется кластер Kubernetes. При использовании этого исполнителя Airflow создаст новый модуль с экземпляром Airflow для запуска каждой задачи. Это создает дополнительные накладные расходы, которые могут быть проблематичными для краткосрочных задач.
  • CeleryKubernetsExecutor — название говорит само за себя, этот исполнитель использует как CeleryExecutor, так и KubernetesExecutor. Когда пользователи выбирают этого исполнителя, они могут использовать специальную очередь kubernetes , чтобы указать, какие конкретные задачи должны выполняться с помощью KubernetesExecutor.В противном случае задачи передаются работникам сельдерея. Таким образом, пользователи могут в полной мере воспользоваться горизонтальным автоматическим масштабированием рабочих модулей и возможностью делегировать длительные / вычислительные тяжелые задачи KubernetesExecutor .
  • DebugExecutor — это программа-исполнитель отладки. Его основная цель — локальная отладка DAG. Это единственный исполнитель, который использует один процесс для выполнения всех задач. Таким образом, его легко использовать на уровне IDE, как описано в документации.

Образ Docker и диаграмма штурвала

Один из самых простых способов начать путешествие с Airflow — использовать официальный образ докеры Apache Airflow.Это позволит вам поиграть с Airflow локально и узнать о нем больше. Это также упрощает развертывание Airflow. Вы можете использовать ванильный образ или запечь свой собственный:

  • с использованием образа Airflow в качестве базового образа в вашем Dockerfile,
  • с помощью инструмента Airflow Breeze для создания оптимизированного пользовательского образа, проверьте документацию, чтобы узнать о настройке производственных развертываний.

Образ Docker служит основой для диаграммы Helm производственного уровня, которая позволяет развертывать Airflow в кластере Kubernetes.Он развертывает все компоненты Airflow вместе с готовой поддержкой для горизонтального автоматического масштабирования рабочих с помощью KEDA. Итак, если вы планируете использовать Kubernetes для развертывания Airflow, то это рекомендуемый путь!

Airflow DAG distribution

Когда мы обсуждали Airflow как распределенную систему, мы подчеркнули, что и планировщику, и рабочему нужен доступ к файлам DAG. Планировщику они нужны, чтобы создать представление DAG в базе данных и запланировать их. С другой стороны, рабочие должны прочитать DAG, чтобы выполнить его.

Определенно неудобно загружать группы DAG вручную в развертывание каждый раз, когда меняются их определения. Вот почему вам необходимо разработать процесс распространения DAG.

Обычно он начинается с репозитория, в котором вы храните DAG. Таким образом, у вас есть история изменений, и сотрудничество между членами команды становится легким. Затем вы воспользуетесь преимуществами системы CI / CD для загрузки групп DAG в свое развертывание.

Одна из возможностей может заключаться в использовании общей файловой системы (например, AWS Elastic File System), к которой может получить доступ любой компонент Airflow.Хотя это может работать для небольших развертываний, известно, что этот тип распределения DAG влияет на производительность Airflow (время анализа DAG, задержка между задачами).

Другой — рекомендуемый — подход заключается в доставке групп DAG на тома каждого компонента. Этого можно добиться с помощью таких инструментов, как git-sync, который синхронизирует локальные репозитории с удаленными. Или с помощью такого решения, как gcs rsync или gcs fuse.

Другой способ распространения DAG — это встроить их в собственный образ Docker. Однако это означает, что вам нужно перестраивать его для каждого изменения DAG (или по расписанию), и вам нужно иметь возможность легко изменять изображение, используемое каждым из компонентов Airflow.

У нас есть больше полезного контента об Airflow 2.0! Например, ознакомьтесь с этой статьей о поставщиках Airflow.

Это сообщение в блоге изначально было опубликовано по адресу https://www.polidea.com/blog/

Quickstart | Cloud Composer | Google Cloud

Создание среды

Консоль

  1. В облачной консоли перейдите на страницу «Создание среды».

    Откройте страницу создания среды

  2. В поле Имя введите example-environment .

  3. В раскрывающемся списке Местоположение выберите регион для
    Среда Cloud Composer. Видеть
    Доступные регионы
    для информации по выбору региона.

  4. Для других параметров конфигурации среды используйте предоставленные значения по умолчанию.

  5. Чтобы создать среду, нажмите «Создать».

