Apache Airflow 工作流管理平台

原创

qife122

发布于 2025-07-22 18:29:35

7240

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项目标题与描述

Apache Airflow 是一个由社区创建的工作流自动化调度和监控平台，采用Python编写。项目核心价值在于：

通过代码定义、调度和监控复杂的工作流
提供可视化界面管理任务依赖关系和执行状态
支持丰富的执行器和集成选项
可扩展的插件体系结构

当前版本：3.1.0

功能特性

核心功能

DAG定义：使用Python代码定义有向无环图(DAG)工作流
任务调度：基于时间或外部触发器的灵活调度机制
任务依赖：可视化任务依赖关系管理
执行监控：实时监控任务执行状态和日志
插件系统：支持自定义操作符、传感器和钩子
分布式执行：支持Celery、Kubernetes等执行器
REST API：提供完整的API接口管理平台功能
安全控制：基于角色的访问控制(RBAC)和JWT认证

独特价值

代码即配置：工作流通过Python代码定义，支持版本控制
丰富的UI：提供任务树、甘特图、代码查看等多种可视化工具
扩展性强：通过插件机制可轻松集成各类服务

安装指南

基础安装

推荐使用Python 3.10+环境：

# 使用pyenv管理Python版本
pyenv install 3.11.9
pyenv global 3.11.9

# 创建虚拟环境
python -m venv airflow_venv
source airflow_venv/bin/activate

# 安装Airflow
pip install apache-airflow==3.0.0 --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-3.0.0/constraints-3.11.txt"

配置环境

# 设置Airflow主目录
export AIRFLOW_HOME=~/airflow

# 初始化数据库
airflow db init

# 创建管理员用户
airflow users create --username admin --firstname Admin --lastname User --role Admin --email admin@example.com

启动服务

# 启动所有组件(开发模式)
airflow standalone

# 访问Web UI
http://localhost:8080

使用说明

定义DAG示例

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash import BashOperator

with DAG(
    dag_id="example_dag",
    schedule_interval="@daily",
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    catchup=False,
) as dag:
    
    task1 = BashOperator(
        task_id="print_date",
        bash_command="date",
    )
    
    task2 = BashOperator(
        task_id="sleep",
        bash_command="sleep 5",
    )
    
    task1 >> task2  # 定义任务依赖

REST API使用

触发DAG运行：

import requests

response = requests.post(
    "http://localhost:8080/api/v1/dags/example_dag/dagRuns",
    json={
        "logical_date": "2023-01-01T00:00:00Z",
        "conf": {"key": "value"},
    },
    headers={"Authorization": "Bearer <JWT_TOKEN>"}
)

核心代码

任务调度核心逻辑

class DagRun(models.Model):
    """DAG运行实例模型"""
    
    dag_id = models.CharField(max_length=250)
    execution_date = models.DateTimeField()
    state = models.CharField(max_length=50)
    run_id = models.CharField(max_length=250)
    external_trigger = models.BooleanField()
    conf = models.TextField()  # 存储为JSON
    
    def update_state(self):
        """更新DAG运行状态"""
        tis = TaskInstance.objects.filter(dag_run=self)
        states = [ti.state for ti in tis]
        
        if all(s == State.SUCCESS for s in states):
            self.state = State.SUCCESS
        elif any(s == State.FAILED for s in states):
            self.state = State.FAILED
        elif any(s == State.RUNNING for s in states):
            self.state = State.RUNNING
        else:
            self.state = State.QUEUED
            
        self.save()

REST API认证中间件

class JWTBearer(HTTPBearer):
    """JWT认证中间件"""
    
    def __init__(self, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.validator = JWTValidator(
            required_claims={"aud", "exp", "iat"},

            audience=conf.get_mandatory_list_value("execution_api", "jwt_audience"),
        )
    
    async def __call__(self, request: Request):
        credentials = await super().__call__(request)
        try:
            payload = self.validator.validate(credentials.credentials)
            request.state.token = TIToken(id=uuid.UUID(payload["sub"]), claims=payload)
        except InvalidTokenError as e:
            raise HTTPException(status.HTTP_403_FORBIDDEN, str(e))

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