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在Kubernetes上运行Airflow两年后的收获

我将根据形成我们当前 Airflow 实现的关键方面来分割它： 执行器选择 解耦和动态 DAG 生成 微调配置 通知、报警和可观测性 执行器选择 在这里，我们所有的东西都在 Kubernetes 中运行...通过这样做，我们可以使用原生 Airflow 角色来强制访问控制，并且每个 DAG 必须通过最低的治理检查清单才能提交。 但是，如何将 DAG 同步到 Airflow 中呢？...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。...在这里，我们从 BaseNotifier 类创建了自己的自定义通知器，这样我们就可以根据需要定制通知模板并嵌入自定义行为。例如，在开发环境中运行任务时，默认仅将失败通知发送到 Slack。...如果您正在使用 Kubernetes，则可以在 Airflow 的图表中设置一个 CronJob 作为额外的资源，定期运行带有您指定的标志的 airflow db clean` 命令。

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Apache Airflow 工作流管理平台

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...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...--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 UIhttp://localhost...API使用触发DAG运行：import requestsresponse = requests.post( "http://localhost:8080/api/v1/dags/example_dag

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    Flink on Zeppelin 作业管理系统实践

    /多行 SQL 注释，支持指定jobName，并行度，Multiple Insert 支持Rest API 方式提交Job 除了在Zeppelin页面提交作业，也可以调用Zeppelin的Rest API...模式进行运行，由于每个长跑作业都需要建立实时监控，对server压力很大，调度任务从外部运行SQL，也经常出现卡顿，无法提交作业的情况。...环境； 通过Airflow 程序访问Zeppelin API使用同一个作用域为全局的解析器配置模板生成解析器； 同时为每一个Flink SQL 作业新建notebook，并执行作业SQL； 通过Zeppelin...S3存储中，在执行pyflink 之前，首先使用Shell解析器初始化python环境，通过配置Flink 解析中python的路径，访问安装好依赖的环境。...环境包管理流程 3.2 AirFlow 批作业调度 我们通过对Zeppelin Rest API 封装了Zeppelin Airflow的operator，支持了几个重要的操作，如通过yaml模板创建

    2.6K20

    Airflow速用

    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...(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...2. airflow.cfg文件中配置 发送邮件服务 ?  ...env = os.environ.get("PROJECT_ENV", "LOCAL") 22 # 添加 需要的相关环境变量，可在 web网页中设置；注意 变量名 以AIRFLOW_CONN_开头，并且大写...服务时，报错如下 Error: No module named airflow.www.gunicorn_config * 处理方式 在supervisor的配置文件的 environment常量中添加

    6.7K10

    开源工作流调度平台Argo和Airflow对比

    当我们更新存储库中的应用程序配置时，Argo CD会自动将新版本部署到目标Kubernetes集群中。Argo事件Argo事件是用于在Kubernetes集群中管理事件和告警的工具。...它通过收集Kubernetes API服务器的事件和告警，将其转换为易于管理的格式，并通过多种方式进行通知，例如Slack、MS Teams、PagerDuty等。...用户可以在UI界面中查看任务运行情况、查看日志和统计信息。丰富的任务调度功能Airflow支持多种任务调度方式，如定时触发、事件触发和手动触发等。用户可以自定义任务的调度规则，以适应不同的场景。...运行Airflow任务一旦DAG被定义和设置好，用户可以通过Airflow的命令行工具来启动任务，并且可以在UI界面中查看任务状态、日志和统计信息等。...下面是它们的比较：架构和设计Argo使用Kubernetes作为其基础架构，它使用Kubernetes原生的API对象和CRD进行任务调度和管理。