  6. Дождитесь завершения создания среды. Когда закончите, зеленая галочка
    Значок отображается слева от имени среды.

gcloud

Среда композитора gcloud создает среду-пример \
    - местонахождение  МЕСТО  

Замените МЕСТО на область Compute Engine, в которой расположена среда.Убедитесь, что в указанном вами месте доступен Composer.

Terraform

Чтобы настроить эту среду с помощью Terraform, добавьте следующий блок ресурсов в конфигурацию Terraform и запустите terraform apply .

Примечание. Чтобы использовать этот блок ресурсов, учетная запись службы, которую использует Terraform, должна иметь роль с включенным разрешением composer.environments.create . Дополнительные сведения об использовании Terraform для создания среды Cloud Composer см. В документации Terraform.

ресурс "google_composer_environment" "composer-quickstart" {
    name = "пример-среда"
    region = " МЕСТО "
} 

Замените МЕСТО на область Compute Engine, в которой расположена среда. Убедитесь, что в указанном вами месте доступен Composer.

Просмотр сведений о среде

После завершения создания среды вы можете просмотреть развертывание среды.
информация, например версия Cloud Composer,
URL-адрес веб-интерфейса Airflow и папка DAG в облачном хранилище.

Для просмотра информации о развертывании:

  1. В облачной консоли перейдите на страницу Среды.

    Откройте страницу «Среды»

  2. Чтобы просмотреть страницу сведений о среде, щелкните example-environment .

Создание DAG

DAG воздушного потока
представляет собой набор организованных задач, которые вы хотите запланировать и
запустить. Группы DAG определены в стандартных файлах Python.

Код Python в кратком руководстве .py :

  1. Создает группу DAG, composer_sample_dag . DAG запускается один раз в день.
  2. Выполняет одну задачу print_dag_run_conf . Задача печатает DAG прогон
    конфигурацию с помощью оператора bash.

Чтобы создать группу обеспечения доступности баз данных, создайте копию файла quickstart.py на локальном компьютере.
машина.

Загрузка DAG в облачное хранилище

Cloud Composer планирует только те группы DAG, которые находятся в папке DAG.
в сегменте Cloud Storage среды.

Чтобы запланировать DAG, переместите quickstart.py с локального компьютера на свой
папка DAG среды:

  1. В облачной консоли перейдите на страницу Среды.

    Откройте страницу «Среды»

  2. Чтобы открыть папку / dags , щелкните ссылку папки DAGs для
    пример-среда .

  3. На странице сведений о сегменте щелкните Загрузить файлы, а затем выберите свой
    локальная копия краткого руководства .py .

  4. Чтобы загрузить файл, нажмите «Открыть».

    После загрузки DAG Cloud Composer добавляет
    DAG в Airflow и немедленно планирует DAG. Это может занять несколько
    минут для отображения группы доступности базы данных в веб-интерфейсе Airflow.

Вы также можете использовать команды gcloud composer для взаимодействия с вашей средой.
Например, чтобы загрузить DAG:

 gcloud composer environment storage dags import \
  --environment example-environment --location us-central1 \
  --source test-dags / quickstart.py 

Просмотр DAG в веб-интерфейсе Airflow

Каждая среда Cloud Composer имеет веб-сервер, на котором выполняется Airflow
веб-интерфейс, который можно использовать для управления группами DAG.

Для просмотра DAG в веб-интерфейсе Airflow:

  1. В облачной консоли перейдите на страницу Среды.

    Откройте страницу «Среды»

  2. Чтобы открыть веб-интерфейс Airflow, щелкните ссылку Airflow для
    пример-среда .Интерфейс откроется в новом окне браузера.

  3. На панели инструментов Airflow щелкните DAGs.

  4. Чтобы открыть страницу сведений о группе DAG, щелкните composer_sample_dag .

    На странице группы DAG отображается древовидное представление, графическое представление
    задачи и зависимости рабочего процесса.

Просмотр сведений об экземпляре задачи в журналах Airflow

Запланированная вами группа обеспечения доступности баз данных включает задачу print_dag_run_conf .Задача распечатывается
конфигурация запуска DAG, которую вы можете увидеть в журналах Airflow для экземпляра задачи.

Для просмотра сведений об экземпляре задачи:

  1. В древовидном представлении группы доступности базы данных в веб-интерфейсе Airflow щелкните «Графическое представление».

    Если навести курсор мыши на график для задачи print_dag_run_conf , отобразится ее статус.
    Обратите внимание, что рамка вокруг задачи также указывает на статус (светло-зеленая граница = выполняется).

