Airflow 初探

本贴最后更新于 1935 天前,其中的信息可能已经时异事殊

这篇其实转自我自己的博客,简单记录了折腾 Airflow 的过程。发到这里,希望能帮到更多的同样初次接触 Airflow 的朋友。

距离上回写小作文过了多半年,这几个月来发生了一些事情,最大的就是这个月初我换了工作,从 Palo Alto 换到了 Mountain View ,附近吃的喝的玩的较之以前有了很大的提升。但总归主业是过来干活的,上班大概三周了,很开心刚入职就让我研究开发一个新项目,其核心就是 Airflow ,一个有向无环图任务( Directed Acyclic Graph – DAG)的调度工具,看了不少文档博客,踩了大大小小的坑,算是成功的把它运行到了服务器上,下一步就可以在这个基础上开发一些东西。既然告一段落,那么应该写点文字,以 Airflow 为例,简单描述如何把一个程序作为一个服务运行在 Linux 机器上。

安装

我创建了一个用户 airflow 专门负责 Airflow 的运行,即无论是安装运行 Airflow ,还是修改 Airflow 的配置,都通过该用户来进行,为了进展顺利,给这个用户开了绿灯,授予 root 权限。安装 Airflow 这一步其实是最简单的,官网有详细的说明。我的环境是 Python 3.6.6 , Airflow 的版本是 1.10.0 ,为了避免与已有的包冲突,我将其安装在一个 virtualenv 中,在 /home/airflow 下执行如下命令

virtualenv venv -p `which python3`
source venv/bin/activate
pip install apache-airflow[postgres,crypto,gcp_api]==1.10.0

方括号中的是可选的依赖,在这里我用 PostgreSQL 作为 Airflow metadata 的数据库(默认是 SQLite ),并且想要加密我的各种链接参数如密码,同时想要与谷歌云服务进行交互,所以安装这三个。用户可以根据自己的实际情况选择不同的依赖,详细说明可以参考官方文档

插一句题外话, 如果想给自己开发的 Python 包添加可选依赖的话(方括号),可以通过定义 setup.py 的 extra_require 来实现,具体可参考这里

配置

因为我们希望把 Airflow 作为一个服务运行起来,便于以后的继续开发及维护,而不是运行一次给人看看效果就拉倒,所以我采用了 systemd 来管理 Airflow 进程的运行。

关于 systemd 的配置, Airflow 的文档上有个简要介绍,具体来说,在我的配置中,我将环境变量 AIRFLOW_HOME 设置为 /etc/airflow ,将 AIRFLOW_CONFIG 设置为 /etc/airflow/airflow.cfg ,这样,在我的文件 /etc/sysconfig/airflow 中只有这两行环境变量

AIRFLOW\_CONFIG=/etc/airflow/airflow.cfg
AIRFLOW\_HOME=/etc/airflow

为了将 Airflow 能顺利运行起来,有两个必需的服务,一个 webserver ,用于显示 web UI ,一个 scheduler ,用于执行 DAG 中的任务,好在 Airflow 已经提供给了我们这两个服务的示例文件airflow-webserver.service 和 airflow-scheduler.service ,唯一需要修改的一行就是 ExecStart ,因为我们将要在虚拟环境中运行 Airflow ,最终这两个文件分别如下所示

  • airflow-webserver.service
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional information
# regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
# to you under the Apache License, Version 2.0  (the
# "License"); you may not use this file except in compliance
# with the License. You may obtain a copy of the License at
#
# [http://www.apache.org/licenses/LICENSE\-](http://www.apache.org/licenses/LICENSE-)2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing,
# software distributed under the License is distributed on an
# "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
# KIND, either express or implied. See the License for the
# specific language governing permissions and limitations
# under the License.

[Unit]
Description=Airflow webserver daemon
After=network.target postgresql.service mysql.service redis.service rabbitmq-server.service
Wants=postgresql.service mysql.service redis.service rabbitmq-server.service

[Service]
EnvironmentFile=/etc/sysconfig/airflow
User=airflow
Group=airflow
Type=simple
ExecStart=/bin/bash -c 'source /home/airflow/venv/bin/activate ; airflow webserver --pid /run/airflow/webserver.pid'
Restart=on-failure
RestartSec=5s
PrivateTmp=true

[Install]
WantedBy=multi-user.target
  • airflow-scheduler.service
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional information
# regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
# to you under the Apache License, Version 2.0  (the
# "License"); you may not use this file except in compliance
# with the License. You may obtain a copy of the License at
#
# [http://www.apache.org/licenses/LICENSE\-](http://www.apache.org/licenses/LICENSE-)2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing,
# software distributed under the License is distributed on an
# "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
# KIND, either express or implied. See the License for the
# specific language governing permissions and limitations
# under the License.

[Unit]
Description=Airflow scheduler daemon
After=network.target postgresql.service mysql.service redis.service rabbitmq-server.service
Wants=postgresql.service mysql.service redis.service rabbitmq-server.service

[Service]
EnvironmentFile=/etc/sysconfig/airflow
User=airflow
Group=airflow
Type=simple
ExecStart=/bin/bash -c 'source /home/airflow/venv/bin/activate ; airflow scheculer'
Restart=always
RestartSec=5s

[Install]
WantedBy=multi-user.target

具体 bash 的位置因系统而异,需要注意的一点就是必须用绝对路径来执行。然后将两者置于 /etc/systemd/system 下。还有一个文件是不可缺少的 airflow.conf ,这个直接抄下来放在 /etc/systemd 里。

这样 systemd 的部分算是完成了,但还不算完,我们还需要一个 airflow.cfg 来告诉 Airflow 如何配置。每个用户的具体情况不一样,我就不一一赘述了,这里只提几个比较重要的。

  • sql_alchemy_conn = postgresql+psycopg2://<user>:<password>@<host>:<port> 我们在生产环境采用 PostgreSQL 作为 metadata 数据库
  • load_examples = False 示例 DAG 自己在开发测试的时候是很好的参考,但明显在生产环境中用不到它们,所以关掉
  • fernet_key = <some base64 string> 这个肯定得有,要不然 Airflow 会把各种链接的敏感参数存成明文,生成方法可以参考这里
  • executor = LocalExecutor LocalExecutor 可以最大程度的利用单机的并行能力,即运行多个进程来同时执行不同的任务,对于目前的需求来说是足够了,以后还可以考虑使用 redis + celery 的方式进行横向扩展

运行

首先要初始化数据库,这个得手动搞,还是以 airflow 的身份运行

source ~/venv/bin/activate
export AIRFLOW_HOME=/etc/airflow
airflow initdb

然后就可以用 systemd 来控制 Airflow 的启停了

sudo systemctl [start|stop|restart|status] airflow-webserver
sudo systemctl [start|stop|restart|status] airflow-scheduler

每次希望新加入一个 DAG 时,只需要把 Python 文件放到 /etc/airflow/dags 里即可。

参考

  • Python

    Python 是一种面向对象、直译式电脑编程语言,具有近二十年的发展历史,成熟且稳定。它包含了一组完善而且容易理解的标准库,能够轻松完成很多常见的任务。它的语法简捷和清晰,尽量使用无异义的英语单词,与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样,它使用缩进来定义语句块。

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  • Airflow
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  • Systemd
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  • 工作

    快乐工作,认真生活。

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