- 創建資料夾,並複製此專案。
$ mkdir airflow-tutorial && cd ./airflow-tutorial
$ git clone https://github.com/ChickenBenny/Airflow-tutorial
- 使用
airflow-init
初始化 database。
$ docker-compose up airflow-init
- 利用 Compose 架設 airflow,並用
docker ps
查看架設狀況。
$ docker-compose up
$ docker ps
- 打開網頁前往
127.0.0.1:8080
登入 Airflow,並可以開始使用 Airflow。
By default 帳號 : airflow 密碼 : airflow
yaml的額外設定
- 若需要官方的範例,在
AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES
的地方將true
改成true
。 - scheduler 和 worker 的 interval、timeout、trigger 和 retries 都能依照個人需求自行設定。
- airflow-init 的部分
_AIRFLOW_WWW_USER_USERNAME
和_AIRFLOW_WWW_USER_PASSWORD
能自行設定,若沒有設定,預設帳號密碼皆為airflow
。
Airflow 是一款由 Airbnb 於 2014 年開發的開元軟體,主要用於日常排程和監控工作流程。且由於 Airflow 有提供 UI
介面,因此能協助你以視覺化的方式,去釐清 pipline 裡任務間的相依性及獨立性,並且能在介面中察看 log 檔、觸發紀錄以及任務狀態。
看到這裡,大家肯定有個疑問: 日常性的排程不是也能透過 Crontab 來執行嗎? 那位什麼我還需要學習 airflow 呢? 一開始的我也有這些疑問,直到深入了解 Airflow 後才發現他的強大之處。在此我先整理幾點使用 Airflow 的好處,看了之後絕對讓你直呼我想學 Airflow !!
-
輕易理解任務間關係
Airflow 將任務以 DAG 的方式去進行宣告及呈現,使得我們能夠清楚的知道各任務間的關係,好比 A 任務需要先做才能使 B 任務有 data 能夠運行。 假若今天 Workflow 變大了,Crontab 很難去釐清任務間的關係,可能會導致在下指令的時候變得複雜,並且容易出錯。 -
監控任務的狀態
Airflow 提供 audit log、任務狀態及觸發次數等介面,讓使用者能夠快速地理解任務的狀況。當 workflow 在某一個 task 觸發失敗時,Airflow 也提供重試及警告的方式,讓使用者能夠快速解決問題。 若今天 Workflow 裡的 task很多,並且任務間都是有順序性的,假如其中一個任務觸發失敗了,Crontab 並不會主動去重試,並且需要撰寫腳本來觸發警告,相較起 Airfow 著實是遜色許多。 -
支援Python 語法
其實有許多工程師是半路出家的,對於 Linux 的 bash 不是那麼的熟悉,因此對於撰寫 Crontab 感到頭疼。 Airflow 提供了 Python 的 Operator,只要將需要觸發的任務寫成 function,便能夠過 airflow 完成規律性的運作,並且也能夠傳遞參數進入任務當中。 -
UI 介面
Airflow 提供了相當好用的 UI 介面,使用時只需先定義好任務,也能在 UI 中使用脫拉的方式去定義任務間的關係。 如果今天突然發現某個任務的執行順序出錯了,也能夠快速透過 UI 去更改。更提供了擁有 Domain 但不會撰寫程式的人,能夠加入專案的開發並能夠提供適當的排程順序。
DAG 是由多個 nodes 組成的有向無環圖。假設我們有四個任務,我們可以清楚透過 Airflow 的 UI 理解,任務 1 必須先完成才能完成任務 2, 3,任務 4 必須要在最後才能完成。透過點選任務,也能設定任務間的順序及相關性。
Notice: DAG 中不存在 Loop
任務是組成 Airflow 裡能被執行的基本單位,並且可以在 DAG 中進行安排。Task 主要被分成三大類:
- Operators :
預先定義好的 templates,我們可以利用這些 templates 定義任務建構出 tasks 常見的 Operators 主要分成兩大類,分別為 BashOperator 和 PythonOperator。 - Sensors :
主要用來等待及監測某任務的發生。 - TaskFlow-decorated(@task) :
Airflow2 引進的 API 編寫方式,在後面會介紹撰寫方式。
看到這裡大家一定躍躍欲試,想知道該如何撰寫第一個 DAG。
其實方法很簡單,我們只要在 dag 的資料夾中新增 .py
檔,docker 便能透過設定好的 volume,我們的 scheduler 便能監視所有的 task,並且啟動任務。
- datetime => 用來定義執行的時間,以及任務重啟及間隔。
- DAG => 須從 airflow import DAG,藉此撰寫 workflow。
- Operator => import 使用到的 Operators
from datetime import timedelta, datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
撰寫 DAG 的時候會先定義一個 default_args,再將其傳入 DAG 中,常用的參數如下:
default_args = {
'owner': 'Benny',
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(2022,8,17),
'email': ['Benny@gmail.com'],
'email_on_failure': False,
'email_on_retry': False,