  2. Щелкните print_dag_run_conf task.

    Отображается контекстное меню экземпляра задачи.
    Здесь вы можете получить метаданные и выполнить некоторые действия.

  3. В контекстном меню экземпляра задачи щелкните «Просмотр журнала».

  4. В журнале найдите Running: ['bash' , чтобы увидеть вывод оператора bash.

Вы также можете увидеть
Журналы Airflow в пакете операций Google Cloud.

Воздушный поток

Что, если мы скажем, что это не похоже на другие?

Воздушный поток другой Мы не срезаем углы.Это не еще одна оболочка FFmpeg, которую вы могли видеть в другом месте. Не поймите нас неправильно, мы любим FFmpeg и используем многие его части под капотом, но наш специально созданный конвейер обработки видео выходит далеко за рамки обертывания FFmpeg и прекращения его работы. Мы работали над этим в течение многих лет, и он позволяет нам делать то, что другое подобное программное обеспечение просто не может.

… с очень специфическим набором навыков …

Airflow — это программное обеспечение для работы с острыми лезвиями. Он поддерживает определенный набор устройств и использует все уловки, описанные в книге, для достижения наилучших возможных результатов на этих устройствах.Он может не транслировать видео на ваш умный холодильник, но он с радостью подтолкнет ваши телевизоры Chromecast, Apple TV и AirPlay 2 к их пределам.

И да, Airflow может обрабатывать практически любой видеоформат и любой кодек, который вы ему добавляете.

пикселей, пиксели везде!

Airflow может передавать полные файлы 4K HDR HEVC в потоковом режиме на телевизоры Chromecast Ultra, встроенные, Apple TV 4K и AirPlay 2. Он изо всех сил старается не касаться исходного видеопотока, если только это не является абсолютно необходимым по соображениям совместимости, обеспечивая наилучшее возможное качество видео при минимальной загрузке процессора (поклонники вашего компьютера будут вам благодарны).Насколько мы можем судить, Airflow по-прежнему остается единственным программным обеспечением для настольных ПК, которое может транслировать видео в формате HEVC на Apple TV и AirPlay 2 TV.

И для тех надоедливых видео, которые несовместимы с вашим устройством — Airflow справится с этим прозрачно, с аппаратным ускорением перекодирования, если ваш компьютер поддерживает его.

Аудиоканал, идущий к одиннадцати

Полная многоканальная поддержка, включая сквозную передачу DD + с Dolby Atmos? Конечно.

Расширенный адаптивный усилитель громкости + ограничитель для просмотра ночью, когда вы не хотите беспокоить соседей громкими сценами, но все же хотите четко слышать диалог? Проверять.

Понижающее микширование пространственных наушников для видео с объемным звуком? Также проверьте.

Подробная настройка синхронизации A / V, где можно компенсировать задержку отдельных устройств, например наушников Bluetooth? Это есть у Airflow.

И поддержка субтитров, чтобы соответствовать ему

Для встроенных и внешних субтитров. Это немного секрет, что почти любое другое потоковое программное обеспечение должно извлекать встроенные дорожки субтитров перед воспроизведением видео. Это предполагает чтение всего файла заранее! Сумасшедший, правда? Airflow не нуждается в таких грубых ухищрениях.Встроенный или внешний, для нашего конвейера воспроизведения все одно и то же. Поддерживаются все широко используемые форматы субтитров, включая vobsub. Интегрированный поиск opensubtitles.org — это вишенка на вершине.

… с распознаванием текста в реальном времени

Некоторые субтитры (DVD, Vobsub, Bluray) хранятся как изображения. Это означает, что единственный способ визуализировать их при потоковой передаче — это записать их в видео. Мягко говоря, неудобно. Это значительно увеличивает нагрузку на процессор (подумайте о шумах вентилятора и нагреве), и это совершенно невозможно сделать для видео 4K.

Откройте для себя наше новое распознавание текста субтитров в реальном времени (OCR). Во время воспроизведения Airflow прозрачно извлечет текст из субтитров изображения и отобразит его на целевом устройстве, как это было бы с обычными текстовыми субтитрами.

У нас будут большие проблемы,
, если он будет у вора.

Но подождите, это еще не все!

«Мелочи», такие как предварительный просмотр, красивый отполированный пользовательский интерфейс, поддержка нескольких списков воспроизведения, тщательное отслеживание последней позиции или встроенный тест скорости для Chromecast, который неоценим при решении проблем с сетевым подключением.Этот список можно продолжить.

