Python Airflow|极客教程

Python Airflow

Apache Airflow是一种用于创建、调度和监控工作流程的开源平台。它允许用户定义工作流程的任务和任务之间的依赖关系，以及调度这些任务的时间。在本文中，我们将深入了解Apache Airflow是什么，如何安装和配置它，以及如何使用Python编写Airflow工作流程。

什么是Apache Airflow？

Apache Airflow最初由Airbnb开发，并于2016年贡献给Apache软件基金会，成为Apache的顶级项目。Airflow的核心概念是将数据处理过程抽象为有向无环图（DAG），其中节点表示任务，边表示任务之间的依赖关系。用户可以使用Python编写DAG定义文件，描述任务之间的依赖关系和执行顺序。

Airflow还提供了一个Web界面来监控工作流程的运行状态、查看日志和重新运行失败的任务。它还具有灵活的调度器，可以根据配置的调度器和执行器来调度任务，支持分布式执行，并提供了强大的插件库，可扩展其功能。

安装Apache Airflow

要安装Apache Airflow，首先需要安装Python和pip。然后可以使用pip安装Airflow：

pip install apache-airflow

在安装Airflow之后，需要初始化Airflow的元数据库：

airflow initdb

接下来，需要启动Airflow的调度器和Web服务器：

airflow scheduler
airflow webserver

在启动Web服务器后，可以通过访问localhost:8080来访问Airflow的Web界面。

编写Airflow工作流程

在Airflow中，工作流程由DAG定义文件编写而成。下面是一个示例的DAG定义文件，其中包含两个任务，一个是PythonOperator任务，另一个是BashOperator任务，它们之间有依赖关系：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime

def task1_func():
    print("Running task 1")

def task2_func():
    print("Running task 2")

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2020, 1, 1),
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
}

dag = DAG('example_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')

task1 = PythonOperator(
    task_id='task1',
    python_callable=task1_func,
    dag=dag
)

task2 = BashOperator(
    task_id='task2',
    bash_command='echo "Running task 2"',
    dag=dag
)

task1 >> task2

在上面的示例中，我们定义了一个名为example_dag的DAG，其中包含两个任务task1和task2。task1使用PythonOperator来运行一个Python函数task1_func，而task2使用BashOperator来运行一个bash命令。最后，我们使用>>操作符定义了task1和task2之间的依赖关系。