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大规模运行 Apache Airflow 的经验和教训

在 Shopify 中，我们利用谷歌云存储（Google Cloud Storage，GCS）来存储 DAG。...然而，在规模上，这被证明是一个性能瓶颈，因为每个文件的存取都会引起对 GCS 的请求。由于在环境中的每一个 pod 都需要单独挂在桶，所以存取量特别大。...这使得我们可以有条件地在给定的桶中仅同步 DAG 的子集，或者根据环境的配置，将多个桶中的 DAG 同步到一个文件系统中（稍后会详细阐述）。...在这个文件中，他们将包括作业的所有者和源 github 仓库（甚至是源 GCS 桶）的信息，以及为其 DAG 定义一些基本限制。...为了创建一些基本的“护栏”，我们采用了一个 DAG 策略，它从之前提到的 Airflow 清单中读取配置，并通过引发 AirflowClusterPolicyViolation 来拒绝那些不符合其命名空间约束的

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闲聊数据交换的历史和现状

sqlite 的文件型数据库；存储数据的文件类型有传统的 CSV、TSV 格式的行式存储文件格式，也有随着大数据发展而诞生的 Parquet、ORC 格式的列式存储文件格式。...D 类型的数据库中的问题。...比如下面一段代码就是使用 Python 将本地的 CSV 格式文件读取写入到数据库中: import pandas as pd pd.read_csv(path).to_sql(sql,con) 这种简单的代码写起来很快...于是就有了专门的工具去解决这些问题，比如 Sqoop，比如 Airflow 上的 Transfer 类型的 Operator 。...如果公司的数据库类型和文件类型比较单一，这种类型的数据交换工具还好，但是内部的数据库类型和文件类型很丰富，那此类工具就会很痛苦，就像调度系统 Airflow 上的 Operator 一样，会有gcs_to_s3

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    使用NiFi每秒处理十亿个事件

    用户需要能够轻松处理这些数据速率的工具。如果企业堆栈中的任何一种工具都无法跟上所需的数据速率，则企业将面临瓶颈，无法阻止其余工具访问所需的数据。 NiFi执行各种任务，并处理所有类型和大小的数据。...我们在这里介绍的用例如下： Google Compute Storage（GCS）中存在一个存储桶。 除其他应忽略的无关数据外，该存储桶还包含价值约1.5 TB的NiFi日志数据。...由于GCS Bucket不提供排队机制，因此NiFi负责使数据集群友好。为此，我们仅在单个节点（主节点）上执行列表。然后，我们将该列表分布在整个集群中，并允许集群中的所有节点同时从GCS中提取。...内容存储库是1 TB持久性SSD（写入400 MB /秒，读取1200 MB /秒）。 可扩展性 尽管了解系统的性能特征很重要，但是在某个点上，数据速率太高，单个节点无法跟上。...要解决此问题，我们在流中添加了DuplicateFlowFile处理器，该处理器将负责为从GCS提取的每个日志文件创建25个副本。这样可以确保我们不会很快耗尽数据。 但是，这有点作弊。

    3.1K30

    无需 Dockerfile，打造你的专属即时容器镜像 : 自建 Nixery 私有服务器

    存储 Nixery 支持多种不同的存储后端，构建缓存和图像层都保存在这些后端中，并从这些后端提供服务。 目前可用的存储后端有谷歌云端存储和本地文件系统。...在谷歌云存储中，通过将客户端重定向到存储桶来提供镜像。存储在文件系统中的镜像图层则直接从本地磁盘提供。...要配置存储后端，必须设置这些额外的配置环境变量： GCS_BUCKET：要使用的谷歌云存储桶名称（gcs 必填） GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS：指向 GCP 服务帐户 JSON...Nixery 将使用该密钥为存储桶中的图层创建签名 URL。...这样就可以从存储桶中提供图层，而无需将其公开。

    10410

    在Kubernetes上运行Airflow两年后的收获

    通过使用 Airflow 的官方最新 Helm Chart，我们可以从 KEDA 自动缩放器中受益，根据需要增加或减少 celery 工作节点的数量，因此我们不必为空闲的工作节点支付额外费用。...为了使 DAG 在 Airflow 中反映出来，我们需要将存储桶的内容与运行调度器、工作节点等的 Pod 的本地文件系统进行同步。...理想的做法是在调度器中只运行一个 objinsync 进程作为边缘容器，并将存储桶内容复制到持久卷中。这样 PV 将被挂载到所有 Airflow 组件中。...项目现在成为 DAG 的另一个生成者，将动态生成的文件推送到 DAG 存储桶中。 Astronomer 在此处有一篇关于单文件方法和多文件方法的精彩文章。...如果您在一个多个团队使用 Airflow 的环境中工作，您应该统一通知机制。 这样可以避免 A 团队从 Airflow 发送的 Slack 消息与 B 团队完全不同格式的消息，例如。

