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大数据调度平台Airflow(一):什么是Airflow

什么是AirflowApache Airflow是一个提供基于DAG有向无环图来编排工作流的、可视化的分布式任务调度平台,与Oozie、Azkaban等任务流调度平台类似。...Airflow在2014年由Airbnb发起,2016年3月进入Apache基金会,在2019年1月成为顶级项目。...另外,Airflow提供了WebUI可视化界面,提供了工作流节点的运行监控,可以查看每个节点的运行状态、运行耗时、执行日志等。...在Airflow中工作流上每个task都是原子可重试的,一个工作流某个环节的task失败可自动或手动进行重试,不必从头开始跑。...Airflow官网:http://airflow.apache.org/,Airflow支持的任务调度类型如下:如何获取栏目资源包通过下面的资源链接进行下载,希望对你的学习有帮助https://download.csdn.net

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    大数据调度平台Airflow(四):Airflow WebUI操作介绍

    Airflow WebUI操作介绍 一、DAG DAG有对应的id,其id全局唯一,DAG是airflow的核心概念,任务装载到DAG中,封装成任务依赖链条,DAG决定这些任务的执行规则。...二、​​​​​​​Security “Security”涉及到Airflow中用户、用户角色、用户状态、权限等配置。...SLA Misses 如果有一个或者多个实例未成功,则会发送报警电子邮件,此选项页面记录这些事件。 DAG Dependencies 查看DAG任务对应依赖关系。...四、​​​​​​​Admin 在Admin标签下可以定义Airflow变量、配置Airflow、配置外部连接等。...五、​​​​​​​Docs Docs中是关于用户使用Airflow的一些官方使用说明文档连接。

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    大数据调度平台Airflow(二):Airflow架构及原理

    Airflow架构及原理一、Airflow架构Airflow我们可以构建Workflow工作流,工作流使用DAG有向无环图来表示,DAG指定了任务之间的关系,如下图:Airflow架构图如下:Airflow...DaskExecutor:动态任务调度,支持远程集群执行airflow任务。...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。...TaskTask是Operator的一个实例,也就是DAG中的一个节点,在某个Operator的基础上指定具体的参数或者内容就形成一个Task,DAG中包含一个或者多个Task。...三、​​​​​​​Airflow工作原理airflow中各个进程彼此之间是独立不互相依赖,也不互相感知,每个进程在运行时只处理分配到自身的任务,各个进程在一起运行,提供了Airflow全部功能,其工作原理如下

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    大数据调度平台Airflow(七):Airflow分布式集群搭建原因及其他扩展

    Airflow分布式集群搭建原因及其他扩展一、Airflow分布式集群搭建原因在稳定性要求较高的场景中,例如:金融交易系统,airflow一般采用集群、高可用方式搭建部署,airflow对应的进程分布在多个节点上运行...,形成Airflow集群、高可用部署,架构图如下:以上集群、高可用方式搭建Airflow好处如下:如果一个worker节点崩溃挂掉,集群仍然可以正常利用其他worker节点来调度执行任务。...我们也可以通过增加单个worker节点的进程数来垂直扩展集群,可以通过修改airflow配置文件AIRFLOW_HOME/airflow.cfg中celeryd_concurrency的值来实现,例如:...Scheduler进程,如果有多个Scheduler运行,那么可能出现同一个任务被执行多次,导致任务流重复执行。...Master扩展参照后续Airflow分布式集群搭建,扩展Master后的架构如下:3、​​​​​​​Scheduler HA扩展Master后的Airflow集群中只能运行一个Scheduler,那么运行的

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    开源工作流调度平台Argo和Airflow对比

    Argo工作流具有多个特性,例如:支持多种任务类型,包括容器化任务、脚本任务、并行任务等;提供不同类型的控制流,例如串行、并行、条件、循环等;支持与外部工具和服务进行交互,例如Git、Jenkins、Slack...图片Airflow的特性基于DAG的编程模型Airflow采用基于DAG的编程模型,从而可以将复杂的工作流程划分为多个独立的任务节点,并且可以按照依赖关系依次执行。...三、Argo和Airflow对比Argo和Airflow是两个流行的开源工作流调度平台,它们都提供了可视化的界面以及强大的任务调度和管理功能。...而Airflow是基于Python的分布式任务调度平台,使用Celery、RabbitMQ等开源工具。编排语言Argo的编排语言是YAML和JSON格式,这种语言对于工作流的定义比较简单和易懂。...Airflow的社区更加活跃,已经成为了一个大型的开源项目,它拥有强大的社区贡献和插件支持。总之,Argo和Airflow都是优秀的开源工作流调度平台,它们各有优点,可以根据具体要求进行选择。

