开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

使用Airflow将文件从本地系统上传到Google Bucket - Python

Airflow是一个开源的任务调度和工作流管理平台，可以帮助用户轻松地创建、调度和监控复杂的工作流。它使用Python编写，具有可扩展性和灵活性，可以与各种云计算平台和服务集成。

Google Bucket是Google Cloud Platform（GCP）提供的一种对象存储服务，类似于其他云计算提供商的对象存储服务。它提供了高可用性、可扩展性和安全性，可以存储和访问各种类型的数据。

要使用Airflow将文件从本地系统上传到Google Bucket，可以按照以下步骤进行操作：

安装Airflow：首先，需要在本地系统上安装Airflow。可以使用pip命令安装Airflow的Python包。
配置Airflow：在安装完成后，需要进行Airflow的配置。配置文件包括连接到Google Cloud的凭据、任务调度器和执行器等。
创建DAG（有向无环图）：在Airflow中，任务调度是通过DAG进行的。可以创建一个新的DAG来定义上传文件的工作流。DAG定义了任务之间的依赖关系和执行顺序。
创建任务：在DAG中，可以创建一个任务来执行文件上传操作。任务可以使用PythonOperator或BashOperator等Airflow提供的操作符来执行特定的操作。
配置任务：在任务中，需要配置文件的本地路径和Google Bucket的目标路径。可以使用Google Cloud的Python SDK或API来实现文件上传操作。
运行任务：在Airflow中，可以手动触发DAG的运行，也可以设置定时器来自动触发任务的执行。可以使用Airflow的命令行工具或Web界面来运行和监控任务的执行情况。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云对象存储（COS）：腾讯云提供的对象存储服务，类似于Google Bucket。它具有高可用性、可扩展性和安全性，适用于各种场景。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云云函数（SCF）：腾讯云提供的无服务器计算服务，可以在云端运行代码。可以使用SCF来执行文件上传操作。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/scf
腾讯云云监控（CM）：腾讯云提供的监控和管理云资源的服务。可以使用CM来监控Airflow任务的执行情况。详细信息请参考：https://cloud.tencent.com/product/cm

相关搜索:Laravel:如何将pdf文件直接上传到Google Cloud Storage bucket，而无需先将其保存到本地使用Python API从Google Cloud Datalab上传文件到Google Cloud Storage Bucket 使用Python Flask将图像文件保存在Google App Engine上的文件系统上使用Python(本地系统)将文件上传到Google云存储使用python将文件上传到google drive api 使用python将文件上传到google-cloud-storage存储桶时捕获异常使用python将文件上传到Google云平台的存储桶时出现问题如何使用google oauth将google bucket目录中的所有文件下载到本地目录如何使用JSON API和CloseableHttpClient将文件上传到Google Cloud Storage bucket？如何使用Lambda将文件从“文件夹”A复制到同一Bucket上的文件夹B

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

使用helm将本地部署文件上传到harbor chart上

helm plugin list #查看创建项目并推送chart到harbor # 然后创建一个测试的 Chart 进行推送测试： helm create hello-helm # 打包chart，将chart...如果你需要更新存储在 Harbor 中的 Helm Chart，可以通过以下方式来实现：重新上传 Helm Chart: 首先，你需要在本地重新构建或修改 Helm Chart，并生成一个新的 .tgz...文件。...然后，使用 helm push 命令将新的 Helm Chart 上传到 Harbor 中。...在本地执行以下命令： helm repo update 这将从存储库中下载最新的索引文件，以使 Helm 可以获取到最新的可用 Chart。

1.8K2 0

面向DataOps：为Apache Airflow DAG 构建 CICD管道

使用 Airflow，您可以将工作流创作为用 Python 编写的任务(Task)的有向无环图 (DAG)。...它旨在缩短系统开发生命周期并提供具有高质量软件的持续交付。 DevOps 是一组实践，旨在缩短将更改提交到系统和将更改投入正常生产之间的时间，同时确保高质量。...该帖子和视频展示了如何使用 Apache Airflow 以编程方式将数据从 Amazon Redshift 加载和上传到基于 Amazon S3 的数据湖。...工作流程没有 DevOps 下面我们看到了一个将 DAG 加载到 Amazon MWAA 中的最低限度可行的工作流程，它不使用 CI/CD 的原则。在本地 Airflow 开发人员的环境中进行更改。...要使用该pre-push钩子，请在本地存储库中创建以下文件 .git/hooks/pre-push： #!