Мы уже упоминали о приложении-компаньоне дистанционного управления для Android и iPhone? Нет? Что ж, это довольно круто. Он позволяет вам управлять всеми функциями Airflow, не вставая с дивана. И это совершенно бесплатно!

Как внедрить передовой опыт в области воздушного потока с точки зрения специалиста по данным

Примечание редактора. Поскольку у наших блогеров есть много полезных советов, мы время от времени обновляем и публикуем популярные публикации из прошлого.Сегодняшний пост был первоначально опубликован 8 августа 2019 года.

Это сообщение в блоге представляет собой сборник рекомендаций по передовой практике, основанных на моем личном опыте специалиста по обработке данных, создающего Airflow DAG (направленные ациклические графы) и устанавливающего и поддерживающего Airflow.

Давайте начнем с объяснения, что такое Airflow, а что нет. Из официальной документации (https://airflow.readthedocs.io/en/stable/index.html) Airflow — это платформа для программного создания, планирования и мониторинга рабочих процессов.В документации рекомендуется использовать Airflow для построения DAG-групп задач. Решение включает работников, планировщик, веб-серверы, хранилище метаданных и службу очередей. По моим собственным словам, Airflow используется для планирования задач и отвечает за запуск других сервисов и приложений. Рабочие не должны выполнять какие-либо сложные операции, но должны координировать и распределять операции между другими службами. Таким образом, работникам не нужно использовать слишком много ресурсов.

С другой стороны, согласно официальной документации, Airflow не является решением для потоковой передачи или обработки потоков данных.Данные не должны передаваться между этапами группы DAG. Я добавлю еще: Airflow — это не инструмент конвейера данных. Избегайте создания конвейеров, которые используют вторичную службу, например хранилище объектов (S3 или GCS), для хранения промежуточного состояния для использования следующей задачей. Airflow не является интерактивным и динамичным решением для построения DAG. Избегайте частой смены группы DAG. Ожидается, что рабочие процессы будут в основном статичными или медленно меняющимися.

Но подождите секунду … это полная противоположность тому, как я вижу инженеров и специалистов по обработке данных, использующих Airflow.В самом деле, возможно, вы используете Airflow, как предупреждалось в предыдущем абзаце. Однако после работы с группами DAG после первого месяца развертывания вы начинаете испытывать стресс. Каждый раз, когда у вас есть изменение в коде, вам нужно что-то изменить в DAG, и вы рискуете сломать его и ждать следующего доступного часа, когда не запущены DAG, на которые может повлиять изменение. Поверьте, мне пришлось ждать пару часов, чтобы завершить пятиминутное исправление в коде.

Еще одна рекомендация — сохранять код элегантным, питоническим и заниматься защитным программированием (https: // www.pluralsight.com/guides/defensive-programming-in-python). Воспользуйтесь возможностью использовать шаблоны Jinja и строить питонический код. И, пожалуйста, реализуйте пользовательские исключения и ведите журнал в части кода, которая будет запускать каждый шаг DAG. Веб-интерфейс Airflow будет печатать каждое сообщение журнала. Кроме того, не забудьте реализовать код во всех своих предположениях, используя утверждения и проверку границ данных.

Далее будьте осторожны с операторами, которые вы используете. Не думайте, что они успевают за всеми обновлениями доступных сторонних сервисов.Например, представьте, как часто развиваются Google Cloud SDK и AWS SDK — вы действительно думаете, что операторы Airflow развиваются так же быстро, как и они? Возможно нет. Поэтому тестируйте и внедряйте собственные версии операторов.

Последний опыт, которым я хотел бы поделиться в этой первой части этой серии, касается времени и часовых поясов. Ядро Airflow по умолчанию использует UTC. Укажите часовой пояс по умолчанию в airflow.cfg. После этого используйте пакет pendulum pypi, чтобы определить часовой пояс, в котором должны быть запланированы ваши DAG.Вот пример: https://airflow.readthedocs.io/en/stable/timezone.html.

Последний совет: дата и время, которые вы видите в заголовке веб-интерфейса Airflow, не используются системой. Веб-интерфейс Airflow наивно использует статическую версию JQuery Clock (https://github.com/JohnRDOrazio/jQuery-Clock-Plugin) для печати времени в формате UTC. Святая корова, я потратил полчаса, работая над этим, пока не осознал этот недостаток.