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    质量平台的一种设计方案

    比如说hive sql oom,提供可配置的参数;hive sql 一个大一个小join提速的解决方案;es 查看一句话如何分词的解决方案;airflow dag依赖库版本错位的问题解决方案等。...2、规则库模块 规则库模块配置层、代码生成层、执行层和检测层四部分。 2.1、配置层 配置层包含数据源、质量指标、其他配置三部分。 数据源指的是监控的数据,包含数据平台两部分。...数据比如说hive、es索引、mysql等,平台比如说es集群,hadoop集群,airflow平台等。 质量指标包含表相关和平台相关的指标。...比如说执行层是airflow,这里则是生成airflow的dag,并将该文件放到airflow指定的目录下面;如果是自己开发的调度平台,则需要生成调度平台的任务,并将脚本上传到指定目录。...2.3、执行层 执行层则就是外部的调度平台。执行生成层生成的代码。airflow是一种可选平台。 2.4、检测检测层主要是检测执行层执行的结果。

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    VBA技巧:复制多个工作

    标签:VBA 有时候,我们想要批量复制多个工作到新的工作簿,可以使用VBA代码来实现。...例如,工作簿中有三个工作,其名称分别为:Data、完美Excel和Output,要将这三个工作一次复制到一个新的工作簿中并保存,示例代码如下: Sub CopyMultiSheet() Application.ScreenUpdating...,会生成一个新工作簿,而Array方法会将工作组合到一起,就像我们在工作簿中按Ctrl键的同时选择工作标签一样。...工作簿对象的SaveAs方法存储新工作簿(使用工作Data的单元格A1中的内容作为工作簿名称),而Close方法关闭新工作簿。...有兴趣的朋友可以自己创建一个工作簿,按代码中的名称命名工作,然后将上述代码复制到VBE标准模块中,运行代码试试看,这样就会对代码的作用有更深的理解。

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    EF基础知识小记七(拆分实体到多个以及拆分多个实体)

    一、拆分实体到多个 1、在日常开发中,会经常碰到一些老系统,当客户提出一些新的需求,这些需求需要在原来的的基础上加一些字段,大多数人会选择通过给原添加字段的方式来完成这些需求,方法,虽然可行,但是如果架构不合理的系统...,就会牵一发而动全身.所以处理这种需求比较合理的方式是:建一张新来存放新的字段....通过叫做合并两张及以上的到一个单独的实体,也叫分拆一个实体到多个,我们把每个组成部分当成一个逻辑实体.这个过程叫做逻辑分拆....二、拆分一张多个实体 假设数据库中有一张,里面包含一些常用的字段,但是也包含一些不常用的大字段。...为了提供系统的性能,需要避免每个查询都去加载这些字段.这个时候我们就需要将拆分成两个或者更多的实体.

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    将一个工作拆分为多个工作

    最近已经不止一次被人问到:怎么将一个工作拆分为多个工作?...一般这样的需求,是因为将1-12月的数据写在了一个工作上,而现在又想将它拆分为12个单独的工作,每个工作表单独一个月份.总结了一下,文艺青年的方法有三,普通青年请直接跳到最后一个办法 数据透视 将你需要显示的字段放在数据透视中...,排列成你想要显示出来的样式 将需要拆分的字段放在数据透视表字段管理器中的'筛选器'中 选择数据透视→数据透视表工具→分析→选项→显示报表筛选页 注:数据透视→设计中的'不显示分类汇总,对行和列禁用总计...,以表格显示显示,重复所有项目标签'这4个功能你可能在调整格式过程中需要用到 就这样,不用代码也不用函数,你就可以将你的拆分为N多个.接下来,就是见证奇迹的时刻: 是不是很神奇 这样操作之后,你发现那些都是数据透视...选中第一个工作,然后按住SHIFT,选中最后一个工作,这样你可以选中许多连续的工作(这时候工作簿名称后面会显示'工作组') 然后对你现在的全选,粘贴为值( 如果不需要月份,还可以删除前几行数据)

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    使用Python pandas读取多个Excel工作

    学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 标签:Python与Excel,pandas 本文将尝试使用Python pandas读取来自同一文件的多个Excel工作。...按名称选择要读取的工作:sheet_name=['用户信息','复利']。此方法要求提前知道工作名称。 选择所有工作:sheet_name=None。...图1 我们将从示例Excel文件中读取所有工作,然后将该数据框架用于后续示例。 df返回一个数据框架字典。该字典的键(keys)包含工作名称、该字典的值(values)包含工作内容。...图2 要从特定工作中获取数据,只需引用该字典中的键即可。例如,df['购物记录']返回工作“购物记录”中的数据。...图5 要从工作中获取数据,可以使用parse()方法,并提供工作名称。

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    Excel应用实践15:合并多个工作

    学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 有时候,我们需要将工作簿中的所有工作的数据合并到一个工作中。...如果工作数量很少,可以直接手工使用复制粘贴操作,然而,如果工作很多并且工作中的数据量很大,手工复制既繁琐又容易出错漏。...下面的代码假设每个工作中的标题行相同。代码将新建一个工作,将工作簿所有工作中的数据合并到这个新工作中。...UBound(arrSheetNames)) arrSheetNames(i) = ThisWorkbook.Worksheets(i).Name Next i '添加一个新工作并将其放置在所有工作之后...Worksheets(.Worksheets.Count)) End With '设置粘贴数据的位置 Set rngTarget =wksNew.Range("A1") '遍历工作并将工作中的数据粘贴到新工作

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