3K3 0

【翻译】Airflow最佳实践

1.4 通讯在不同服务器上执行DAG中的任务，应该使用k8s executor或者celery executor。于是，我们不应该在本地文件系统中保存文件或者配置。...如果可能，我们应该XCom来在不同的任务之间共享小数据，而如果如果数据量比较大，则应该使用分布式文件系统，如S3或者HDFS等，这时可以使用XCom来共享其在S3或者HDFS中的文件地址。... }} （变量Variable使用不多，还得斟酌） 1.6 Top level Python code 一般来说，我们不应该在Airflow结构（如算子等）之外写任何代码...每次Airflow解析符合条件的python文件时，任务外的代码都会被运行，它运行的最小间隔是使用min_file_process_interval来定义的。 2....python your-dag-file.py 如此运行DAG脚本文件，如果没有产生异常，即保证了没有依赖或者语法等方面的问题。

3K1 0

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

在本指南中，我们将深入探讨构建强大的数据管道，用 Kafka 进行数据流处理、Spark 进行处理、Airflow 进行编排、Docker 进行容器化、S3 进行存储，Python 作为主要脚本语言。...我们第一步涉及一个 Python 脚本，该脚本经过精心设计，用于从该 API 获取数据。为了模拟数据的流式传输性质，我们将定期执行此脚本。...流式传输到 S3 initiate_streaming_to_bucket：此函数将转换后的数据以 parquet 格式流式传输到 S3 存储桶。它使用检查点机制来确保流式传输期间数据的完整性。...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...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。

5991 0

大规模运行 Apache Airflow 的经验和教训

经过几次试验，我们发现，在 Kubernetes 集群上运行一个 NFS（Network file system，网络文件系统）服务器，可以大大改善 Airflow 环境的性能。...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）。...例如，我们可以让用户直接将 DAG 直接上传到 staging 环境，但将生产环境的上传限制在我们的持续部署过程中。...然而，这可能会导致规模上的问题。当用户合并大量自动生成的 DAG，或者编写一个 Python 文件，在解析时生成许多 DAG，所有的 DAGRuns 将在同一时间被创建。...然后，单独的工作集可以被配置为从单独的队列中提取。可以使用运算符中的 queue 参数将任务分配到一个单独的队列。

2.5K2 0

Introduction to Apache Airflow-Airflow简介

Apache Airflow 是由Airbnb开发的工作流程（数据管道）管理系统。它被200多家公司使用，如Airbnb，雅虎，PayPal，英特尔，Stripe等等。...网页服务器（WebServer）：Airflow的用户界面。它显示作业的状态，并允许用户与数据库交互并从远程文件存储（如谷歌云存储，微软Azure blob等）中读取日志文件。...它非常适合在本地计算机或单个节点上运行气流。...易于使用：如果你具备一点python知识，你会很高兴去部署Airflow。...使用标准 Python 编写代码：您可以使用 Python 创建简单到复杂的工作流，并具有完全的灵活性。

2.1K1 0

你不可不知的任务调度神器-AirFlow

AirFlow 将workflow编排为tasks组成的DAGs，调度器在一组workers上按照指定的依赖关系执行tasks。...Airflow 使用 DAG (有向无环图) 来定义工作流，配置作业依赖关系非常方便，从管理方便和使用简单角度来讲，AirFlow远超过其他的任务调度工具。...AIRFLOW_HOME = ~/airflow # 使用 pip 从 pypi 安装 pip install apache-airflow # 初始化数据库 airflow initdb #...Taskinstance将根据任务依赖关系以及依赖上下文决定是否执行。然后，任务的执行将发送到执行器上执行。...而且，Airflow 已经在 Adobe、Airbnb、Google、Lyft 等商业公司内部得到广泛应用；国内，阿里巴巴也有使用（Maat），业界有大规模实践经验。快来试一试吧！ ? ?