    10.7K71

    业界 | 除了R、Python，还有这些重要的数据科学工具

    REST APIs 现在，你已经训练好了一个模型——然后该怎么办？没有人想看你的Jupyter notebook或者某种蹩脚的交互式shell脚本。...此外，除非你在共享环境中进行训练，否则你的模型只能自己使用。仅仅拥有模型是不够的，而这正是大多数据科学家遇到困难的地方。 ? 要从模型中获得实际的预测结果，最好通过标准API调用或开发可用的应用程序。...此外，在后端有许多Python包可进行API调用，因此了解API是什么以及如何在开发中使用API，这会让你有点儿与众不同。 Docker & Kubernetes 这两个工具棒极了。...与可自定义但不太方便的定时任务（cron job）相比，Airflow能让你在用户友好的GUI中控制调度作业。 Elasticsearch Elasticsearch同样比较小众。...可以访问官网，下载后解压，并将spark-shell命令添加到$ PATH中，或者在终端输入brew install apache-spark（注意：要想使用spark，你需要安装scala和java）

    1.4K30

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

    Airflow DAG 脚本编排我们的流程，确保我们的 Python 脚本像时钟一样运行，持续流式传输数据并将其输入到我们的管道中。...得益于 Docker 容器，每个服务，无论是 Kafka、Spark 还是 Airflow，都在隔离的环境中运行。不仅确保了平滑的互操作性，还简化了可扩展性和调试。...2）用户数据检索 该retrieve_user_data函数从指定的 API 端点获取随机用户详细信息。...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...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。

    2.7K11

    Azure Airflow 中配置错误可能会使整个集群受到攻击

    “利用这些漏洞可能允许攻击者以影子管理员的身份获得对整个 Airflow Azure Kubernetes 服务 （AKS） 集群的持久访问权限，”Palo Alto Networks Unit 42...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...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...API 密钥、密码、身份验证证书和 Azure 存储 SAS 令牌。

    67310

    为什么数据科学家不需要了解 Kubernetes

    API Kubernetes + Airflow 单元 / 集成测试 ——— Chip Huyen (@chipro)，2020 年 11 月 11 日 这条推特似乎引起了我的粉丝的共鸣。...想象一下，当你从数据库中读取数据时，你想创建一个步骤来处理数据库中的每一条记录（如进行预测），但你事先并不知道数据库中有多少条记录，Airflow 处理不了这个问题。...除了 YAML 文件比较乱之外，Argo 的主要缺点是它只能在 Kubernetes 集群上运行，而通常 Kubernetes 集群只在生产环境中提供。...它们承诺让数据科学家可以从本地笔记本上访问生产环境的全部计算能力，实际上，这就让数据科学家可以在开发和生产环境中使用相同的代码。...依赖项管理：由于它们允许工作流的每个步骤都在自己的容器中运行，所以你可以控制每个步骤的依赖项。 可调试性：当一个步骤失败时，你可以从失败的步骤恢复工作流，而不是从头开始。

    1.9K20

    业界 | 除了R、Python，还有这些重要的数据科学工具

    REST APIs 现在，你已经训练好了一个模型——然后该怎么办？没有人想看你的Jupyter notebook或者某种蹩脚的交互式shell脚本。...此外，除非你在共享环境中进行训练，否则你的模型只能自己使用。仅仅拥有模型是不够的，而这正是大多数据科学家遇到困难的地方。 要从模型中获得实际的预测结果，最好通过标准API调用或开发可用的应用程序。...此外，在后端有许多Python包可进行API调用，因此了解API是什么以及如何在开发中使用API，这会让你有点儿与众不同。 Docker & Kubernetes 这两个工具棒极了。...与可自定义但不太方便的定时任务（cron job）相比，Airflow能让你在用户友好的GUI中控制调度作业。 Elasticsearch Elasticsearch同样比较小众。...可以访问官网，下载后解压，并将spark-shell命令添加到$ PATH中，或者在终端输入brew install apache-spark（注意：要想使用spark，你需要安装scala和java）

    1.5K20

    Cloudera数据工程（CDE）2021年终回顾

    我们还介绍了 Kubernetes 上的Apache Airflow作为下一代编排服务。数据管道由具有依赖关系和触发器的多个步骤组成。...打包 Apache Airflow 并将其作为 CDE 中的托管服务公开，可减轻安全性和正常运行时间的典型运营管理开销，同时为数据工程师提供作业管理 API 来安排和监控多步管道。...我们期待在未来几个月为社区贡献更多的 CDP运算符。 Spark 3.1 的性能提升 随着CDE 中 Spark 3.1的发布，客户能够部署 Spark-on-Kubernetes 的混合版本。...一旦启动并运行，用户可以通过与以前相同的 UI 和 CLI/API 无缝过渡到部署 Spark 3 作业，并具有包括实时日志和 Spark UI 在内的全面监控。...作为 CDE 中的嵌入式调度程序，Airflow 2 具有开箱即用的治理、安全性和计算自动缩放功能，以及与 CDE 的作业管理 API 的集成，使我们的许多部署管道的客户可以轻松过渡。

