airflow

### Apache Airflow 入门与使用 #### 什么是 Apache Airflow？ Apache Airflow 是一个用于编排和调度任务的开源平台，特别适合于创建、调度和监控复杂的数据工作流。通过定义有向无环图（DAGs），用户可以轻松管理依赖关系并自动执行任务。 #### 如何安装 Apache Airflow？ 可以通过 Python 的包管理工具 `pip` 来安装 Apache Airflow。运行以下命令即可完成安装： ```bash pip install apache-airflow ``` 此过程会下载并安装最新版本的 Airflow 及其必要的依赖项[^2]。 #### 配置 Airflow 环境 为了使 Airflow 正常运行，需要设置一些环境变量来初始化数据库和其他配置文件。通常情况下，这一步涉及以下几个操作： 1. 初始化 Airflow 数据库。 2. 创建管理员账户以便访问 Web UI。 3. 启动 Scheduler 和 Web Server 进程以分别负责计划任务和提供图形化界面支持。 具体命令如下所示： ```bash airflow db init airflow users create --username admin --password admin --firstname Admin --lastname User --role Admin --email [email protected] airflow webserver & airflow scheduler & ``` 这些脚本帮助开发者快速搭建起可用的服务框架[^4]。 #### 使用 DAG 文件编写工作流程 Airflow 中的核心概念之一就是 **Directed Acyclic Graph (DAG)** ，即有向无环图结构表示一系列相互关联的任务集合。每一个节点代表一项独立的工作单元或者称为 Operator；边则描述它们之间的先后顺序约束条件。 下面展示了一个简单的例子程序片段说明如何构建这样的逻辑链条： ```python from datetime import timedelta, datetime from airflow import DAG from airflow.operators.bash_operator import BashOperator default_args = { 'owner': 'airflow', 'depends_on_past': False, 'start_date': datetime(2023, 9, 1), 'retries': 1, } dag = DAG( dag_id='example_dag', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1)) task_1 = BashOperator(task_id='print_date', bash_command='date', dag=dag) task_2 = BashOperator(task_id='sleep_task', bash_command='sleep 5', retries=3, dag=dag) task_1 >> task_2 ``` 上述代码段展示了两个基本的操作符连接起来形成一条线性的作业链路[^1]。 #### 查看任务状态及日志 除了 CLI 工具外，Airflow 还提供了功能丰富的 GUI 页面让用户能够直观地观察到当前正在运行中的各项指标表现情况以及历史记录详情等内容。借助这个特性，工程师们可以更加便捷高效地理解决策过程中遇到的各种问题[^3]。 #### 总结 综上所述，从基础架构部署到最后实际应用开发阶段，整个生命周期都可以依靠官方文档资源学习掌握更多高级特性和最佳实践方法论[^5]。