Это все, с чего мне нужно начать. В следующих статьях я собираюсь рассмотреть более конкретные рекомендации по планированию конвейеров машинного обучения.

Заинтересованы в работе с Карлосом? Запланируйте технический звонок.

Apache Airflow Tutorial for Data Pipelines

Изучите Spark или Python всего за один день

Развивайте свои возможности в области науки о данных. ** Онлайн **, под руководством инструктора 23 или 26 марта 2020 г., 09:00 — 17:00 CET.

Однодневные обучающие курсы в режиме реального времени

2. Рабочие процессы

Мы создадим рабочий процесс, указав действия как направленный ациклический график (DAG) в Python.Задачи рабочего процесса составляют График; график Направлен, потому что задачи упорядочены; и мы не хотим застревать в вечном цикле, поэтому график также должен быть ациклическим.

На рисунке ниже показан пример DAG:

DAG в этом руководстве немного проще. Он будет состоять из следующих задач:

  • печать 'привет'
  • ожидание 5 секунд
  • печать 'мир

и мы будем планировать ежедневное выполнение этого рабочего процесса.

Создайте файл DAG

Перейдите в папку, которую вы определили как свой AIRFLOW_HOME , и найдите папку DAGs, расположенную в подпапке dags / (если вы не можете найти, проверьте настройку dags_folder в $ AIRFLOW_HOME / airflow.cfg ). Создайте файл Python с именем airflow_tutorial.py , который будет содержать ваш DAG. Ваш рабочий процесс будет автоматически выбран и запланирован для запуска.

Сначала мы настроим параметры, общие для всех наших задач.Параметры для задач могут быть переданы в качестве аргументов при их создании, но мы также можем передать в DAG словарь со значениями по умолчанию. Это позволяет нам делиться аргументами по умолчанию для всех задач в нашей DAG — лучшее место для установки, например. владелец и дата начала нашего DAG.

Добавьте следующий импорт и словарь в airflow_tutorial.py , чтобы указать владельца, время начала и параметры повтора, общие для наших задач:

Настроить общие параметры
  import datetime as dt

default_args = {
    'owner': 'я',
    'начальная_дата': dt.datetime (2017, 6, 1),
    "повторных попыток": 1,
    'retry_delay': dt.timedelta (минут = 5),
}  

Эти настройки сообщают Airflow, что этот рабочий процесс принадлежит «я» , что рабочий процесс действителен с 1 июня 2017 года, он не должен отправлять электронные письма, и ему разрешено повторить рабочий процесс один раз, если он завершится неудачно с задержка 5 минут. Другими распространенными аргументами по умолчанию являются настройки электронной почты при сбое и время окончания.

Создайте DAG

Теперь мы создадим объект DAG, который будет содержать наши задачи.

Назовите его airflow_tutorial_v01 и передайте default_args :

  из DAG импорта воздушного потока

с DAG ('airflow_tutorial_v01',
         default_args = default_args,
         schedule_interval = '0 0 * * *',
         ) как dag:  

С schedule_interval = '0 0 * * *' мы указали запуск каждый час 0; DAG будет запускаться каждый день в 00:00. См. Crontab.guru для помощи в расшифровке выражений расписания cron. Кроме того, вы можете использовать такие строки, как '@daily' и '@hourly' .

Мы использовали диспетчер контекста для создания группы доступности базы данных (новый с версии 1.8). Все задачи для группы обеспечения доступности баз данных должны иметь отступ, чтобы указать, что они являются частью этой группы доступности базы данных. Без этого диспетчера контекста вам пришлось бы установить параметр dag для каждой из ваших задач.

Airflow будет генерировать запуски DAG с start_date с указанным schedule_interval . После того, как DAG активен, Airflow постоянно проверяет в базе данных, все ли запуски DAG были успешно запущены с start_date .Любые отсутствующие запуски DAG автоматически планируются. Когда вы инициализируете 4 января 2016 года группу доступности базы данных с start_date 01 января 2016 года и ежедневным schedule_interval , Airflow будет планировать запуск группы доступности базы данных на все дни с 1 января 2016 года по 4 января 2016 года. .

Цикл запускается по истечении времени цикла. Время, в течение которого выполняется рабочий процесс, называется Execution_date . Ежедневный рабочий процесс для 2016-06-02 запускается после 2016-06-02 23:59, а почасовой рабочий процесс для 2016-07-03 01:00 начинается после 2016-07-03 01:59.

