探索Airflow:介绍Apache Airflow

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探索Airflow:介绍Apache Airflow

目录

😊 引言

  • 什么是Airflow?
  • 为什么我们需要Airflow?

😎 Airflow简介

  • Airflow是什么?
  • 传统ETL方法存在的问题
  • Airflow的优势

🚀 Airflow的功能和特点

  • 任务定义和依赖性
  • 可扩展性和插件
  • UI和交互性
  • 支持的云平台和数据库系统

🛠️ Airflow的使用示例

  • 示例工作流程介绍
  • 实时监控和调度演示
  • 历史数据处理示例

🌟 Airflow的优势与应用

  • 数据工程和数据仓库应用
  • 机器学习工作流程
  • AB测试和实验
  • 数据基础设施维护

💡 Airflow在设计层次的作用

  • 设计层次的层次结构
  • 数据管道的重要性

❓ 常见问题解答

  • 如何设置Airflow环境?
  • Airflow如何处理任务失败?
  • Airflow支持哪些数据库系统?

引言

在这个视频中,我将谈论Airflow的介绍,这是教程系列中的第一个视频。本视频的目标是回答两个问题:什么是Airflow?为什么我们需要Airflow?那么让我们来看第一个问题:什么是Airflow?Airflow是一个用于编程地编写、调度和监控工作流或数据管道的平台。那么什么是工作流?工作流是一系列任务,按计划启动或由事件触发,并经常用于处理大数据处理管道。例如,典型的工作流程示例是,首先需要从源头下载数据,然后将数据发送到其他地方进行处理。在处理过程中,您需要监视处理的进度。处理完成后,您需要生成报告,并最终通过电子邮件发送报告。

Airflow简介

传统的ETL方法存在一些问题,首先是失败处理。如果发生失败,如何处理?最好是如果进程失败,则重试进程,但重试多少次?多频繁重试?第二个问题是监控。如何跟踪每个任务的状态,以及如何跟踪每个任务运行的时间?如果某个任务运行时间过长怎么办?第三个问题是依赖性。数据依赖性问题是指,例如,如果上游数据丢失,那么在这种情况下,您不希望运行下游任务。另一个依赖性问题是执行依赖性。在这种情况下,您有两个cron作业,例如,cron作业一需要1小时运行,您期望它在凌晨1点完成运行,因此只需安排第二个作业在2:30运行,因此您有30分钟的缓冲时间。但有时候,例如某一天作业1需要2小时才能完成,这意味着作业1在启动之前就已经完成了,而作业2还未开始,这就是执行依赖性问题。另一个问题是可伸缩性。您有一台机器,您在上面放置了多个cron作业,但有一天您需要更多的cron作业来扩展该机器,但有一天您需要扩展出来,即您需要另一台机器,以便安排更多的cron作业,然后您没有在多个机器之间进行合理的调度。另一个问题是部署。如何跟踪和维护所有新变更和新部署,以及不断发生的新变更。最后一个问题是如何处理历史数据,这是所有大数据公司的常规需求,您需要重新运行历史数据以生成所有报告,以便比较例如您比较六个月前的报告,直到现在,您是否看到了任何上升或下降的趋势,或者类似的情况。所有这些问题都将通过Airflow得到很好地处理。

Airflow的功能和特点

Airflow是一个由Airbnb开发的工作流或数据管道管理系统,是一个用Python编写的任务和依赖性框架,您还可以在Python中进行所有测试和依赖性。它可以执行、调度和分配任务到工作节点,这意味着它解决了我之前提到的可伸缩性问题。它提供了对当前和历史运行的视图,具有锁定功能,可以扩展到插件,并且具有非常好的UI,您可以与各种主要的云或数据库系统进行良好的交互。它是Apache软件基金会孵化项目的一部分,这意味着它拥有庞大的社区支持,目前是一个开源项目,被200多家公司和行业巨头如Airbnb、Yahoo、PayPal、Telstra和Google内部使用。

Airflow的使用示例

让我们通过示例工作流程来了解Airflow的一些功能。每个矩形框都代表一个任务,您可以看到它们会并行运行,然后等待所有任务完成。这是一个执行图或依赖图。您可以实时监控任务的运行情况,就像所有的数据都在这些支流上流动一样,直到到达终点。让我们进行一个快速的演示。在此处,我有两个DAG,一个称为示例DAG,另一个称为教程。在示例DAG中,我们尝试从Twitter获取一些数据

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