2020 年是元数据管理兴起的一年。在 Datakin 你可以看到元数据管理的发展历史。在前人努力的基础上,Datakin 和其它的开源数据血缘以及架构软件,比如 Airflow,Amundsen,Datahub,dbt,Egeria,Great Expectations,Iceberg,Marquez,Pandas,Parquet,Prefect,Spark 和 Superset 宣布开放血缘(Open Lineage)倡议。
编译 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 4 月 Python 热门文章推荐 1、用 Python 实现区块链的实用介绍 原文链接: http://ad
我们团队用的调度系统是 Apache Airflow(https://github.com/apache/airflow),数据传输工具是 DataX(https://github.com/alibaba/DataX),这两个工具的介绍读者可以自行查看对应的链接,不多叙述。
上个月领导给我一个模型工程化专项工作,大体内容就是,把模型团队交付的项目代码,部署到应用环境中,跑出来的结果供系统使用。这也是我最近一直在忙着做的一个事情,天天加班到8、9点。
数据治理意义重大,传统的数据治理采用文档的形式进行管理,已经无法满足大数据下的数据治理需要。而适合于Hadoop大数据生态体系的数据治理就非常的重要了。
点赞之后,上一篇传送门: https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/89340739
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。
参考:https://suncle.me/2018/04/16/Hadoop-MapReduce-HDFS-Introduction/
本文介绍了 SmartNews 利用 Flink 加速 Hive 日表的生产,将 Flink 无缝地集成到以 Airflow 和 Hive 为主的批处理系统的实践。详细介绍我们遇到的技术挑战和应对方案,以供社区分享。 项目背景 SmartNews 在过去 9 年的时间,基于 Airflow, Hive, S3, EMR 等技术栈构建了大量的数据集。随着数据量的增长,这些离线表的处理时间在逐渐拉长。另外,随着业务方迭代节奏的加快,对表的实时性也提出了更高的要求。因此,SmartNews 内部发起了 Speed
安装篇 Flink 安装与启动 Hadoop 安装与启动 Hive 安装与配置 HBase 伪分布式模式安装与启动 ZooKeeper 集群模式安装与启动 ZooKeeper 伪集群模式安装与启动 使用Docker搭建Zookeeper集群 Kafka 安装与启动 Presto 安装与启动 Spark 安装与启动 Ranger 安装与启动 ElasticSearch 安装与启动 Solr 安装与启动 Redis 安装与启动 Zeppelin 安装与初体验 Grafana 安装与启动 Prometheu
这是Amundsen官网的一句话,对于元数据的管理工作,复杂且繁琐。可用的工具很多各有千秋,数据血缘做的较好的应该是Apache Atlas,而数据可视化做的较好的应该是Apache Superset。业界一直需要一个可以整合这些功能,让数据治理更加的简单便捷,而这正是Amundsen的使命。
Apache Kafka 是一个分布式事件流平台,凭借可扩展性、耐用性和容错能力而蓬勃发展。它充当消息代理,支持实时发布和订阅记录流。其架构可确保高吞吐量、低延迟的数据传输,使其成为跨多个应用程序处理大量实时数据的首选。
Hadoop 生态系统中具有大量应用程序和执行引擎,提供了多种可满足您的分析工作负载需求的工具。
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,最后自动生成DAG定义文件。
本文最初发布于金融时报产品 & 技术博客,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
Apache Flink是一个分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算。它在所有的通用集群环境中都可以运行,在任意规模下都可以达到内存级的计算速度。
解决:统一使用BashOperator或者PythonOperator,将对应程序封装在脚本中
引言 前面写过一篇文章《端午搬砖:聊聊调度云服务》,主要讲云服务的。如果企业也业务上云,可以优先选用这些服务,减少工作量。 而在传统企业内部,数据集成是基础,更是每个企业里面都至少有一个ETL工具或者
InfoWorld 是致力于引领 IT 决策者走在科技前沿的国际科技媒体品牌,每年 InfoWorld 都会根据软件对开源界的贡献,以及在业界的影响力评选出当年的 “最佳开源软件”(2019 InfoWorld Bossie Awards,Best of Open Source Software awards),该奖项评选已经延续了十多年。
