任务调度系统 Airflow

本文主要是介绍任务调度系统 Airflow，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

任务调度系统 Airflow

一. Airflow 简介

​ Airflow 是 Airbnb 开源的一个用 Python 编写的调度工具。于 2014 年启动，2015 年春季开源，2016 年加入 Apache 软件基金会的孵化计划。

​ Airflow 将一个工作流制定为一组任务的有向无环图（DAG），并指派到一组计算节点上，根据相互之间的依赖关系，有序执行。Airflow 有以下优势：

• 灵活易用。Airflow 是 Python 编写的，工组流的定义也使用 Python 编写；
• 功能强大。支持多种不同类型的作业，可自定不同类型的作业，可自定义不同类型的作业。如 Shell、Python、MySQL、Oracle、Hive 等；
• 简介优雅。作业的定义简单明了；
• 易扩展。提供各种基类供扩展，有多种执行器可供选择；

1.1 体系结构

​ Webserver 守护进程。接受 HTTP 请求，通过 Python Flask Web 应用程序与 airflow 进行交互。Webserver 提供的功能包括：中止、恢复、触发任务；监控正在运行的任务，断电续跑任务；查询任务的状态，日志等详细信息。

​ Scheduler 守护进程。周期性地轮询任务的调度计划，以确定是否触发任务执行。

​ Worker 守护进程。Worker 负责启动机器上的 executor 来执行任务。使用 celetyExecutor 后可以在多个机器上部署 worker 服务。

1.2 重要概念

1.2.1 DAG（Directed Acyclic Graph）有向无环图

​ 在 Airflow 中，一个 DAG 定义了一个完成的作业。同一个 DAG 中的所有 Task 拥有相同的调度时间。

​ 参数：

• dag_id：唯一识别 DAG
• default_args：默认参数，如果当前 DAG 实例的作业没有配置相应参数，则采用 DAG 实例的 default_args 中的相应参数。
• schedule_interval：配置 DAG 的执行周期，可采用 crontab 语法

1.2.2 Task

​ Task 为 DAG 中具体的作业任务，依赖于 DAG，必须存在于某个 DAG 中。Task 在 DAG 中可以配置依赖关系

​ 参数：

• dag：当前作业属于相应的 DAG
• task_id：任务标识符
• owner：任务的拥有者
• start_date：任务的开始时间

二. Airflow 安装部署

2.1 安装依赖

• CentOS 7.x

• Python 3.5 或以上版本（推荐）

• MySQL 5.6.x

• Apache-Airflow 1.10.11

• 虚拟机可上网，需在线安装

  备注：后面要安装的三个软件 Airflow、Atlas、Griffin，相对 Hadoop 的安装都较为复杂

  • 正式安装软件之前给虚拟机做一个快照
  • 按照讲义中指定的软件安装
  • 按照讲义的步骤执行对应的命令，命令的遗漏会对后面的安装造成影响

  Airflow 1.10.11 安装请注意一下两条命令：

  -- 下载的时候指定 airflow 的版本
  pip install apache-airflow==1.10.11 -i https://pypi.douban.com/simple
  -- 下载的时候指定 mysqlclient 的版本
  pip install mysqlclient==1.4.6
  

2.2 Python 环境准备

​ 备注：提前下载 Python-3.6.6.tgz

​ 备注：使用 linux122 安装（没有安装 MySQL 机器的）

# 卸载 mariadb
rpm -qa | grep mariadb
#查看是否有下面者三个
mariadb-libs-5.5.65-1.el7.x86_64
mariadb-5.5.65-1.el7.x86_64
mariadb-devel-5.5.65-1.el7.x86_64
# 卸载上面三个
yum remove mariadb
yum remove mariadb-libshttp://repo.mysql.com/
# 安装依赖mysql57-community-release-el7-11.noarch.rpm（这个依赖在/opt/lagou/software/ 目录下ÿ

这篇关于任务调度系统 Airflow的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---