去年下半年，我一直在搞模型工程化的问题，最终呢选择了airflow作为模型调度的工具，中间遇到了很多的问题。难免需要去网上搜点答案，可能是国内使用的airflow的人群比较少，搜到的答案不是过时了，就是驴唇不对马嘴，还有很久就是直接把国外的帖子使用翻译工具翻译后贴出来。
Airflow的第一个DAG 考虑了很久,要不要记录airflow相关的东西, 应该怎么记录. 官方文档已经有比较详细的介绍了,还有各种博客,我需要有一份自己的笔记吗? 答案就从本文开始了. 本文将从
Apache Airflow 是一个由开源社区维护的，专职于调度和监控工作流的 Apache 项目，于2014年10月由 Airbnb 开源，2019年1月从 Apache 基金会毕业，成为新的 Apache 顶级项目。
Apache Pig是在HDFS和MapReduce之上的数据流处理语言，它将数据流处理自动转换为一个DAG（有向无环图）的MapReduce作业流去执行，为数据分析人员提供了更简单的海量数据操作接口。但是在DAG的作业流中，作业之间存在冗余的磁盘读写、网络开销以及多次资源申请，使得Pig任务存在严重的性能问题。大数据处理新贵Spark凭借其对DAG运算的支持、Cache机制和Task多线程池模型等优势，相比于MapReduce更适合用于DAG作业流的实现。腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark
感谢阅读「美图数据技术团队」的第 19 篇原创文章，关注我们持续获取美图最新数据技术动态。
本文为CSDN原创编译文章，禁止转载。 【编者按】在"Spark 1.4：SparkR发布，钨丝计划锋芒初露"一文中，我们有简单地介绍了1.4版本给Spark注入的新特性，在各个组件的介绍中也提到了新UI给用户带来的便捷。而从本文开始，我们将通过Databricks Blog上的系列文章深入了解新版本中的数据可视化，首先分享的是这个系列的第一篇博文——Understanding your Spark application through visualization，作者Andrew Or。 以下为译文 图
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。
数据处理逻辑多，脚本相互依赖强，运维管理监测难，怎么办？！为了解决这些问题，最近比较深入研究Airflow的使用方法，重点参考了官方文档和Data Pipelines with Apache Airflow，特此笔记，跟大家分享共勉。
MapReduce为大数据挖掘提供了有力的支持，但是复杂的挖掘算法往往需要多个MapReduce作业才能完成，多个作业之间存在着冗余的磁盘读写开销和多次资源申请过程，使得基于MapReduce的算法实现存在严重的性能问题。大处理处理后起之秀Spark得益于其在迭代计算和内存计算上的优势，可以自动调度复杂的计算任务，避免中间结果的磁盘读写和资源申请过程，非常适合数据挖掘算法。腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark版本进行深度改造，在性能、稳定和规模方面都得到了极大的提高，为大数据挖掘任务提供了有力
Airflow 是一个 Airbnb 的 Workflow 开源项目，使用Python编写实现的任务管理、调度、监控工作流平台。Airflow 是基于DAG(有向无环图)的任务管理系统，可以简单理解为是高级版的crontab，但是它解决了crontab无法解决的任务依赖问题。与crontab相比Airflow可以方便查看任务的执行状况（执行是否成功、执行时间、执行依 赖等），可追踪任务历史执行情况，任务执行失败时可以收到邮件通知，查看错误日志。
https://hortonworks.com/blog/expressing-data-processing-in-apache-tez/
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第67天，我们正在讲解CUDA C语法，希望在接下来的33天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
Airflow 是一个编排、调度和监控workflow的平台，由Airbnb开源，现在在Apache Software Foundation 孵化。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。同时，Airflow 提供了丰富的命令行工具和简单易用的用户界面以便用户查看和操作，并且Airflow提供了监控和报警系统。
由于组织越来越依赖数据，因此数据管道(Data Pipeline)正在成为其日常运营的一个组成部分。随着时间的推移，各种业务活动中使用的数据量急剧增长，从每天兆字节到每分钟千兆字节。
Apache DolphinScheduler 是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。
Apache Airflow是一个编排平台，用于以编程方式编写、安排和执行工作流。OpenTelemetry开放遥测用于生成、收集和导出遥测数据（指标、日志和跟踪），以帮助您分析软件的性能和行为。这两个开源项目看起来很自然，随着 Airflow 2.7 的推出，用户现在可以开始在 Airflow 中利用 OpenTelemetry Metrics！
大家好，我是一哥，在这个五一假期，又一个Apache项目迎来了重大版本更新——Apache Airflow 2.3.0 在五一重磅发布！
我们在日常工作中，常常会用到需要周期性执行的任务。 一种方式是采用 Linux 系统自带的 crond 结合命令行实现； 一种方式是直接使用Python； 于是我把常见的Python定时任务实现方法整理了一下，希望对大家有所帮助。
