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Airflow调度爬虫任务：从零搭建高效定时采集系统

Operator类型选择PythonOperator：最常用，直接调用爬虫函数BashOperator：适合调用shell命令（如启动Scrapy）DockerOperator：当需要隔离环境时使用HttpOperator...：触发API接口（如通知爬虫结果）3....分布式爬取架构当单节点性能不足时，可采用：CeleryExecutor：将任务分发到Worker集群KubernetesExecutor：动态创建Pod执行任务RemoteExecutor：配合AWS/...A：按以下步骤排查：检查airflow-scheduler日志确认Worker是否注册（airflow workers）查看DAG文件是否被加载（Web界面→Browse→DAGs）检查数据库连接（默认使用...A：修改DAG的catchup参数并指定start_date：with DAG('historical_spider', schedule_interval='@daily',

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

    email_on_retry(bool):当任务重试时是否发送电子邮件 email_on_failure(bool):当任务执行失败时是否发送电子邮件 retries(int):在任务失败之前应该重试的次数...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]...想要在airflow中使用HiveOperator调用Hive任务，首先需要安装以下依赖并配置Hive Metastore：  #切换Python37环境 [root@node4 ~]# conda activate...websever与scheduler，登录webui，开启调度： 调度结果如下：   四、​​​​​​​PythonOperator PythonOperator可以调用Python函数，由于Python...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

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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】

    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：AirFlow的开发规则 目标：掌握AirFlow的开发规则..., # 当前工作流的邮件接受者邮箱 'email': ['airflow@example.com'], # 工作流失败是否发送邮件告警 'email_on_failure..."', # 指定属于哪个DAG对象 dag=dagName ) PythonOperator：定义一个Python代码的Task # 导入PythonOperator from airflow.operators.python...= PythonOperator( # 指定唯一的Task的名称 task_id='first_pyoperator_task', # 指定调用哪个Python函数 python_callable...=sayHello, # 指定属于哪个DAG对象 dag=dagName ) ​ step4：运行Task并指定依赖关系 定义Task Task1：runme_0 Task2：runme

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    通过大模型 API 优化复杂工作流构建知识库的实践与突破

    本文将详细分享我如何通过大模型 API 优化复杂工作流，构建一个高效、智能的知识库。从需求分析、技术选型到具体实现，我将逐步展示这一过程，并附上相关代码，帮助读者理解并实践这一技术突破。...具体需求包括：​数据采集：从多种数据源中提取信息。​知识提取：从非结构化数据中提取关键信息并结构化。​知识存储：将提取的知识存储到数据库中。​知识检索：提供高效的检索功能，支持自然语言查询。​..., dag=dag)update_task = PythonOperator(task_id='update_index', python_callable=update_index, dag=dag)...未来，我们计划进一步优化知识提取的准确性，探索更多大模型的应用场景，并引入更多的数据源和更复杂的查询功能，以构建一个更加全面和智能的知识库系统。..., dag=dag)store_task = PythonOperator(task_id='store_knowledge', python_callable=store_knowledge, dag

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    77_自动化脚本：Makefile与Airflow

    下面是一个数据准备阶段的Airflow DAG示例： from airflow import DAG from airflow.operators.python import PythonOperator...这个DAG定义了一个完整的数据准备流程，包括数据下载、清洗、标注、预处理和验证等步骤。...通过BashOperator调用Makefile命令，结合PythonOperator执行自定义数据处理函数，实现了灵活而强大的数据处理能力。...Makefile与Airflow的集成 5.1 通过Airflow调用Makefile任务 Airflow可以通过BashOperator调用Makefile任务，实现两个工具的无缝集成。...在Makefile中使用-e选项：通过set -e命令，确保在命令失败时立即退出。 6.3 版本控制与可重复性 版本控制和可重复性是确保LLM Pipeline稳定运行和结果可复现的关键。

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    用 Kafka、Spark、Airflow 和 Docker 构建数据流管道指南

    安装：访问 Docker 官方网站，下载并安装适合您操作系统的 Docker Desktop。 验证：打开终端或命令提示符并执行 docker --version 以确保安装成功。...此任务调用该initiate_stream函数，在 DAG 运行时有效地将数据流式传输到 Kafka。...6）执行 当直接运行脚本时，initiate_stream 将执行该函数，并在指定的持续时间内流式传输数据 STREAMING_DURATION。...访问 Airflow Bash 并安装依赖项 我们应该将脚本移动kafka_stream_dag.py到文件夹下以便能够运行 DAG 使用提供的脚本访问 Airflow bash 并安装所需的软件包：kafka_streaming_service.py...JAR 访问 Spark bash，导航到jars目录并下载必要的 JAR 文件。