С точки зрения ETL это имеет смысл: вы можете обрабатывать ежедневные данные только в течение дня после того, как они прошли. Однако это может потребовать некоторой подтасовки даты для других рабочих процессов. Для моделей машинного обучения вы можете захотеть использовать все данные до заданной даты, вам нужно будет добавить schedule_interval к вашему execution_date где-нибудь в логике рабочего процесса.

Поскольку Airflow сохраняет все (запланированные) запуски группы DAG в своей базе данных, не следует изменять значения start_date и schedule_interval группы DAG.Вместо этого увеличьте номер версии DAG (например, airflow_tutorial_v02 ) и избегайте запуска ненужных задач с помощью веб-интерфейса или инструментов командной строки.

Часовые пояса и особенно переход на летнее время могут означать проблемы при планировании вещей, поэтому держите машину Airflow в UTC . Вы не хотите пропустить час, потому что летнее время начинается (или прекращается).

Создание задач

Задачи представлены операторами, которые либо выполняют действие, либо передают данные, либо определяют, было ли что-то сделано.Примеры действий: запуск сценария bash или вызов функции Python; переводов — это копирование таблиц между базами данных или загрузка файла; и датчиков проверяют, существует ли файл или добавлены ли данные в базу данных.

Мы создадим рабочий процесс, состоящий из трех задач: напечатаем «привет», подождем 10 секунд и, наконец, напечатаем «мир». Первые два выполняются с помощью BashOperator , а последний — с помощью PythonOperator . Дайте каждому оператору уникальный идентификатор задачи и задание:

  от воздушного потока.операторы.bash_operator импорт BashOperator
из airflow.operators.python_operator import PythonOperator  def print_world ():
        печать ('мир')

    print_hello = BashOperator (task_id = 'print_hello',
                               bash_command = 'эхо "привет"')
    sleep = BashOperator (task_id = 'спать',
                         bash_command = 'спать 5')
    print_world = PythonOperator (task_id = 'print_world',
                                 python_callable = print_world) 

Обратите внимание, как мы можем передавать команды bash в BashOperator и что PythonOperator запрашивает функцию Python, которая может быть вызвана.

Зависимости в задачах добавляются путем установки других действий как восходящие (или нисходящие). Свяжите операции в цепочку так, чтобы sleep запускался после print_hello и за ним следует print_world ; print_hello -> sleep -> print_world :

  print_hello >> sleep >> print_world  

После изменения кода ваш окончательный DAG должен выглядеть примерно так:

  import datetime as dt

из импорта воздушного потока DAG
от воздушного потока.операторы.bash_operator импорт BashOperator
из airflow.operators.python_operator import PythonOperator

def print_world ():
    печать ('мир')

default_args = {
    'owner': 'я',
    'start_date': dt.datetime (2017, 6, 1),
    "повторных попыток": 1,
    'retry_delay': dt.timedelta (минут = 5),
}

с DAG ('airflow_tutorial_v01',
         default_args = default_args,
         schedule_interval = '0 * * * *',
         ) как dag:

    print_hello = BashOperator (task_id = 'print_hello',
                               bash_command = 'эхо "привет"')
    sleep = BashOperator (task_id = 'спать',
                         bash_command = 'спать 5')
    print_world = PythonOperator (task_id = 'print_world',
                                 python_callable = print_world)

print_hello >> sleep >> print_world  
Протестируйте DAG

Сначала убедитесь, что файл DAG содержит допустимый код Python, выполнив файл с помощью Python:

  $ python airflow_tutorial.py  

Вы можете вручную протестировать отдельную задачу для данной Execution_date с airflow test :

  $ airflow test airflow_tutorial_v01 print_world 2017-07-01  

Это запускает задачу локально, как если бы это было для 2017 -07-01, игнорируя другие задачи и не связываясь с базой данных.

Активируйте DAG

Теперь, когда вы уверены, что ваш dag работает, давайте настроим его на автоматический запуск! Для этого необходимо включить планировщик; планировщик отслеживает все задачи и все группы обеспечения доступности баз данных и запускает экземпляры задач, зависимости которых были соблюдены.Откройте новый терминал, активируйте виртуальную среду и установите для этого терминала переменную окружения AIRFLOW_HOME и введите

  $ airflow scheduler  

. После запуска планировщика обновите страницу DAGs в веб-интерфейсе. Вы должны увидеть airflow_tutorial_v01 в списке DAG с переключателем рядом с ним. Включите DAG в веб-интерфейсе и расслабьтесь, пока Airflow начинает заполнять даги!