以上python文件就是Airflow python脚本，使用代码方式指定DAG的结构
1.Tez简介 Tez 是支持 DAG 作业的开源计算框架，它可以将多个有依赖的作业转换为一个作业从而大幅提升 DAG 作业的性能。 从本质上讲，Tez 组成非常简单，只有两个组成部分： 数据处理管道引擎，其中一个引擎可以输入，处理和输出实现以执行任意数据处理 数据处理应用程序的主机，通过它可以将上述任意数据处理“任务”组合到任务 DAG 中，以根据需要处理数据。 总的来说MR任务在map和reduce阶段都会产生I/O落盘，但是Tez就不要这一步骤了。 Tez采用了DAG（有向无环图）来组织MR任务。核心
记得第一次参与大数据平台从无到有的搭建，最开始任务调度就是用的Crontab，分时日月周，各种任务脚本配置在一台主机上。crontab 使用非常方便，配置也很简单。刚开始任务很少，用着还可以，每天起床巡检一下日志。随着任务越来越多，出现了任务不能在原来计划的时间完成，出现了上级任务跑完前，后面依赖的任务已经起来了，这时候没有数据，任务就会报错，或者两个任务并行跑了，出现了错误的结果。排查任务错误原因越来麻烦，各种任务的依赖关系越来越负责，最后排查任务问题就行从一团乱麻中，一根一根梳理出每天麻绳。crontab虽然简单，稳定，但是随着任务的增加和依赖关系越来越复杂，已经完全不能满足我们的需求了，这时候就需要建设自己的调度系统了。
OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件，数据量超 1EB，离线任务数近百万，实时任务数千，数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题，一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”，不管是性能问题，还是参数配置问题，甚至是一些常见的权限报错问题，都需要咨询平台给出具体的解决方案；另一方面是平台面对各类繁杂任务，运维人员经常需要对任务故障定位和排除，由于任务链路长，组件日志多，运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断，不仅要能够帮助用户快速定位异常问题，还需给出具体的建议和优化方案，同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务，从而达到降本增效的目的。据调研，目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台，通过诊断平台周优化任务实例数超2 万，取得了良好的效果。
基于一个word count的简单例子理解Job、Stage、Task的关系，以及各自产生的方式和对并行、分区等的联系；
Stages页面会显示作业所有的stage信息, 不区分stage属于哪个job. 如图:
工作流：有的同学认为执行一个脚本就是执行一个任务，而有的同学则是将多个脚本组装的流称为任务。本文采用后者的思路，为了避免歧义，则会将任务流称为工作流。
AI科技评论按：6.13号上午，中科院计算所研究员徐君在微博中宣布，Easy Machine Learning 系统开源，欢迎大家下载。AI科技评论编辑第一时间为大家带来该系统的功能介绍。 在许多大
本文是作者本人做数仓调优时，所经常使用的SQL调优技巧，这些“技巧”也是经过日常不断摸索、问题排查以及网络检索并且经过本人在线上大规模使用过的，对于下面这12条（不算多，但特别有用）调优小“技巧”，希望能帮助阅读本文的同学能够在日常编写分析语句时，提升任务执行的效率。
既然秃头填坑, 那就该让这变得更加有价值, 有必要总结出来, 减少其他同事踩坑的可能。
本文就两个问题进行讨论：1. 相比于Shark，为什么像Hive之类的传统MapReduce框架比较慢? 2. 对于细粒度的任务模型(fine-grained task model)，究竟有些什么优势
PTE（Parallel Transaction Executor，一种基于 DAG 模型的并行交易执行器）的引入，使 FISCO BCOS 具备了并行执行交易的能力，显著提升了节点交易处理的效率。
大家好，我是一哥，最近有小伙伴私聊我说他们的调度系统经常出问题，领导要求大家人在哪电脑背到哪，家庭生活一地鸡毛……，其实我也有类似的经历，今天给大家分享一下做调度系统的一些经验！
在 2020 年 12 月 17 日 Apache Airflow 团队发布了 Apache Airflow 2.0.0。当时就想写写 Airflow 的新特性，但是粗略的看了下《Apache Airflow 2.0 is here!》这篇文章，发现 Airflow2.0 是一个超级大的版本更新，不仅仅 UI 更新了，最核心的组件 Scheduler 性能也有了极大的提升，分布式环境下的高可用模型也做了改变，同时还有 Airflow 上的 Operator 和 Hook 也做了新的分门别类，对于这个版本在复杂的生产环境下是否能稳定运行，感到一丝怀疑，遂后面没有在关注了。
来源：https://www.biaodianfu.com/python-schedule.html
https://www.biaodianfu.com/python-schedule.html
The more preferable approach to installing Apache-Airflow is to install it in a virtual environment. Airflow requires the latest version of PYTHON and PIP (package installer for python).
