airflow探索篇

内容简介：airflow探索篇

airflow是一个 Airbnb 的 Workflow 开源项目，在Github 上已经有超过两千星。data pipeline调度和监控工作流的平台，用于用来创建、监控和调整data pipeline。类似的产品有：Azkaban、oozie

pip方式安装

默认已经安装python >= 2.7 以及 pip

安装可以参考这篇，比较详细。 airflow安装以及celery方式启动

重要说明

使用 mysql 需要安装

python 2 : pip install MySQL-python
python 3 : pip install PyMySQL

AIRFLOW_HOME配置说明

上篇在.bashrc中配置的export AIRFLOW_HOME=/home/airflow/airflow01。AIRFLOW_HOME设置目录在airflow initdb的时候初始化，存放airflow的配置文件airflow.cfg及相关文件。

DAG说明-管理建议

默认$AIRFLOW_HOME/dags存放定义的dag，可以分目录管理dag。常用管理dag做法，dag存放另一个目录通过git管理，并设置软连接映射到$AIRFLOW_HOME/dag。好处方便dag编辑变更，同时dag变更不会出现编辑到一半的时候就加载到airflow中。

plugins说明-算子定义

默认$AIRFLOW_HOME/plugins存放定义的plugins,自定义组件。可以自定义operator，hook等等。我们希望可以直接使用这种模式定义机器学习的一个算子。下面定义了一个简单的加法算子。

# -*- coding: UTF-8 -*-
# !/usr/bin/env python

from airflow.plugins_manager import AirflowPlugin
from airflow.models import BaseOperator
from airflow.utils.decorators import apply_defaults

# Will show up under airflow.operators.plus_plugin.PluginOperator
class PlusOperator(BaseOperator):

    @apply_defaults
    def __init__(self, op_args=None, params=None, provide_context=False, set_context=False, *args, **kwargs):
        super(PlusOperator, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.params = params or {}
        self.set_context = set_context

    def execute(self, context):
        if self.provide_context:
            context.update(self.op_kwargs)
            self.op_kwargs = context

        puls = self.op_kwargs['a'] + self.op_kwargs['b']
        print "a =", self.op_kwargs['a'], ". b=", self.op_kwargs['a']
        return_value = self.main()
        context[self.task_id].xcom_push(key='return_value', value=return_value)
        return puls


# Defining the plugin class
class PlusPlugin(AirflowPlugin):
    name = "plus_plugin"
    operators = [PlusOperator]

在dag中使用案例如下

from airflow.operators.plus_plugin import PlusOperator
plus_task = PlusOperator(task_id='plus_task', provide_context=True, params={'a': 1,'b':2},dag=dag)

一些命令说明

命令	说明
airflow webserver -p 8091	8091启动webserver,通过页面查询不需要可以不启动
airflow scheduler	调度器，必须启动，不然dag没法run起来(使用CeleryExecutor、LocalExecutor时)
airflow run dagid [time]	run task instance
airflow backfill [dagid] -s[startTime] -e [endTime]	run a backfill over 2 days

run的demo
# run your first task instance
airflow run example_bash_operator runme_0 2018-01-11

# run a backfill over 2 days
airflow backfill example_bash_operator -s 2018-01-10 -e 2018-01-11

基于CeleryExecutor方式的系统架构

使用celery方式的系统架构图(官方推荐使用这种方式，同时支持mesos方式部署)。turing为外部系统，GDags服务帮助拼接成dag，可以忽略。

• 1.master节点webui管理dags、日志等信息。scheduler负责调度，只支持单节点，多节点启动scheduler可能会挂掉
• 2.worker负责执行具体dag中的task。这样不同的task可以在不同的环境中执行。

基于LocalExecutor方式的系统架构图

另一种启动方式的思考，一个dag分配到1台机器上执行。如果task不复杂同时task环境相同，可以采用这种方式，方便扩容、管理，同时没有master单点问题。

基于源码的启动以及二次开发

很多情况airflow是不满足我们需求，就需要自己二次开发，这时候就需要基于源码方式启动。比如日志我们期望通过http的方式提供出来，同其他系统查看。airflow自动的webserver只提供页面查询的方式。

下载源码

github源码地址 : [ https://github.com/apache/inc... ]

git clone git@github.com:apache/incubator-airflow.git

切换分支

master分支的表初始化有坑，mysql设置的 sql 校验安全级别过高一直建表不成功。这个坑被整的有点惨。v1-8-stable或者v1-9-stable分支都可以。

git checkout v1-8-stable

安装必要 Python 包

进入incubator-airflow，python setup.py install (没啥文档说明，又是一个坑。找了半天)