自一年多前发布 Cloudera 数据工程 (CDE) 以来,我们的首要目标是使用旨在简化自动化和可观察性的顶级工具来大规模操作 Spark 管道。在与部署 Spark 应用程序的数千名客户合作时,我们看到了管理 Spark 以及自动化、交付和优化安全数据管道的重大挑战。我们希望在真正的企业混合数据服务平台之上开发为数据工程从业者量身定制的服务。
为了方便大家梳理清楚大数据学习路线,本文从以下四个方面来介绍大数据技术: 大数据技术栈 大数据发展史 大数据应用 大数据开发岗位
The business world communicates, thrives and operates in the form of data. 商业世界以数据的形式进行通信、繁荣和运营。 The new life essence that connects tomorrow with today must be masterfully kept in motion. 连接明天和今天的新生命精华必须巧妙地保持运动。 This is where state-of-the-art workflow management provides a helping hand. 这就是最先进的工作流程管理提供帮助的地方。 Digital processes are executed, various systems are orchestrated and data processing is automated. 执行数字流程,协调各种系统,实现数据处理自动化。 In this article, we will show you how all this can be done comfortably with the open-source workflow management platform Apache Airflow. 在本文中,我们将向您展示如何使用开源工作流管理平台Apache Airflow轻松完成所有这些操作。 Here you will find important functionalities, components and the most important terms explained for a trouble-free start. 在这里,您将找到重要的功能、组件和最重要的术语,以实现无故障启动。
Argo是一个基于Kubernetes的开源容器化工作负载管理平台。它旨在简化DevOps流程,并减少运营部署和管理Kubernetes环境时的复杂性。
The many functions of Airflow are determined by the perfect interaction of its components. The architecture can vary depending on the application. It is thus possible to scale flexibly from a single machine to an entire cluster. The graphic shows a multi-node architecture with several machines. Airflow 的许多功能取决于其组件的完美相互作用。体系结构可因应用程序而异。因此,可以从单台机器灵活地扩展到整个集群。该图显示了具有多台计算机的多节点体系结构。
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。
Oozie:Cloudera公司研发,功能强大,依赖于MR实现分布式,集成Hue开发使用非常方便
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!
大数据文摘作品,转载具体要求见文末 编译团队 | 赖小娟 卫青 寒小阳 Airflow是Airbnb数据流程框架,本文接受访谈的是该工具的研发者,Tylor E.Edmiston增加了介绍和后记。 简介 我时不时会对一些看过的关于未来科技的帖子产生共鸣。 就在几周前让我产生共鸣的是Airbnb数据工程师,公司数据流程框架工具Airflow的研发者MaximeBeauchemin的一篇文章《数据工程师的崛起》( The Rise of the Data Engineer)。在天文学者公司(Astronomer
最近,关于数据科学家的工作应该包含哪些,有许多激烈的讨论。许多公司都希望数据科学家是全栈的,其中包括了解比较底层的基础设施工具,如 Kubernetes(K8s)和资源管理。本文旨在说明,虽然数据科学家具备全栈知识有好处,但如果他们有一个良好的基础设施抽象工具可以使用,那么即使他们不了解 K8s,依然可以专注于实际的数据科学工作,而不是编写有效的 YAML 文件。
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!