'retries': 1,
'retry_delay': timedelta(minutes=1)
}
# define the DAG
dag = DAG(
dag_id = 'id',
default_args = default_args,
description = 'description',
schedule_interval = '@daily', # run every day
catchup=False # do not perform a backfill of missing runs
)
BashOperator 是使用 Bash shell 去執行的,Operator 終須包含任務的編號及執行的指令,範例如下:
task = BashOperator(
task_id='task',
bash_command='echo "Hello airflow"'
)
// output : Hello airflow
PythonOperator 是呼叫 py 的 function 去執行的,因此要記得一定要將要做的任務用 def 的方式去撰寫,範例如下:
def greet():
print("Hello World")
task1 = PythonOperator(
task_id = 'first_task',
python_callable = greet
)
// output : Hello world
Function 傳入參數的範例如下,記得要將傳入的參數寫成字典的形式。
def greet(firstname, lastname):
print("Hi {firstname} {lastname}!")
task1 = PythonOperator(
task_id = 'first_task',
python_callable = greet
op_kwargs={'firstname': 'Benny', 'lastname': 'Hsaio'}
// output : Hi Benny Hsiao!
)
假設今天有 4 個任務,可以使用>> or <<
來定義先後順序,也能使用set_upstream or set_downstream
。
// method1
task1 >> [task2, task3]
task2 >> task4
// method2
task1 >> task2
task1 >> task3
task2 >> task4
// method3
task1.setdownstream(task2)
task1.setdownstream(task3)
task2.setdownstream(task4)
在每次執行完任務後,airflow 會自動將 return 的結果傳至 Xcoms,讓任務可以透過 Xcoms 彼此溝通和串接參數。但要小心儲存或提取的資料都是存取在 database
當中,因此有容量上限。若是需要傳遞大量的資料,便不建議使用 Xcoms 這種方式。可以在 UI 介面中的 Admin 中找到 Xcoms 的入口:
Airflow 利用函式中的return
或ti.xcom_push(key=${key}, value=${value}
將資料推送到 Xcoms 中,並且採用 key, value 的方式進行儲存。
def push_name(ti):
ti.xcom_push(key = 'first_name', value = 'Benny')
ti.xcom_push(key = 'last_name', value = 'Hsiao')
def push_age():
return 26
利用ti.xcom_pull(task_ids = ${id}, key = ${key}
將資料從 Xcoms 中拉下。
def greet(ti):
first_name = ti.xcom_pull(task_ids = 'task1', key = 'first_name')
last_name = ti.xcom_pull(task_ids = 'task1', key = 'last_name')
age = ti.xcom_pull(task_ids = 'task2', key = 'return_value')
print(f"Hello {first_name} {last_name}, you are {age} years old.")
查看結果方式:
Task flow API 是使用 @decorator
的方式進行任務的撰寫,有使用過 Flask 或 FastAPI 的朋友們因該是很熟悉這種撰寫方式。有一點要特別注意的是在使用 decorator
的撰寫方式,可以不用定義任務間的關係,airflow 會自動幫你計算任務間的關係,範例如下:
from datetime import datetime, timedelta
from airflow.decorators import dag, task
default_args = {
'owner': 'Benny',
'retries': 5,
'retries_delay': timedelta(minutes = 2)
}
@dag(dag_id = 'Task Flow eg',
default_args = default_args,
start_data = datetime(2022, 8, 17))
def example_etl():
@task
def get_name(multi_outputs = True):
return {
"firstname": "Benny",
"lastname": "Hsiao"
}
@task
def get_age():
return 26
@task
def greet(firstname, lastname, age):
print(f"Hello {firstname} {lastname}, you are {age} years old.")
