Apache Airflow 是一個用于編排和調度任務的開源平臺。它適用于創(chuàng)建、調度和監(jiān)控數據工作流。以下是使用 Airflow 的基本步驟：

1. 安裝 Apache Airflow

你可以通過以下命令來安裝 Airflow：

pip install apache-airflow

建議使用虛擬環(huán)境來管理 Airflow 的依賴項。

2. 初始化數據庫

Airflow 需要一個數據庫來存儲任務執(zhí)行狀態(tài)和其他元數據信息。初始化數據庫的命令：

airflow db init

3. 創(chuàng)建用戶

你需要創(chuàng)建一個管理員賬戶以訪問 Airflow 的 web 界面：

airflow users create \
    --username admin \
    --password admin \
    --firstname Firstname \
    --lastname Lastname \
    --role Admin \
    --email admin@example.com

4. 啟動 Airflow Scheduler 和 Web Server

Airflow 包含一個調度器（Scheduler）和一個 Web 服務器（Web Server）。你需要分別啟動這兩個服務：

啟動調度器：

airflow scheduler

啟動 Web Server：

airflow webserver

Web Server 默認在 localhost:8080 上運行，你可以通過瀏覽器訪問它。

5. 創(chuàng)建 DAG（有向無環(huán)圖）

在 Airflow 中，工作流是通過 DAG（Directed Acyclic Graph）來定義的。一個簡單的 DAG 例子如下：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime
def my_task():
    print("This is a task")
default_args = {
    'start_date': datetime(2023, 9, 1),
    'retries': 1
}
with DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@daily'
) as dag:
    task = PythonOperator(
        task_id='my_task',
        python_callable=my_task
    )

• DAG 是用 Python 定義的，default_args 包含任務的默認參數。
• PythonOperator 用于執(zhí)行 Python 函數。

6. 設置任務依賴

你可以通過設置任務的依賴來定義任務的執(zhí)行順序。例如：

task1 >> task2  # task1 先執(zhí)行，task2 后執(zhí)行

7. 將 DAG 放入 DAGs 文件夾

將你定義的 DAG 文件保存到 Airflow 的 DAGs 文件夾中。這個文件夾的位置通常是 $AIRFLOW_HOME/dags/，或者你可以在 airflow.cfg 文件中配置。

8. 監(jiān)控 DAG

訪問 Airflow 的 Web 界面，你可以看到所有定義的 DAG，查看它們的執(zhí)行狀態(tài)，手動觸發(fā)執(zhí)行，并監(jiān)控各個任務的日志。

9. 常見 Airflow 操作

觸發(fā) DAG：

airflow dags trigger my_dag

列出 DAG：

airflow dags list

查看任務狀態(tài)：

airflow tasks list my_dag

Airflow 是一個強大的調度和工作流管理工具，適合處理復雜的數據管道和任務依賴。

到此這篇關于Apache Airflow如何使用的文章就介紹到這了,更多相關Apache Airflow使用內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！