使用 GitHub Actions 构建有效的 CI/CD 管道以测试您的 Apache Airflow DAG 并将其部署到 Amazon MWAA
通过这篇文章，我想分享我们部署的重要方面，这些方面帮助我们实现了一个可伸缩、可靠的环境。我希望如果你现在开始在生产环境中使用 Airflow，或者想评估一些不同的想法并将它们融入你的用例中，这会对你有所帮助。
作者|Sam Wheating Megan Parker 译者|Sambodhi 策划|罗燕珊 Apache Airflow 是一个能够开发、调度和监控工作流的编排平台。在 Shopify，我们已经在生产中运行了两年多的 Airflow，用于各种工作流，包括数据提取、机器学习模型训练、Apache Iceberg 表维护和 DBT 驱动的数据建模。在撰写本文时，我们正通过 Celery 执行器和 MySQL 8 在 Kubernetes 上来运行 Airflow 2.2。 Shopify 在 Airflo
前段时间给大家分享了阿里的数仓建设《阿里数据仓库研发规范》,本文主要讲解下创业型公司是如何建设数仓的。本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设，有提到早期的数据服务中存在不少问题，虽然在做运营Dashboard系统时，对后台数据服务进行了梳理，构建了数据处理的底层公共库等，但是仍然存在一些问题：
Airflow是一个以编程方式创作、调度和监控工作流程的平台。这些功能是通过任务的有向无环图（DAG）实现的。它是一个开源的，仍处于孵化器阶段。它于2014年在Airbnb的保护伞下进行了初始化，从那时起，它在GitHub上获得了大约800个贡献者和13000颗星星的良好声誉。Apache Airflow 的主要功能是调度工作流程，监控和创作。
本文将重点探讨数据处理层中数据仓库的建设。早期的数据服务中存在不少问题，虽然在做运营Dashboard系统时，对后台数据服务进行了梳理，构建了数据处理的底层公共库等，但是仍然存在一些问题：
在使用BigData大约8年以上之后，我遇到了大量的项目。Esp Apache的运动对于BigData域非常强大。每个人都会提出一个针对特定解决方案的项目。但是，由于有这么多项目出现，我找不到一个可以查看它们的地方。所以，这就是这个页面背后的灵感。一站式，查看所有Apache BigData项目。当然，这个页面需要不断更新。如果您发现任何项目缺失，请发表评论
总第491篇 2022年 第008篇 随着美团外卖业务不断发展，外卖广告引擎团队在多个领域进行了工程上的探索和实践，目前已经取得了一些成果。我们计划通过连载的形式分享给大家，本文是《美团外卖广告工程实践》专题连载的第一篇。 本文针对业务提效的目标，介绍了美团外卖广告引擎在平台化过程中的一些思考和实践。我们围绕实际遇到的问题、思考过程以及具体的落地方案，从业务的标准化、技术框架、产研新流程的改造等三个方面进行展开，希望能为读者提供思路上的借鉴。 1 前言 2 现状分析 3 目标 4 整体设计 4.1 整体思
任务是需要资源(CPU 时间、内存、存储、网络带宽等)在指定时间内完成的一段计算工作。
Airflow 作为一款开源分布式任务调度框架，已经在业内广泛应用。本文总结了 Freewheel Transformer 团队近两年使用 Airflow 作为调度器，编排各种批处理场景下 ETL Data Pipelines 的经验，希望能为正在探索 Airflow 的技术团队提供一些参考价值。
distinct会将b列所有的数据保存到内存中，形成一个类似hash的结构，速度是十分的块；但是在大数据背景下，因为b列所有的值都会形成以key值，极有可能发生OOM
Spark SQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件，它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据，在很多应用领域都有成功的生产实践，但是在超大规模集群和数据集上，Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战。为了应对这些挑战，英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上，改进并实现了自适应执行引擎。本文首先讨论Spark SQL在大规模数据集上遇到的挑战，然后介绍自适应执行的背景和基本架构，以及自适应执行如何应对Spark SQL这些问题，最后我们将比
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