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Airflow 使用总结（二）

一、相同任务不同参数并列执行 最近几周一直在折腾 Airflow ,本周在写一个流水线任务，分为 4 个步骤，第一步会读取数据库 db ，然后是对读取的数据根据某个数据指标进行分组处理，同一个任务接收多组数据参数并列执行任务...，并发执行提高任务的执行效率，流程执行如下： 在代码上，任务函数返回一个列表 list ，下一个任务接收参数使用 expand 任务执行顺序没有变化，还是串行执行。...二、任务之间实现信息共享 一个 Dag 中在可能会包含多个调度任务，这些任务之间可能需要实现信息共享，即怎么把 task A 执行得到的结果传递给 task B，让 task B 可以基于 task A...注意，在opreator中必须要有provide_context=True,才能在operator内部通过context['ti']（获得当前 task 的 TaskInstance ，进行XCom push...注意: 如果 Airflow 部署在 k8s 上，就建议不要使用 xcom ，在 K8s 中运行自定义 XCom 后端会给 Airflow 部署带来更多的复杂性。

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Airflow 实践笔记-从入门到精通二

DAG 配置表中的变量DAG_FOLDER是DAG文件存储的地址，DAG文件是定义任务流的python代码，airflow会定期去查看这些代码，自动加载到系统里面。...在前端UI中，点击graph中的具体任务，在点击弹出菜单中rendered tempalate可以看到该参数在具体任务中代表的值。...task可以通过在函数参数中定义**kwargs，或者使用get_current_context，获得该任务执行期间的上下文信息。...=dag, ) 在airflow2.0以后，用TaskFlow API以后，传参简单很多，就是当函数参数用即可。...自定义Operator的初始函数中，如果参数的赋值会需要用到模板变量，可以在类定义中通过template_fields来指定是哪个参数会需要用到模板变量。

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    Airflow DAG 和最佳实践简介

    定义 DAG 在 Apache Airflow 中，DAG 代表有向无环图。DAG 是一组任务，其组织方式反映了它们的关系和依赖关系。...非循环特性特别重要，因为它很简单，可以防止任务陷入循环依赖中。Airflow 利用 DAG 的非循环特性来有效地解析和执行这些任务图。...数据库：您必须向 Airflow 提供的一项单独服务，用于存储来自 Web 服务器和调度程序的元数据。 Airflow DAG 最佳实践 按照下面提到的做法在您的系统中实施 Airflow DAG。...这意味着即使任务在不同时间执行，用户也可以简单地重新运行任务并获得相同的结果。 始终要求任务是幂等的：幂等性是良好 Airflow 任务的最重要特征之一。不管你执行多少次幂等任务，结果总是一样的。...避免将数据存储在本地文件系统上：在 Airflow 中处理数据有时可能很容易将数据写入本地系统。因此，下游任务可能无法访问它们，因为 Airflow 会并行运行多个任务。

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    大规模运行 Apache Airflow 的经验和教训

    在我们最大的应用场景中，我们使用了 10000 多个 DAG，代表了大量不同的工作负载。在这个场景中，平均有 400 多项任务正在进行，并且每天的运行次数超过 14 万次。...DAG 可能很难与用户和团队关联 在多租户环境中运行 Airflow 时（尤其是在大型组织中），能够将 DAG 追溯到个人或团队是很重要的。为什么？...下图显示了在我们最大的单一 Airflow 环境中，每 10 分钟完成的任务数。...在我们的生产 Airflow 环境中，每 10 分钟执行一次任务 存在许多资源争用点 在 Airflow 中，存在着很多可能的资源争用点，通过一系列实验性的配置改变，最终很容易出现瓶颈问题。...可以使用运算符中的 queue 参数将任务分配到一个单独的队列。

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    大数据调度平台Airflow（六）：Airflow Operators及案例