dict_ = get_name()
age = get_age
greet(firstname = dict_['firstname'],
lastname = dict_['lastname'],
age = age)
example_etl = example_etl()
不用特別寫相關性,這點非常的方便,也能降低出錯的機會。
Catch up 可以幫助你檢視之後的任務排程,設定如下:
dag = DAG(
dag_id = 'id',
default_args = default_args,
description = 'description',
schedule_interval = '@daily',
catchup=True
)
不過在這裡,我個人覺得 Airflow UI 提供的 Calender 跟其他的工具就很好用了,不用特別設定 catchup。
Airflow 的 scheduler 會監控所有的任務及 DAGs, 並且定期 trigger 任務。我們可以在 DAG 的 properties 中設定,scheduler 多久會觸發一次這個任務,而定義的方式是使用 cron expression 去撰寫的。範例如下:
with DAG(
dag_id = 'dag_id',
default_args = default_args,
description = 'dag_id',
start_date = datetime(2022, 8, 16),
schedule_interval = '@daily'
熟悉 Crontab 的平有因該對@daily
或* * * * *
的寫法不那麼陌生,不熟的朋友可以去 crontab guru
的網頁中玩玩看。想了解 Crontab 的朋友,也歡迎去 鳥站
閱讀相關的文章。在這邊提供一下常用的排程規則,如下:
排程規則 | 功能說明 |
---|---|
@reboot | 每次重新開機之後,執行一次 |
@yearly | 每年執行一次 (0 0 1 1 *) |
@annually | 每年執行一次 (0 0 1 1 *) |
@monthly | 每月執行一次 (0 0 1 * *) |
@weekly | 每年執行一次 (0 0 * * 0) |
@daily | 每天執行一次 (0 0 * * *) |
@hourly | 每小時執行一次(0 * * * *) |
在使用 Airflow 建立 Workflow 的時候,如果需要使連結到其他的服務,比如 AWS 的 S3、MySQL server 或者是 PostgresSQL server,我們可以透過 Airflow connection 的方式去設定連結。並且在後續定義任務的時候,透過 connection id 來進行連線。以下以連接 PostgreSQL 為例,並透過 task 來建立 table 和插入資料。
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.providers.postgres.operators.postgres import PostgresOperator
default_args = {
'owner': 'Benny',
'retries': 5,
'retries_delay': timedelta(minutes = 2)
}
with DAG(
dag_id = 'postgres_example',
default_args = default_args,
description = 'postgres_example',
start_date = datetime(2022, 8, 18),
schedule_interval = '0 0 * * *'
) as dag:
task1 = PostgresOperator(
task_id = 'Create_database',
postgres_conn_id = 'postgres',
sql = """
CREATE TABLE IF NOT EXISTS dag_table(
dt DATE PRIMARY KEY,
id TEXT NOT NULL
);
"""
)
task2 = PostgresOperator(
task_id = 'Insert_data',
postgres_conn_id = 'postgres',
sql = """
INSERT INTO dag_table (dt, id) VALUES ('{{ ds }}', '{{ dag.dag_id }}');
"""
)
task3 = PostgresOperator(
task_id = 'Delete_data',
postgres_conn_id = 'postgres',
sql = """
DELETE FROM dag_table WHERE dt = '{{ ds }}';
"""
)
task1 >> task2 >> task3
- 如果 Database 是以 docker 的方式架設在本地端,Host 的部分需可以填入 yaml file 中定義的名稱
postgres(我們yml定義的)
或是host.docker.internal
。 - 若是以 local 的方式運行,則直接填入 localhost 即可。
- Postgres 我預設的帳號、密碼及 DB 的名稱皆為 airflow,若要修改可以治 yaml file 中進行編輯。
我們需要額外創建一個資料夾,在裡面新增Dockerfile
和requirements.txt
,
將要新增的套件放在 requirements 中,接者修改 yml 即可。(把 image 的部分註解,使用 build 那行即可)
- 學會如何使用 Operator
- 學會如何建立 task 和 DAG
- 學會如何連接其他服務
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