    44410

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

    B、S3：AWS S3 是我们数据存储的首选。 设置：登录 AWS 管理控制台，导航到 S3 服务，然后建立一个新存储桶，确保根据您的数据存储首选项对其进行配置。...导入和日志初始化 导入必要的库，并创建日志记录设置以更好地调试和监控。 2....验证S3上的数据 执行这些步骤后，检查您的 S3 存储桶以确保数据已上传 挑战和故障排除 配置挑战：确保docker-compose.yaml 正确设置环境变量和配置（如文件中的）可能很棘手。...S3 存储桶权限：写入 S3 时确保正确的权限至关重要。权限配置错误可能会阻止 Spark 将数据保存到存储桶。 弃用警告：提供的日志显示弃用警告，表明所使用的某些方法或配置在未来版本中可能会过时。...结论： 在整个旅程中，我们深入研究了现实世界数据工程的复杂性，从原始的未经处理的数据发展到可操作的见解。

    1.2K10

    apache-airflow

    Web 界面有助于管理工作流程的状态。Airflow 可以通过多种方式进行部署，从笔记本电脑上的单个进程到分布式设置，以支持最大的工作流程。...名为 “demo” 的 DAG，从 2022 年 1 月 1 日开始，每天运行一次。...想想运行 Spark 作业、在两个存储桶之间移动数据或发送电子邮件。还可以看到相同的结构随着时间的推移而运行： 每列代表一个 DAG 运行。...工作流定义为 Python 代码，这意味着： 工作流可以存储在版本控制中，以便您可以回滚到以前的版本 工作流可以由多人同时开发 可以编写测试来验证功能 组件是可扩展的，您可以在各种现有组件的基础上进行构建...Airflow 的用户界面提供： 深入了解两件事： 管道 任务 一段时间内管道概述 在界面中，您可以检查日志和管理任务，例如在失败时重试任务。

    25210

    AWS曝一键式漏洞，攻击者可接管Apache Airflow服务

    Tenable在报告中强调，通过研究发现了一个更加严重、广发的安全问题，并且可能在不久的未来造成伤害。...Airflow 平台基础设施相关的问题。...这一步骤完成后，攻击者将可进行更进一步的入侵动作，包括读取连接字符串、添加配置、触发有向无环图等。此时他可以对底层实例执行远程代码攻击或进行其他横向移动。...例如当用户创建一个AWS S3存储桶时，可以通过存储桶中的HTML页面来运行客户端代码；代码可以在S3存储桶子域的上下文中运行，自然也在共享父域“amazonaws.com”的上下文中运行。...AWS和微软都已经采取了措施来减轻Tenable报告中的风险。

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    MinIO对象存储的网关架构设计

    MinIO是一个非常轻量的对象存储服务，它只有一个二进制文件即可运行，快速的构建分布式的对象存储集群，适合存储大容量的非结构化数据，比如图片、日志文件等这些。...你可以在网关这一层做限流、熔断、日志监控、授权等，因为它们都是和具体业务无关的，可以提前放到网关这一层来做，省去了每个底层服务重复做的成本。...(MinIO网关架构图) 从以上架构可以看出，从终端发起的S3 API都是通过网关这一层的 S3 API Router提供的，通过S3 API Router统一了后端的API，也就是提供了统一的S3 兼容...当每个具体的网关（ 比如GCS）实现了ObjectLayer接口后，它对于具体后端存储的操作就是通过各个第三方存储SDK实现了。...以GCS网关为例，终端通过S3 APi获取存储桶列表，那么最终的实现会通过GCS SDK访问GCS服务获取存储桶列表，然后包装成S3标准的结构返回给终端。

    3.8K41

    Azure Airflow 中配置错误可能会使整个集群受到攻击

    这些漏洞如下：Airflow 集群中的 Kubernetes RBAC 配置错误Azure 内部 Geneva 服务的机密处理配置错误Geneva 的弱身份验证除了获得未经授权的访问外，攻击者还可以利用...Geneva 服务中的缺陷来篡改日志数据或发送虚假日志，以避免在创建新的 Pod 或账户时引起怀疑。...初始访问技术包括创建一个有向无环图（DAG）文件，并将其上传到连接到 Airflow 集群的私有 GitHub 存储库中，或者修改现有的 DAG 文件。...尽管发现以这种方式获得的 shell 在 Kubernetes Pod 中的 Airflow 用户上下文中以最低权限运行，但进一步分析确定了一个具有 cluster-admin 权限的服务账户连接到 Airflow...此次披露正值 Datadog 安全实验室详细介绍了 Azure Key Vault 中的权限提升方案，该方案可能允许具有 Key Vault 参与者角色的用户读取或修改 Key Vault 内容，例如