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
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。
数据库用户名与密码均为root,airflow使用的数据库为airflow.使用如下命令创建对应的数据库:
在数仓ETL、实时计算的场景下,我们基于Flink SQL批流一体的框架进行了一定规模的作业迁移。在研发作业管理系统中,我们引入Apache Zeppelin组件作为Flink SQL作业提交客户端,Flink 批流作业可视化预览的核心组件。在一年多时间的产线实践中,我们对作业提交的方式策略进行了几次演进,目前在跑作业规模Flink Batch 任务日均运行超5000次,流作业500+,均稳定运行。
这是一篇由 Siddharth Anand撰写的文章,他是Agari公司的数据架构师。本文是Agari使用Airbnb的Airflow实现更智能计划任务的实践,Airbnb的开源项目Airflow是一种用于数据管道的工作流调度。 工作流调度程序是一个负责让工作流在可靠并可扩展方法中周期性执行的系统。工作流调度程序是无处不在的,例如,任何有数据仓库的公司都有一个通常用于报告的专门的数据库,该数据库使用工作流调度程序夜以继日地加载到数据库。比如像Agari这样的公司更感兴趣的是可以使用工作流调度程序更可靠地执行
作者|吴建阳 翁建清 策划|褚杏娟 AWS Elastic MapReduce(以下简称 EMR) 是集齐数据接入、存储、计算、交互式查询、机器学习等一系列开源社区组件封装的云上托管大数据平台,用户可以基于 EMR 迅速拉起一套大数据集群,用于大规模数据处理、分析,使用时可根据实际业务所需灵活调配计算资源,一定程度上降低底层基础设施运维成本。AWS 是最早将大数据管理平台上云的云厂商,查询其官网发行版本记录,能检索到的最古老版本 EMR-4.2.0 发布日期为 2015 年 11 月 18 日,当是时
前文Airflow的第一个DAG已经跑起来了我们的第一个任务. 本文就来丰富这个任务.
Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一,其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。
这是一个新概念:The Modern Metadata Platform,直译就是现代元数据平台。这个概念是伴随着 Modern Data Stack 概念而生,是其中的一部分。
注意: MySQL 5.x 版本不能或有运行多个调度程序的限制——请参阅调度程序文档。MariaDB 未经过测试/推荐。
前面聊了Airflow基础架构🔗,以及又讲了如何在容器化内部署Airflow🔗,今天我们就再来看看如何通过Airflow和celery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,没看过的可以点击链接先看下之前的文章,现在只需要在其他两个节点安装worker组件即可。 Bigdata1(A) Bigdata2
数据是每项技术业务的支柱,作为一个健康医疗技术平台,Halodoc 更是如此,用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互:
Airflow是基于Python的,就是Python中的一个包。安装要求Python3.6版本之上,Metadata DataBase支持PostgreSQL9.6+,MySQL5.7+,SQLLite3.15.0+。
Airflow能做什么 Airflow是一个工作流分配管理系统,通过有向非循环图的方式管理任务流程,设置任务依赖关系和时间调度。 Airflow独立于我们要运行的任务,只需要把任务的名字和运行方式提供给Airflow作为一个task就可以。 安装和使用 最简单安装 在Linux终端运行如下命令 (需要已安装好python2.x和pip): pip install airflow pip install "airflow[crypto, password]" 安装成功之后,执行下面三步,就可以使用了。默认是使
Airflow之所以受欢迎的一个重要因素就是它的插件机制。Python成熟类库可以很方便的引入各种插件。在我们实际工作中,必然会遇到官方的一些插件不足够满足需求的时候。这时候,我们可以编写自己的插件。不需要你了解内部原理,甚至不需要很熟悉Python, 反正我连蒙带猜写的。
Apache 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(也可单机),与Oozie、Azkaban等调度平台类似。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。Airflow采用Python语言编写,并提供可编程方式定义DAG工作流(编写Python代码)。当工作流通过代码来定义时,它们变得更加可维护、可版本化、可测试和协作。
最近,在研究国外的金融科技公司,他们如何构建他们的平台战略?机缘巧合之间,刚好看到一篇关于Bank Python 相关的文章《An oral history of Bank Python》。在这篇文章里,介绍了 Bank Python 的四种基础构建块:
cxzl25,携程软件技术专家,关注大数据领域生态建设,对分布式计算和存储、调度等方面有浓厚兴趣。
airflow 是一个python写的调度平台,大致的认识是 : 定义一些任务(脚本、命令、连接...),airflow调度平台可以自动去运行,后面会给出运行日志(UI界面)等,这个UI界面(WEB端)有一些复杂的分析图谱,可以做的事情就很多了。
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