    1.4K10

    从外部访问Kubernetes中的Pod

    本文转载自jimmysong的博客，可点击文末阅读原文查看 本文主要讲解访问kubernetes中的Pod和Serivce的几种方式，包括如下几种： hostNetwork hostPort NodePort...如果在Pod中使用hostNetwork:true配置的话，在这种pod中运行的应用程序可以直接看到pod所在宿主机的网络接口。...Kubernetes中的service默认情况下都是使用的ClusterIP这种类型，这样的service会产生一个ClusterIP，这个IP只能在集群内部访问。...同时还可以给service指定一个nodePort值，范围是30000-32767，这个值在API server的配置文件中，用--service-node-port-range定义。...控制器守护程序从Kubernetes接收所需的Ingress配置。它会生成一个nginx或HAProxy配置文件，并重新启动负载平衡器进程以使更改生效。

    4.4K21

    特征流水线的工程设计原则：安全视角下的防篡改实践

    最新的GitHub项目展示了Airflow集成的安全最佳实践： 安全配置：禁用默认密码，启用HTTPS，配置安全的数据库连接 访问控制：使用RBAC（基于角色的访问控制）限制用户权限 加密传输：配置SSL...启动Airflow服务（后台运行） airflow webserver -p 8080 -D airflow scheduler -D 3.6 代码示例3：特征篡改检测脚本 """ 特征流水线篡改检测脚本...API_KEYS = { "model-1": "api-key-1", "model-2": "api-key-2" } # 实际使用中应存储在安全的地方，如数据库或密钥管理系统...# 创建FastAPI应用 app = FastAPI( title="安全特征服务API", description="提供安全的特征查询服务，包含身份认证和访问控制", version...支持RBAC、SSL、日志审计 高 中 高 大规模生产环境 Kubeflow Pipelines Kubernetes原生、可移植 支持RBAC、加密、隔离 高 低 高 云原生环境 Luigi 轻量级

    8710

    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。...“demo” DAG 的状态在 Web 界面中可见： 此示例演示了一个简单的 Bash 和 Python 脚本，但这些任务可以运行任意代码。...Airflow 的开源性质可确保您使用由全球许多其他公司开发、测试和使用的组件。在活跃的社区中，您可以找到大量有用的资源，包括博客文章、文章、会议、书籍等。...虽然 CLI 和 REST API 确实允许触发工作流，但 Airflow 并不是为无限运行基于事件的工作流而构建的。Airflow 不是流式处理解决方案。

    1.8K10

    Airflow2.2.3 + Celery + MYSQL 8构建一个健壮的分布式调度集群

    1集群环境 同样是在Ubuntu 20.04.3 LTS机器上安装Airflow集群，这次我们准备三台同等配置服务器，进行测试，前篇文章[1]中，我们已经在Bigdata1服务器上安装了airflow的所有组件...UID,且保证此用户有创建这些持久化目录的权限 docker-compose up airflow-init 如果数据库已经存在，初始化检测不影响已有的数据库,接下来就运行airflow-worker...，因此这里需要修改一下docker-compose.yaml中x-airflow-common的volumes,将airflow.cfg通过挂载卷的形式挂载到容器中，配置文件可以在容器中拷贝一份出来，然后在修改...; 前期使用的时候，我们需要将docker-compose文件中的一些环境变量的值写入到airflow.cfg文件中，例如以下信息: [core] dags_folder = /opt/airflow/..." }, } 以上的参数是什么意思，可以访问官网查看，此处是通过rsync的rsh定义ssh命令，能够解决使用了私钥，自定义端口等安全措施的场景，当然你也可以使用配置无密访问，然后使用default.rsync

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