    12010

    访谈：Airbnb数据流程框架Airflow与数据工程学的未来

    在《数据工程师的崛起》（ The Rise of the Data Engineer）中，Maxime这样定义数据工程的： 数据工程领域可以被当作是从软件工程衍生出的，包含了商业智能和数据仓库的一个超集...谷歌云服务（GCS）与改进后的操作元（operator）和挂钩集（hooks）集成。...我们意识到人们可能在他们系统环境中的限制条件而又想发挥Airflow 的最大作用。...关于Luigi，有着比Airflow更小的作用域，可能我们更像互补而不是竞争。从我收集到的消息，产品的主要的维护者已经离开Spotify，很显然地他们现在内部（至少）有些用例也使用Airflow。...它可能是解决了核心问题之后仍然会被人们抱怨的，但是我认为它对不起这个名字也无法被拯救了。

    1.4K20

    面向DataOps：为Apache Airflow DAG 构建 CICD管道

    修改后的 DAG 直接复制到 Amazon S3 存储桶，然后自动与 Amazon MWAA 同步，除非出现任何错误。...首先，DAG 在 Amazon S3 存储桶和 GitHub 之间始终不同步。这是两个独立的步骤——将 DAG 复制或同步到 S3 并将 DAG 推送到 GitHub。...最后，使用此工作流程无需向 Airflow 开发人员提供对 Airflow Amazon S3 存储桶的直接访问权限，从而提高了安全性。...DAG 的日志输出片段显示了 MWAA 2.0.2 中可用的 Python 版本和 Python 模块： Airflow 的最新稳定版本目前是2.2.2版本，于 2021 年 11 月 15 日发布...根据GitHub，机密是您在组织、存储库或存储库环境中创建的加密环境变量。加密的机密允许您在存储库中存储敏感信息，例如访问令牌。您创建的密钥可用于 GitHub Actions 工作流程。

    3.2K30

    TensorFlow：使用Cloud TPU在30分钟内训练出实时移动对象检测器

    对于本教程中的许多命令，我们将使用Google Cloud gcloud CLI，并和Cloud Storage gsutil CLI一起与我们的GCS存储桶交互。...将数据集上载到GCS 在本地获得TFRecord文件后，将它们复制到/data子目录下的GCS存储桶中： gsutil -m cp -r / tmp / pet_faces_tfrecord / pet_faces...接下来，你将在GCS存储桶中添加该pet_label_map.pbtxt文件。这将我们将要检测的37个宠物品种中的每一个映射到整数，以便我们的模型可以以数字格式理解它们。...要查看Object Detection API支持的所有模型的列表，请查看下方链接（model zoo）。提取检查点后，将3个文件复制到GCS存储桶中。...现在，你的GCS存储桶中应该有24个文件。我们几乎准备好开展我们的训练工作，但我们需要一个方法来告诉ML Engine我们的数据和模型检查点的位置。

    4K50

    推荐一篇Oracle RAC Cache Fusion的经典论文

    首先，我们以单实例的Oracle数据库为例，用户执行一条SQL，Oracle Server通过解析、优化器等的处理，确定SQL的执行计划，读取数据的时候，会从磁盘存储的数据文件中（前提是所需数据当前不在缓存中...CR的原理：当事务A修改block时，在回滚段存储undo日志。...的，节点B上存储了redo日志，并没有来得及刷脏。...在replay过程无需从共享存储上读取block了再应用了，通过data sharing协议从其他活着节点的buffer中读取； 只要扫描一遍redo并记录待恢复的页面集合，其他所有活着节点中的buffer...多个节点并行的恢复，可以并发的读取共享盘，同时恢复过程中，或者的节点以及恢复中的节点中的buffer不断的被读取上来，后续对某个block的恢复也许就可以走Data Sharing协议，不断的减少存储IO

    1.2K30

    印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之路：数据平台V1.0

    Pentaho 很大程度上是由 UI 驱动，并且受限于软件提供的功能，在 Halodoc我们正在慢慢地从 Pentaho 转向 Airflow。...来自各种来源的所有数据首先转储到各种 S3 存储桶中，然后再加载到 Redshift（我们的数据仓库）中，S3 中的数据也充当备份，以防任何 ETL 作业失败。...存储在 Redshift 中的数据被建模为星型模式，根据我们拥有的业务单位，由维度表包围中心事实表。...个组件组成： • 基于日志的事件存储：分布式、可追加的基于日志的系统，它收集和存储来自不同来源的数据。...Prometheus 通过这些目标上的导出器从 HTTP 端点抓取指标，从受监控的目标收集指标。

