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    【 airflow 实战系列】 基于 python 的调度和监控工作流的平台

    本文介绍了 Airflow 这款开源的 DAG 流程编排框架,从架构、原理、优点、使用场景、实现细节、扩展、ETL、数据依赖、资源依赖、任务依赖、安全、Hook、日志、任务定义、执行、调度、监控、运维、社区、文档等方面进行了详细的介绍。Airflow 旨在解决 Celery 和 Kubernetes 等工具无法解决的问题,通过实践证明了 DAG 流程编排的价值。Airflow 的架构设计巧妙,实现了分布式、高可用的 DAG 执行引擎。Airflow 使用 Python 实现,支持多种 DAG 定义格式,可与主流的分布式数据存储系统无缝集成。Airflow 还支持云原生技术,可以轻松地在 Kubernetes 上运行。通过本文的讲解,读者可以了解到 Airflow 的设计理念、架构、使用方式和实现细节,掌握如何在分布式环境下实现 DAG 流程编排。同时,本文还提供了实际案例,帮助读者更好地理解 Airflow 的使用方式。

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    Linux下定时任务配置深入理解

    关于定时任务的配置其实是一个老掉牙的问题了,为什么我又要总结一遍呢?我想大概有以下几点原因。首先,大多数文章都聚焦于cron语法,而比较忽视具体的操作步骤。其次,很多文章都介绍的比较凌乱,层次不是很清楚。而且,当我理清楚linux下定时任务配置的一套流程之后,深刻的觉得他的设计真的是很周到的。不过最重要的一点大概就是我非常不喜欢那种堆砌命令用法的文章,好像Linux就是他写的一样,东一块说明,西一块说明,谁都不知道这些说明是谁说的,从哪里来的,是不是以讹传讹,可信度有多少,是不是已经不被支持,等等。尤其是在当前这种版本飞速迭代的年代,对于一些重要配置只知其然不知其所以然是非常可怕的一件事。 其实关于定时任务配置这一块没有任何技术含量,重要的就是细心一点,理清配置文件之间的关系即可。

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