    Airflow Operators及案例 Airflow中最重要的还是各种Operator，其允许生成特定类型的任务，这个任务在实例化时称为DAG中的任务节点，所有的Operator均派生自BaseOparator...在default_args中的email是指当DAG执行失败时，发送邮件到指定邮箱，想要使用airflow发送邮件，需要在$AIRFLOW_HOME/airflow.cfg中配置如下内容： [smtp]...如下： 二、​​​​​​​SSHOperator及调度远程Shell脚本 在实际的调度任务中，任务脚本大多分布在不同的机器上，我们可以使用SSHOperator来调用远程机器上的脚本任务。...airflow.operators.python import PythonOperator # python中 * 关键字参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple...# python中 ** 关键字参数允许你传入0个或任意个含参数名的参数,这些关键字参数在函数内部自动组装为一个dict。

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    自动增量计算：构建高性能数据分析系统的任务编排

    从原理和实现来说，它一点并不算太复杂，有诸如于 从注解 DAG 到增量 DAG 设计 DAG （有向无环图，Directed Acyclic Graph）是一种常用数据结构，仅就 DAG 而言，它已经在我们日常的各种工具中存在...Loman 会在运行时，分析这个 Lambda，获得 Lambda 中的参数，随后添加对应的计算依赖。...零个或多个参数。 一个可选名称。 由此，我们才能获得缓存后的结果。...执行器，它处理正在运行的任务。在默认的 Airflow 安装中，这会在调度程序中运行所有内容，但大多数适合生产的执行程序实际上会将任务执行推送给工作人员。...其架构图如下： Apache Airflow 架构 不过、过了、还是不过，考虑到 Airflow 的 DAG 实现是 Python，在分布式任务调度并不是那么流行。

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    大数据调度平台Airflow（五）：Airflow使用

    Airflow使用上文说到使用Airflow进行任务调度大体步骤如下：创建python文件，根据实际需要，使用不同的Operator在python文件不同的Operator中传入具体参数，定义一系列task...=3)注意：每个operator中可以传入对应的参数，覆盖DAG默认的参数，例如：last task中“retries”=3 就替代了默认的1。...任务参数的优先规则如下：①.显示传递的参数 ②.default_args字典中存在的值③.operator的默认值（如果存在）。...图片图片三、DAG catchup 参数设置在Airflow的工作计划中，一个重要的概念就是catchup（追赶），在实现DAG具体逻辑后，如果将catchup设置为True（默认就为True）,Airflow...DAG文件配置在python代码配置中设置DAG对象的参数：dag.catchup=True或False。

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    Apache AirFlow 入门

    import BashOperator 默认参数 我们即将创建一个 DAG 和一些任务，我们可以选择显式地将一组参数传递给每个任务的构造函数，或者我们可以定义一个默认参数的字典，这样我们可以在创建任务时使用它...= timedelta(days=1) ) 任务（Task） 在实例化 operator（执行器）时会生成任务。...这比为每个构造函数传递所有的参数要简单很多。另请注意，在第二个任务中，我们使用3覆盖了默认的retries参数值。...任务参数的优先规则如下： 明确传递参数 default_args字典中存在的值 operator 的默认值（如果存在） 任务必须包含或继承参数task_id和owner，否则 Airflow 将出现异常...# 下面的这些操作都具有相同的效果: t1.set_downstream([t2, t3]) t1 >> [t2, t3] [t2, t3] << t1 请注意，在执行脚本时，在 DAG 中如果存在循环或多次引用依赖项时

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    AIRFLow_overflow百度百科

    ：airflow webserver –p 8080 在安装过程中如遇到如下错误： 在my.cnf中加explicit_defaults_for_timestamp=1，然后重启数据库 5、Airflow...主要功能模块 下面通过Airflow调度任务管理的主界面了解一下各个模块功能，这个界面可以查看当前的DAG任务列表，有多少任务运行成功，失败以及正在当前运行中等： 在Graph View中查看DAG的状态...任务的调度如下图 显示DAG调度持续的时间 甘特图显示每个任务的起止、持续时间 】 配置DAG运行的默认参数 查看DAG的调度脚本 6、DAG脚本示例 以官网的脚本为例进行说明 from datetime...（5）Task脚本的调度顺序 t1 >> [t2, t3]命令为task脚本的调度顺序，在该命令中先执行“t1” 任务后执行“t2, t3”任务。 一旦Operator被实例化，它被称为“任务”。...实例化为在调用抽象Operator时定义一些特定值，参数化任务使之成为DAG中的一个节点。