    2.4K11

    你不可不知的任务调度神器-AirFlow

    本系列分享由浅入深，逐步细化，尝试为你揭开 AirFlow 的面纱。 AirFlow 的架构和组成 ?...调度器是整个airlfow的核心枢纽，负责发现用户定义的dag文件，并根据定时器将有向无环图转为若干个具体的dagrun，并监控任务状态。 Dag 有向无环图。有向无环图用于定义任务的任务依赖关系。...并在 home 页开启 example dag AirFlow默认使用sqlite作为数据库，直接执行数据库初始化命令后，会在环境变量路径下新建一个数据库文件airflow.db。...首先在此之前，我们要介绍一些概念和原理： 我们在编写AirFlow任务时，AirFlow到底做了什么？...最后，在执行过程中，先封装成一个LocalTaskJob，然后调用taskrunner开启子进程执行任务。

    4.7K21

    Airflow 做 ETL，真不是“排个 DAG 就完事儿”：那些年我踩过的坑与悟出的道

    今天我就跟你聊聊：怎么用Airflow搭一个真的能扛生产的ETL系统——并顺便告诉你哪些坑必须绕开。...一、Airflow最容易犯的错误：把它当“任务执行器”而不是“调度编排器”我见过不少项目把Airflow当成“万能胶”：数据清洗写在PythonOperator数据加工写在BashOperator数据入仓也写在...因为Airflow的哲学是：任务可以失败，但不能留下脏数据。...B不跑因为一个节点卡住，整个DAG挂在那里十小时新增节点导致循环依赖，直接跑不起来最糟糕的“反面教材”就是写成树状+多个分支互相引用。...(img-cNI7A7JU-1765548424463)]五、关于监控：Airflow不等于运维系统Airflow自带的监控并不够，它只告诉你：成功失败超时重试但真正的生产ETL需要：✔数据量监控（比如今天入库

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    Airflow速用

    /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...(排队queued，预执行scheduled，运行中running，成功success，失败failed),调度器（Scheduler ）从数据库取数据并决定哪些需要完成，然后 Executor 和调度器一起合作...命令行启动任务调度服务：airflow scheduler 命令行启动worker：airflow worker -q queue_name 使用 http_operator发送http请求并在失败时...：1：使用xcom_push()方法  2：直接在PythonOperator中调用的函数 return即可     下拉数据 主要使用 xcom_pull()方法  官方代码示例及注释： 1 from...配置文件  load_examples = True，并清空数据库，并重启即可  效果图： ?

    6.6K10

    大数据调度平台Airflow（二）：Airflow架构及原理

    负责执行具体的DAG任务，会启动1个或者多个Celery任务队列，当ariflow的Executor设置为CeleryExecutor时才需要开启Worker进程。...metadata database:Airflow的元数据库，用于Webserver、Executor及Scheduler存储各种状态数据，通常是MySQL或PostgreSQL。...用于调用任意的Python函数。...：调度器Scheduler会间隔性轮询元数据库（Metastore）已注册的DAG有向无环图作业流，决定是否执行DAG，如果一个DAG根据其调度计划需要执行，Scheduler会调度当前DAG并触发DAG...Worker进程将会监听消息队列，如果有消息就从消息队列中获取消息并执行DAG中的task，如果成功将状态更新为成功，否则更新成失败。

    7.7K33

    airflow—服务失效监控（5）

    为了保证airflow任务调度的可用性，需要从DAG生命周期的各个方面进行监控。...DAG加载时 因为DAG文件会在调度器和worker执行时加载，如果在DAG中引用了第三方的库或进行了DB操作，则这些操作会在DAG文件加载时被频繁调用。...举个例子，如果升级了第三方库，导致了加载时的不兼容问题，相关的DAG文件就会加载失败，导致整个调度失效。在这种场景下，我们需要对调度日志和worker日志进行监控。...email_on_retry: 如果设置了retries重试参数，则重试失败时会发送邮件告警 email_on_faillure: operator执行失败时告警 只需要在DAG的参数中设置email...收件人参数，则operator执行失败时就会发送告警邮件 args = { 'owner': 'airflow', 'start_date': airflow.utils.dates.days_ago