Советы
  • Сделайте ваши DAG-файлы идемпотентными: их повторный запуск должен дать те же результаты.
  • Используйте нотацию cron для schedule_interval вместо @daily и @hourly . @daily и @hourly всегда запускаются после полуночи и полного часа соответственно, независимо от указанного часа / минуты.
  • Управляйте своими подключениями и секретами с помощью подключений и / или переменных.

3. Упражнения

Теперь вы знаете основы настройки Airflow, создания группы DAG и ее включения; пора идти глубже!

  • Измените интервал на каждые 30 минут.
  • Используйте датчик, чтобы добавить 5-минутную задержку перед запуском.
  • Реализуйте шаблоны для BashOperator : напечатайте Execution_date вместо 'hello' (ознакомьтесь с исходным руководством и примером DAG).
  • Используйте шаблон для PythonOperator : распечатайте execution_date с добавлением одного часа в функции print_world () (ознакомьтесь с документацией на PythonOperator ).

4. Ресурсы

Изучите Apache Airflow из лучших

Мы предлагаем углубленный курс Apache Airflow, чтобы научить вас внутреннему устройству, терминологии и передовым методам работы с Airflow, с практическим опытом написания поддерживающих конвейеры данных.

Подпишитесь на нашу рассылку новостей

Будьте в курсе последних новостей и
передового опыта, подписавшись на информационный бюллетень GoDataDriven.

ПОДПИСАТЬСЯ НА НАШИ ПОСЛЕДНИЕ ИНФОРМАЦИИ

Iotasol Mobile & Web Development

Настройка воздушного потока на экземпляре EC2 вместе с управлением DAG на сервере с помощью записной книжки Jupyter — это
Самый простой и удобный способ управления автоматизированными скриптами в Apache Airflow, называемый DAG.Перед
мы переходим к развертыванию, давайте узнаем об Apache Airflow и Jupyter Notebook.

Apache Airflow

Airflow — это платформа для программного создания, планирования и мониторинга рабочих процессов.

Используйте Airflow для создания рабочих процессов в виде направленных ациклических графов (DAG) задач. Планировщик воздушного потока
выполняет ваши задачи на массиве рабочих, следуя указанным зависимостям.Богатая команда
Линейные утилиты упрощают выполнение сложных операций на DAG. Богатый пользовательский интерфейс делает его
легко визуализировать конвейеры, работающие в производственной среде, отслеживать прогресс и устранять проблемы, когда
нужный.

Для получения подробной информации нажмите на эту ссылку https://airflow.apache.org/docs/stable.

Ноутбук Jupyter

Jupyter Notebook — это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое позволяет создавать документы и обмениваться ими.
которые содержат живой код, уравнения, визуализации и повествовательный текст.Использование включает: очистку данных
и преобразование, численное моделирование, статистическое моделирование, визуализация данных, машина
обучение и многое другое.

Подробности на официальном сайте https://jupyter.org

Настройка Apache Airflow и Jupyter Notebook

Для настройки Airflow и Jupyter Notebook вам потребуется доступ к терминалу Ubuntu через SSH для
Экземпляр EC2.Во-вторых, убедитесь, что порты 8080 и 8888 включены в группы безопасности AWS, чтобы
каждый может получить доступ к этим портам, которые являются портами по умолчанию для воздушного потока и ноутбука jupyter.
соответственно.

Установите воздушный поток apache традиционным способом и откройте настраиваемые порты TCP в безопасности EC2.
группа. Мы будем нацелены на порты 8080 для Apache Airflow и 8888 для Jupyter Notebook.

Для получения подробной информации о настройке Apache Airflow и Jupyter Notebook вы можете перейти по ссылке ниже:

https: // воздушный поток.apache.org/docs/stable/installation.html#getting-airflow

https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install/notebook-classic.html

Установка также может быть выполнена с использованием venv (виртуальная среда) или Anaconda (Python
менеджер по окружающей среде). В таких случаях нам потребуется предоставить соответствующие пути к библиотекам для
Airflow и Jupyter Notebook.