初始化

直接输入airflow initdb(python setup.py install这个命令会将airflow安装进去)

修改配置

进入$AIRFLOE_HOME (默认在~/airflow),修改airflow.cfg，修改mysql配置。可以查看上面推荐的文章以及上面的[使用mysql需要安装]

启动

airflow webserver -p 8085

airflow scheduler

获取日志信息的改造

1.进入incubator-airflow/airflow/www/

2.修改views.py

在 class Airflow(BaseView)中添加下面代码

@expose('/logs')
    @login_required
    @wwwutils.action_logging
    def logs(self):
        BASE_LOG_FOLDER = os.path.expanduser(
            conf.get('core', 'BASE_LOG_FOLDER'))
        dag_id = request.args.get('dag_id')
        task_id = request.args.get('task_id')
        execution_date = request.args.get('execution_date')
        dag = dagbag.get_dag(dag_id)
        log_relative = "{dag_id}/{task_id}/{execution_date}".format(
            **locals())
        loc = os.path.join(BASE_LOG_FOLDER, log_relative)
        loc = loc.format(**locals())
        log = ""
        TI = models.TaskInstance
        session = Session()
        dttm = dateutil.parser.parse(execution_date)
        ti = session.query(TI).filter(
            TI.dag_id == dag_id, TI.task_id == task_id,
            TI.execution_date == dttm).first()
        dttm = dateutil.parser.parse(execution_date)
        form = DateTimeForm(data={'execution_date': dttm})

        if ti:
            host = ti.hostname
            log_loaded = False

            if os.path.exists(loc):
                try:
                    f = open(loc)
                    log += "".join(f.readlines())
                    f.close()
                    log_loaded = True
                except:
                    log = "*** Failed to load local log file: {0}.\n".format(loc)
            else:
                WORKER_LOG_SERVER_PORT = \
                    conf.get('celery', 'WORKER_LOG_SERVER_PORT')
                url = os.path.join(
                    "http://{host}:{WORKER_LOG_SERVER_PORT}/log", log_relative
                ).format(**locals())
                log += "*** Log file isn't local.\n"
                log += "*** Fetching here: {url}\n".format(**locals())
                try:
                    import requests
                    timeout = None  # No timeout
                    try:
                        timeout = conf.getint('webserver', 'log_fetch_timeout_sec')
                    except (AirflowConfigException, ValueError):
                        pass

                    response = requests.get(url, timeout=timeout)
                    response.raise_for_status()
                    log += '\n' + response.text
                    log_loaded = True
                except:
                    log += "*** Failed to fetch log file from worker.\n".format(
                        **locals())

            if not log_loaded:
                # load remote logs
                remote_log_base = conf.get('core', 'REMOTE_BASE_LOG_FOLDER')
                remote_log = os.path.join(remote_log_base, log_relative)
                log += '\n*** Reading remote logs...\n'

                # S3
                if remote_log.startswith('s3:/'):
                    log += log_utils.S3Log().read(remote_log, return_error=True)

                # GCS
                elif remote_log.startswith('gs:/'):
                    log += log_utils.GCSLog().read(remote_log, return_error=True)

                # unsupported
                elif remote_log:
                    log += '*** Unsupported remote log location.'

            session.commit()
            session.close()

        if PY2 and not isinstance(log, unicode):
            log = log.decode('utf-8')

        title = "Log"

        return wwwutils.json_response(log)

3.重启服务,访问url如:

http://localhost:8085/admin/airflow/logs?task_id=run_after_loop&dag_id=example_bash_operator&execution_date=2018-01-11

就可以拿到这个任务在execution_date=2018-01-11的日志

异步任务思考

案例：task通过http请求大数据操作，拆分一些数据，存入一些临时表。

方案：

1.新建一张task实例的状态表如：task_instance_state。

2.扩展一个plugins,如：AsyncHttpOperator。AsyncHttpOperator实现逻辑：

• 在task_instance_state插入一条running状态记录running。
• 发送http请求给大数据平台，操作数据。
• 轮询查询task_instance_state状态是成功、失败、running。如是running则继续轮询，成功、失败操作相应后续操作。

3.提供一个restful api update task_instance_state,供大数据平台回调，修改任务实例状态。

以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

• 探索 React 合成事件
• webSocket原理探索
• 使用LIME探索模型
• redux探索：rematch
• Promise深入探索
• 深入探索WebSockets

本站部分资源来源于网络，本站转载出于传递更多信息之目的，版权归原作者或者来源机构所有，如转载稿涉及版权问题，请联系我们。