3.3K2 1

大数据调度平台Airflow（八）：Airflow分布式集群搭建及测试

参照单节点安装Airflow中安装anconda及python3.72、在所有节点上安装airflow 每台节点安装airflow需要的系统依赖yum -y install mysql-devel gcc...airflow.cfg文件修改AIRFLOW_HOME/airflow.cfg文件，确保所有机器使用同一份配置文件，在node1节点上配置airflow.cfg，配置如下：[core]dags_folder...node2:3306/airflow将node1节点配置好的airflow.cfg发送到node2、node3、node4节点上：(python37) [root@node1 airflow]# scp...下载 airflow-scheduler-failover-controller 第三方组件，将下载好的zip包上传到node1 “/software”目录下。...，上传到所有Airflow节点{AIRFLOW_HOME}/dags目录下。

2.1K10 5

助力工业物联网，工业大数据之服务域：AirFlow的介绍【三十一】

='sh xxxx.sh' 上传到web界面中场景：Apache平台 AirFlow：Airbnb公司研发，自主分布式、Python语言开发和交互，应用场景更加丰富开发Python文件 # step1...2014年，Airbnb创造了一套工作流调度系统：Airflow，用来替他们完成业务中复杂的ETL处理。...从清洗，到拼接，只用设置好一套Airflow的流程图。 2016年开源到了Apache基金会。 2019年成为了Apache基金会的顶级项目：http://airflow.apache.org/。...设计：利用Python的可移植性和通用性，快速的构建的任务流调度平台功能：基于Python实现依赖调度、定时调度特点分布式任务调度：允许一个工作流的Task在多台worker上同时执行 DAG任务依赖...开发背景下的系统建议使用小结了解AirFlow的功能特点及应用场景 04：AirFlow的部署启动目标：了解AirFlow的工具部署及管理路径 step1：安装部署 step2：启动测试

2761 0

Python实现GCS bucket断点续传功能，分块上传文件

任何程序错误，以及技术疑问或需要解答的，请扫码添加作者VX：1755337994 Python实现GCS bucket断点续传功能，分块上传文件环境：Python 3.6 我有一个关于使用断点续传到...我已经编写了一个Python客户端，用于将大文件上传到GCS（它具有一些特殊功能，这就是为什么gsutil对我公司不适用的原因）。...我还以超过50Mbps的上传速度在不同的网络基础架构上运行了该测试，效果非常好。...参考地址：https://googleapis.dev/python/google-resumable-media/latest/resumable_media/requests.html#resumable-uploads...(credentials) from google.resumable_media.requests import ResumableUpload import io bucket_name='xxxxxxx

1.2K2 0

Airflow 实践笔记-从入门到精通一

在airflow 2.0以后，因为task的函数跟python常规函数的写法一样，operator之间可以传递参数，但本质上还是使用XComs，只是不需要在语法上具体写XCom的相关代码。...安装Airflow Airflow适合安装在linux或者mac上，官方推荐使用linux系统作为生产系统。...制作Dockerfile文件使用freeze命令先把需要在python环境下安装的包依赖整理出来，看看哪些包是需要依赖的。...配置文件中的secrets backend指的是一种管理密码的方法或者对象，数据库的连接方式是存储在这个对象里，无法直接从配置文件中看到，起到安全保密的作用。...AIRFLOW__CORE__DAGS_FOLDER 是放置DAG文件的地方，airflow会定期扫描这个文件夹下的dag文件，加载到系统里。