    2.2K20

    Apache Airflow的组件和常用术语

    Airflow 的许多功能取决于其组件的完美相互作用。体系结构可因应用程序而异。因此，可以从单台机器灵活地扩展到整个集群。该图显示了具有多台计算机的多节点体系结构。...当调度程序跟踪下一个可以执行的任务时，执行程序负责工作线程的选择和以下通信。从Apache Airflow 2.0开始，可以使用多个调度程序。对于特别大量的任务，这可以减少延迟。...术语DAG（有向无环图）通常用于与Apache Airflow一起使用。这是工作流的内部存储形式。术语 DAG 与工作流同义使用，可能是 Airflow 中最核心的术语。...专业化从用于执行Bash命令的简单BashOperator到GoogleCloudStorageToBigQueryOperator。在Github 存储库中可以看到一长串可用的operator。...只需单击两次，即可方便地读取日志文件。监控和故障排除绝对是Airflow的优势之一。

    1.2K20

    与AI对话的珍藏- Claude的智慧碎片

    这个集合会不定期更新，排版展示没思路，先凑合随便弄一下，后面再优化，下面是正文开始 1.问题: airflow 查询的日志太大怎么处理 在我的项目里需要展示 airflow 的某个 task日志,现在我是通过调用...回答: 这里有几点建议可以处理airflow任务日志过大的问题: 在调用日志API时指定参数full_content=false,只获取日志的元数据和省略内容,不返回完整日志。...不直接返回完整日志,提供日志下载的链接,用户按需下载。 将日志存储在如S3等云存储,不返回日志内容,只返回日志在云存储的地址,用户可自行下载。...设置日志轮换,将历史日志压缩打包存档到云存储,只保留最近的日志文件。 使用ELK等日志收集系统,直接在后端过滤和搜索日志,只返回用户需要的部分。 控制日志的最大容量和备份份数,自动清理旧日志。...回答: 推荐优先考虑使用多进程而不是多线程的理由主要有: 1. 避免GIL的影响 Python的多线程实现受到GIL(全局解释器锁)的限制,一次只能有一个线程执行,无法利用多核CPU。

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    初识 Banzai Cloud 的 Logging operator

    operator 在每个节点上部署和配置 Fluent Bit 守护程序集，以从节点文件系统收集容器和应用程序日志。...此 operator 可将日志记录信息与应用程序捆绑在一起：可以在其图表中描述应用程序的行为，其余的由 Logging operator 完成；图片功能亮点 . 命名空间隔离 ....多流支持（为不同转换乘以日志） . 多输出支持（将相同的日志存储在多个存储中：S3，GCS，ES，Loki 等... ....多日志记录系统支持（在同一集群上部署多个 Fluentd、Fluent Bit）架构可以定义 outputs（想发送日志信息的目的地，例如 Elasticsearch 或 Amazon S3 桶），以及使用过滤器和选择器将日志信息发送到适当的输出的...定义一个日志流，默认从所有命名空间收集日志。

    79340

    漏洞扫描、密钥管理和破解工具集 | 开源专题 No.63

    密钥可以是您想要严格控制访问权限的任何内容，例如 API 密钥、密码、证书等。Vault 提供了统一接口来管理这些密钥，并提供紧密的访问控制和详细的审计日志记录。...该项目主要功能包括： 安全存储：可将任意键/值类型的密钥存储在 Vault 中，并对其进行加密后再写入持久化存储介质，以确保即使获取原始数据也无法直接获得其中保存着的机敏信息。...例如，当应用程序需要访问 S3 存储桶时，它会要求 Vault 提供凭证，Vault 将按需生成具有有效权限的 AWS 密钥对。创建这些动态密钥后，Vault 还会在租约到期后自动撤销这些密钥。...租约和续订：Vault 中的所有密钥都有与之关联的租约。租约结束时，Vault 将自动撤销该密钥。客户端可以通过内置的续订 API 续订租约。 撤销：Vault 内置了对密钥撤销的支持。...比如特定用户读取的所有密钥或特定类型的所有密钥。吊销有助于密钥滚动以及在入侵时锁定系统。

    29010

    【翻译】Airflow最佳实践

    类似connection_id或者S3存储路径之类重复的变量，应该定义在default_args中，而不是重复定义在每个任务里。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。...任何权限参数（例如密码或者Token之类的）也不应该存储在任务中，这些数据应该尽可能地使用Connection来存储，这样比较安全，而使用的时候，只要使用其唯一的connection id即可。...模拟变量及连接 ---- 当我们写代码测试变量或者连接时，必须保证当运行测试时它们是存在的。一个可行的解决方案是把这些对象保存到数据库中，这样当代码执行的时候，它们就能被读取到。...然而不管是从数据库读取数据还是写数据到数据库，都会产生额外的时间消耗。因此，为了加速测试的执行，不要将它们保存到数据库是有效的实践。

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