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    Airflow配置和使用

    -05-14 最新版本的Airflow可从https://github.com/apache/incubator-airflow下载获得，解压缩按照安装python包的方式安装。...删除dag文件后，webserver中可能还会存在相应信息，这时需要重启webserver并刷新网页。...=/var/log/airflow-scheduler.err.log stdout_logfile=/var/log/airflow-scheduler.out.log 在特定情况下，修改DAG后，为了避免当前日期之前任务的运行...netstat -lntp | grep 6379 任务未按预期运行可能的原因 检查 start_date 和end_date是否在合适的时间范围内 检查 airflow worker, airflow...scheduler和 airflow webserver --debug的输出，有没有某个任务运行异常 检查airflow配置路径中logs文件夹下的日志输出 若以上都没有问题，则考虑数据冲突，解决方式包括清空数据库或着给当前

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    Airflow速用

    web界面 可以手动触发任务，分析任务执行顺序，任务执行状态，任务代码，任务日志等等； 实现celery的分布式任务调度系统; 简单方便的实现了 任务在各种状态下触发 发送邮件的功能；https://airflow.apache.org...核心思想 DAG:英文为：Directed Acyclic Graph；指 (有向无环图)有向非循环图，是想运行的一系列任务的集合，不关心任务是做什么的，只关心 任务间的组成方式，确保在正确的时间，正确的顺序触发各个任务...，准确的处理意外情况；http://airflow.apache.org/concepts.html#dags DAGs:多个任务集（多个DAG） Operator: 指 某些类型任务的模板 类；如 PythonOperator.../howto/operator/index.html# Task:当通过 Operator定义了执行任务内容后，在实例化后，便是 Task,为DAG中任务集合的具体任务 Executor：数据库记录任务状态...) 24 25 # dag默认参数 26 args = { 27 "owner": "Rgc", # 任务拥有人 28 "depends_on_past": False, # 是否依赖过去执行此任务的结果

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    任务流管理工具 - Airflow配置和使用

    -05-14 最新版本的Airflow可从https://github.com/apache/incubator-airflow下载获得，解压缩按照安装python包的方式安装。...删除dag文件后，webserver中可能还会存在相应信息，这时需要重启webserver并刷新网页。...=/var/log/airflow-scheduler.err.log stdout_logfile=/var/log/airflow-scheduler.out.log 在特定情况下，修改DAG后，为了避免当前日期之前任务的运行...任务未按预期运行可能的原因 检查 start_date 和end_date是否在合适的时间范围内 检查 airflow worker, airflow scheduler和airflow webserver...--debug的输出，有没有某个任务运行异常 检查airflow配置路径中logs文件夹下的日志输出 若以上都没有问题，则考虑数据冲突，解决方式包括清空数据库或着给当前dag一个新的dag_id airflow

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    【翻译】Airflow最佳实践

    定义在default_args中有助于避免一些类型错误之类的问题。 1.3 删除任务 不要从DAG中删除任务，因为一旦删除，任务的历史信息就无法再Airflow中找到了。...如果确实需要，则建议创建一个新的DAG。 1.4 通讯 在不同服务器上执行DAG中的任务，应该使用k8s executor或者celery executor。...在解释过程中，Airflow会为每一个DAG连接数据库创建新的connection。这产生的一个后果是产生大量的open connection。...测试DAG ---- 我们将Airflow用在生产环境中，应该让DAG接受充分的测试，以保证结果的是可以预期的。 2.1 DAG加载器测试 首先我们要保证的是，DAG在加载的过程中不会产生错误。...2.4 暂存（staging）环境变量 如果可能，在部署到生产环境运行起来之前，我们应该保持一个暂存环境去测试完整的DAG。需要确保我们的DAG是已经参数化了的，而不是在DAG中硬编码。