Чтобы открыть Jupyter Notebook для 8888, необходимо сгенерировать файл конфигурации, используя ниже
команда. Чтобы создать файл jupyter_notebook_config.py со всеми закомментированными значениями по умолчанию, вы можете
используйте следующую командную строку:

Блокнот jupyter —generate-config

Если текущая ОС — ubuntu, файл может находиться по адресу:
/ главная / убунту /.jupyter / jupyter_notebook_config.py

Вам необходимо отредактировать этот файл с помощью команды VIM или Nano в командной строке и добавить в файл следующие строки.

c.NotebookApp.allow_origin = ‘*’

c.NotebookApp.ip = ‘0.0.0.0’

Мы можем запустить воздушный поток, используя следующие две команды

airflow webserver -p 8080 (команда откроет
интерфейс воздушного потока на порту 8080)

планировщик воздушного потока (с целью обновления DAG и
планирование и выполнение задач)

Чтобы запустить Jupyter Notebook, используйте команду ниже:

jupyter notebook (он откроет соответствующий
список каталогов, в которых выполняется команда)

Нам нужно убедиться, что мы выполняем указанную выше команду jupyter в домашнем каталоге Airflow, что
позволит нам управлять группами DAG.Вышеупомянутые команды предназначены для тестирования, нам нужно запустить
эти команды в качестве службы, поэтому нам не нужно держать открытый протокол ssh.

Для запуска Apache Airflow и Jupyter Notebook в качестве службы в фоновом режиме нам необходимо выполнить следующие действия.
ниже шаги:

1. Создайте сервис для команды Airflow Webserver, используя следующую команду:
команда:

sudo nano / etc / systemd / system / airflow-webserver.услуга

Вставьте в файл приведенный ниже код:

                    [Ед. изм]
                    Описание = Демон веб-сервера Airflow
                    После = network.target postgresql.service mysql.service redis.service rabbitmq-server.service
                    Хочет = postgresql.service mysql.service redis.service rabbitmq-server.service
                    [Услуга]
                    EnvironmentFile = / home / ubuntu / воздушный поток / воздушный поток
                    Пользователь = ubuntu
                    Группа = ubuntu
                    Тип = простой
                    ExecStart = / usr / bin / sudo / bin / bash -lc 'веб-сервер воздушного потока'
                    Перезагрузка = при сбое
                    RestartSec = 5 с
                    PrivateTmp = true
                    [Установить]
                    WantedBy = многопользовательский.цель
                 

2. Создайте служебный файл для команды планировщика воздушного потока, используя
команда ниже:

sudo nano /etc/systemd/system/airflow-scheduler.service

Вставьте в файл приведенный ниже код:

                    [Ед. изм]
                    Описание = Демон планировщика воздушного потока
                    После = сеть.целевой postgresql.service mysql.service redis.service rabbitmq-server.service
                    Хочет = postgresql.service mysql.service redis.service rabbitmq-server.service
                    [Услуга]
                    EnvironmentFile = / home / ubuntu / воздушный поток / воздушный поток
                    Пользователь = ubuntu
                    Группа = ubuntu
                    Тип = простой
                    ExecStart = / usr / bin / sudo / bin / bash -lc 'планировщик воздушного потока'
                    Перезагрузка = всегда
                    RestartSec = 5 с
                    [Установить]
                    WantedBy = многопользовательский.цель
                 

3. Создайте служебный файл для команды планировщика воздушного потока, используя
команда ниже:

sudo nano /etc/systemd/system/jupyter.service

                    [Ед. изм]
                    Описание = Блокнот Jupyter
                    [Услуга]
                    Тип = простой
                    PIDFile = / запустить / jupyter.пид
                    ExecStart = / usr / bin / sudo / bin / bash -lc 'jupyter-notebook --allow-root'
                    Пользователь = ubuntu
                    Группа = ubuntu
                    Рабочий каталог = / home / ubuntu / airflow
                    Перезагрузка = всегда
                    RestartSec = 10
                    [Установить]
                    WantedBy = multi-user.target
                 

4. Перед запуском сервисов их необходимо включить.
используя следующие команды:

                    systemctl включить airflow-webserver.услуга
                    systemctl включить airflow-scheduler.service
                    systemctl включить воздушный поток-jupyter.service
                 

5. Чтобы запустить службы, выполните следующие команды:

                    systemctl запускает воздушный поток-веб-сервер
                    systemctl запускает планировщик воздушного потока
                    systemctl запускает воздушный поток-jupyter
                 

Используя приведенный выше набор инструкций, воздушный поток apache и ноутбук jupyter будут работать без сбоев.
экземпляр EC2.

Если у вас возникнут какие-либо вопросы или вам потребуется дополнительная информация, обращайтесь к нам. Команда Iotasol готова помочь!

.