4.5K1 1

GitHub十大Python项目推荐，Star最高26.4k

编程语言的易用性，它在实时和非实时系统中的效率，以及它丰富的“救急”库集合，是开发人员喜欢 Python 的重要原因。...像Python这样的编程语言可以让我们自由地将梦想中的项目变成现实，展示我们的才华。这就是为什么我们要探索 GitHub 上的一些顶级 Python 项目。...在本文中，我们将介绍一些使用 Python 构建的GitHub上最好的项目。...Vasa 的脚本允许我们一次性从 Google 上下载数百张图片到本地计算机。...此工具的工作方式是安装库、使用命令、将所需的关键字作为参数，以及让该工具发挥其神奇的作用。本质上是在google images 索引中搜索带有指定关键字的图片，找到后就进行下载。

3.5K4 0

google cloud--穷人也能玩深度学习

使用google cloud有个好处就是完全不占用本地电脑资源，需要跑的时候扔个命令让google cloud跑就是，而且不阻塞自己的其它任何工作。跑的过程中生成的数据全部都会存储在存储分区中。 ?...我的是us-east1 REGION=us-east1 将data文件夹上传到google cloud gsutil cp -r data gs://$BUCKET_NAME/data 设置TRAIN_DATA...其中custom配置需要自己写一个配置文件，通过加载配置文件来运行，不能直接将配置以命令行参数的方式添加 ?...同时google cloud也支持tensorboard，使用很简单 python -m tensorflow.tensorboard --logdir=$OUTPUT_PATH ?...# 总结 google cloud对于自家的tensorflow支持可以算的上完美。如果学习的是其它深度学习框架则需要使用传统云服务器的方式，开虚拟机去跑任务。

2.9K10 0

google cloud ：穷人也能玩深度学习

，另外不差钱的推荐上双TITAN X 介绍前段时间听richardcliu介绍，google cloud现在有优惠，充值1美元赠送300美元，最多可使用1年。用了之后觉得价格挺公道的。...使用google cloud有个好处就是完全不占用本地电脑资源，需要跑的时候扔个命令让google cloud跑就是，而且不阻塞自己的其它任何工作。跑的过程中生成的数据全部都会存储在存储分区中。...我的是us-east1 REGION=us-east1 将data文件夹上传到google cloud gsutil cp -r data gs://$BUCKET_NAME/data 设置TRAIN_DATA...其中custom配置需要自己写一个配置文件，通过加载配置文件来运行，不能直接将配置以命令行参数的方式添加详细的ml-engine命令参数参考 https://cloud.google.com/sdk...同时google cloud也支持tensorboard，使用很简单 python -m tensorflow.tensorboard --logdir=$OUTPUT_PATH 生成模型创建临时变量

18.7K1 1

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

如下：二、SSHOperator及调度远程Shell脚本在实际的调度任务中，任务脚本大多分布在不同的机器上，我们可以使用SSHOperator来调用远程机器上的脚本任务。...系统. ~/.profile#CentoOS或者RedHat系统. ~/.bashrc关于SSHOperator参数详解可以参照：airflow.providers.ssh.operators.ssh.../bin/bashecho "==== execute second shell ===="4、编写DAG python配置文件注意在本地开发工具编写python配置时，需要用到SSHOperator，...使用HiveOperator时需要在Airflow安装节点上有Hive客户端，所以需要在node4节点上配置Hive客户端。...配置文件注意在本地开发工具编写python配置时，需要用到HiveOperator，需要在本地对应的python环境中安装对应的provider package。

7.5K5 3

如何用TensorFlow和Swift写个App识别霉霉？

下面我会分享从收集“霉霉”照片到制作使用预训练模型识别照片的 iOS 应用的大体步骤：预处理照片：重新调整照片大小并打上标签，然后切分成训练集和测试集，最后将照片转为 Pascal VOC 格式将照片转为...为了给我们的照片生成边界框，我用了 Labelling，这是一个 Python 程序，能让你输入标签图像后为每个照片返回一个带边界框和相关标签的 xml 文件（我整个早上都趴在桌子上忙活着用 Labelling...在我的 train/bucket 中，我可以看到从训练过程的几个点中保存出了检查点文件： ? 检查点文件的第一行会告诉我们最新的检查点路径——我会从本地在检查点中下载这3个文件。...将它们保存在本地目录中，我就可以使用Objection Detection的export_inference_graph 脚本将它们转换为一个ProtoBuf。...现在我们准备将模型部署到 ML Engine 上，首先用 gcloud 创建你的模型： gcloud ml-engine models create tswift_detector 然后通过将模型指向你刚上传到