    2.6K30

    面试分享：Airflow工作流调度系统架构与使用指南

    本篇博客将深入剖析Airflow的核心架构与使用方法，分享面试必备知识点，并通过代码示例进一步加深理解，助您在求职过程中得心应手地应对与Airflow相关的技术考察。...DAG编写与调度：能否熟练编写Airflow DAG文件，使用各种内置Operator（如BashOperator、PythonOperator、SqlSensor等）？...Metadata Database（如MySQL、PostgreSQL）：存储DAG、Task、TaskInstance等元数据，用于协调调度与状态追踪。...>> hello_taskDAG编写与调度编写DAG文件时，定义DAG的属性（如dag_id、schedule_interval），使用各种Operator定义Task，并通过箭头操作符（>>）设置Task...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。

    1K10

    特征流水线的工程设计原则：安全视角下的防篡改实践

    DAG from airflow.operators.python import PythonOperator from airflow.operators.bash import BashOperator...=data_collection, provide_context=True, dag=dag, ) data_cleaning_task = PythonOperator(..., provide_context=True, dag=dag, ) feature_storage_task = PythonOperator( task_id='feature_storage...关键Takeaway： 安全设计优先：在设计特征流水线时，应将安全放在首位，考虑数据完整性、防篡改、访问控制等安全因素 分层架构设计：采用分层设计，将特征流水线分为数据采集、清洗、转换、存储、服务等层，...Web UI无法访问 检查端口是否被占用，检查Airflow配置是否正确，检查防火墙设置 特征流水线执行失败 检查任务日志，检查数据完整性，检查依赖是否正确 篡改检测误判率高 增加正常训练数据，调整模型参数

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    Airflow 实践笔记-从入门到精通一

    每个 Dag 都有唯一的 DagId，当一个 DAG 启动的时候，Airflow 都将在数据库中创建一个DagRun记录，相当于一个日志。...DAG图中的每个节点都是一个任务，可以是一条命令行（BashOperator），也可以是一段 Python 脚本（PythonOperator）等，然后这些节点根据依赖关系构成了一个图，称为一个 DAG...当数据工程师开发完python脚本后，需要以DAG模板的方式来定义任务流，然后把dag文件放到AIRFLOW_HOME下的DAG目录，就可以加载到airflow里开始运行该任务。...当设置完这个配置变量，就可以airflow db init，自动生成后台数据表。...菜单admin下的connections可以管理数据库连接conn变量，后续operator在调用外部数据库的时候，就可以直接调用conn变量。 篇幅有限，后续发布Airflow的其他特性。。。

    6.8K11

    大规模运行 Apache Airflow 的经验和教训

    我们编写了一个自定义脚本，使该卷的状态与 GCS 同步，因此，当 DAG 被上传或者管理时，用户可以与 GCS 进行交互。这个脚本在同一个集群内的单独 pod 中运行。...经过反复试验，我们确定了 28 天的元数据保存策略，并实施了一个简单的 DAG，在 PythonOperator 中利用 ORM（对象关系映射）查询，从任何包含历史数据（DagRuns、TaskInstances...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？...因为如果一个作业失败了，抛出错误或干扰其他工作负载，我们的管理员可以迅速联系到合适的用户。 如果所有的 DAG 都直接从一个仓库部署，我们可以简单地使用 git blame 来追踪工作的所有者。...元数据保留策略可以减少 Airflow 的性能下降。 一个集中的元数据存储库可以用来跟踪 DAG 的来源和所有权。 DAG 策略对于执行作业的标准和限制是非常好的。

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    Centos7安装部署Airflow详解

    中default_args添加参数default_args = { # 接受邮箱 'email': ['demo@qq.com''], # task失败是否发送邮件 'email_on_failure..., # task重试是否发送邮件 'email_on_retry': False,}——————————————————————————————————————————————补充在跑任务时发现部分任务在并行时会出现数据的异常解决方案...如果你没有设置这个值的话，scheduler 会从airflow.cfg里面读取默认值 dag_concurrency在DAG中加入参数用于控制整个dagmax_active_runs : 来控制在同一时间可以运行的最多的...假如我们一个DAG同一时间只能被运行一次，那么一定要指明 max_active_runs = 1如果我们DAG中有10个Task，我们如果希望10个Task可以在触发后可以同时执行，那么我们的concurrency...=1一个task同一时间只能被运行一次其他task不受影响t3 = PythonOperator( task_id='demo_task', provide_context=True,

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