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    面试分享：Airflow工作流调度系统架构与使用指南

    一、面试经验分享在与Airflow相关的面试中，我发现以下几个主题是面试官最常关注的：Airflow架构与核心组件：能否清晰描述Airflow的架构，包括Scheduler、Web Server、Worker...如何设置DAG的调度周期、依赖关系、触发规则等属性？错误处理与监控：如何在Airflow中实现任务重试、邮件通知、报警等错误处理机制？...错误处理与监控在DAG或Operator级别设置重试次数、重试间隔等参数实现任务重试。通过email_on_failure、email_on_retry等参数开启邮件通知。...利用Airflow的Web UI、CLI工具（如airflow tasks test、airflow dag run）进行任务调试与手动触发。...结语深入理解Airflow工作流调度系统的架构与使用方法，不仅有助于在面试中展现出扎实的技术基础，更能为实际工作中构建高效、可靠的数据处理与自动化流程提供强大支持。

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    77_自动化脚本：Makefile与Airflow

    在2025年，Airflow的架构已支持更高效的大规模工作流处理，特别是在Kubernetes环境中的部署，使其能够更好地支持LLM等计算密集型任务。...3.3 任务定义与依赖管理 在Airflow中，任务通过操作符（Operator）定义，常见的操作符包括： PythonOperator：执行Python函数。...5.2 环境变量与配置管理 在Makefile和Airflow集成的过程中，环境变量和配置管理是一个重要的考虑因素。...使用Airflow的触发器规则：通过trigger_rule参数，控制任务在不同情况下的执行行为。 实现错误通知机制：通过EmailOperator或其他通知机制，及时报告任务失败。...案例研究：端到端LLM Pipeline实现 7.1 项目架构与组件 在本节中，我们将介绍一个端到端LLM Pipeline的实现案例，包括项目架构、Makefile和Airflow DAG的实现细节，

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    助力工业物联网，工业大数据之服务域：AirFlow的架构组件【三十二】

    分配的Task，运行在Worker中 DAG Directory：DAG程序的目录，将自己开发的程序放入这个目录，AirFlow的WebServer和Scheduler会自动读取 airflow...将所有程序放在一个目录中 自动检测这个目录有么有新的程序 MetaData DataBase：AirFlow的元数据存储数据库，记录所有DAG程序的信息 小结 了解AirFlow的架构组件 知识点06：...对象 dagName = DAG( # 当前工作流的名称,唯一id 'airflow_name', # 使用的参数配置 default_args=default_args...to run)：调度任务已生成任务实例，待运行 Queued (scheduler sent task to executor to run on the queue)：调度任务开始在executor...执行前，在队列中 Running (worker picked up a task and is now running it)：任务在worker节点上执行中 Success (task

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    airflow—给DAG实例传递参数（4）

    我们需要在创建dag实例时传递参数，每个任务都可以从任务实例中获取需要的参数。...=dag) 包含logging的代码部分就是获取参数的地方 源码详解 每个DAG 实例都有一个上下文的概念，以context参数的形式会透传给所有的任务，以及所有任务的回调函数。...的值 实例参数使用pickle序列化存储在dag_run表中 字段类型如下 conf = Column(PickleType) 在执行PythonOperator时，会将上下文context参数，传递给回调函数中的...为True时，可以对上下文参数进行扩展 并将扩展后的self.op_kwargs传递给执行回调函数 在执行Operator时，就可以从上下文实例中获取DagRun实例 kwargs.get('dag_run...') 再从DagRun实例中获取conf参数，值为json对象类型 dag_run_conf = kwargs.get('dag_run').conf

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