12.1K1 0

手把手帮你视频转文本（2-音频转录）

第一篇中，我们转换后的PCM文件，还是存储在本地文件系统中。...接下来，我们需要基于百度云的对象存储BOS服务，将文件上传到云端：首先，我们需要开通BOS服务，获取相关access-key，建立相关的bucket。...最后，完成本地文件上传到云端bucket，同时将相关日志记录到本地MySQL数据库。...查询转写任务结果，将转写成功的结果，保存到本地数据库。...到此，我们将完成了将PCM文件上传到云端，并实现调用录音转写服务，解析得到文本内容，如果相关问题或疑问，欢迎给我留言。

1.1K0 1

在Ubuntu 16.04如何使用Percona将MySQL类别的数据库备份到指定的对象存储上呢？

在本教程中，我们将扩展先前的备份系统，将压缩的加密备份文件上载到对象存储服务。准备在开始本教程之前，您需要一个配置了本地Percona备份解决方案的MySQL数据库服务器。...安装依赖项我们将使用一些Python和Bash脚本来创建备份并将它们上传到远程对象存储以便妥善保管。我们需要cos-python-sdk-v5Python库与对象存储API进行交互。...使用apt-get update刷新我们的本地包索引，然后输入apt-get install命令从Ubuntu的默认存储库安装Python 3-pip版本： $ sudo apt-get update...这将执行许多与backup-mysql.sh备份脚本相同的功能，具有更基本的组织结构（因为不需要在本地文件系统上维护备份）以及上载到对象存储的一些额外步骤。...如果您需要将备份还原到其他服务器上，请将该文件的内容复制到/backups/mysql/encryption\_key新计算机上，设置本教程中概述的系统，然后使用提供的脚本进行还原。

13.4K3 0

Airflow 实践笔记-从入门到精通二

DAG 配置表中的变量DAG_FOLDER是DAG文件存储的地址，DAG文件是定义任务流的python代码，airflow会定期去查看这些代码，自动加载到系统里面。...Airflow封装了很多operator，开发者基于需要来做二次开发。实际上各种形式的operator都是python语言写的对象。...Schedule本质上是一个while true循环，不断检查每个任务的状态，如果其上游任务都跑完，并且当前系统资源足够task slots，就会把该任务变成queued状态，等待executor去具体执行...但是需要注意的是，这种传参本质上还是通过xcom来实现传递的,必须是可序列号的对象，所以参数必须是python最基本的数据类型，像dataframe就不能作为参数来传递。...string_data=str(results), bucket_name=self._s3_bucket, key=self.

2.4K2 0

0613-Airflow集成自动生成DAG插件

作者：李继武 1 文档编写目的 Airflow的DAG是通过python脚本来定义的，原生的Airflow无法通过UI界面来编辑DAG文件，这里介绍一个插件，通过该插件可在UI界面上通过拖放的方式设计工作流...Airflow插件集成 2. 使用介绍 3. 总结安装环境 1. RedHat7.4 2. Python2.7 3. Airflow1.10.1 2 集成DAG生成插件 1....在github上下载该插件并上传到服务器上并解压，github地址为： https://github.com/lattebank/airflow-dag-creation-manager-plugin...修改依赖，将task1和task3都作为task2的依赖:先点击task2，点击Change Upstream，选择task3。 ? 10. 点击保存 ? 11....启动之后airflow仍会将之前积压的批次执行，终端上查看这两个文件 ? ? 4 总结 1. 该插件目前只适用于Python2，对于Python3的环境不适合。

5.8K4 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