概述 本方案采用Updater application block简称UAB,是Microsoft patterns & practices（模式&实践组）早期开发的一个自动更新的组件为基础，并且更具实际情况扩展了多项功能，来实现对客户端应用程序或Web应用程序实现自动在线更新的功能。 背景 随着业务的不断扩展，产品已经开始在全国各省开始部署，同时也给实施和客服部门带来了非常大的压力，随之而来的实施成本也在不断的增加。除了提高产品质量，我们需要解决一个紧迫的问题就是统一版本，降低实施难
界面只是为了参考功能,底层的数据采集服务 需要自己下载zdh_server 部署,服务器资源有限,请手下留情
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。
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！
之前的很多研究其实跟工程化是比较脱节的，模型在小环境中工作得很好，并不意味着它在任何地方都可以工作得很好。 各类开源项目其实很大程度上满足了我这样的调包工程师的需求，那么工程化就非常有必要了。 之前《DataOps、MLOps 和 AIOps，你要的是哪个Ops？》文章提到：DataOps、MLOps 和 AIOps的一些异同：
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。
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。
在过去的几年里，数据工程领域的重要性突飞猛进，为加速创新和进步打开了大门——从今天开始，越来越多的人开始思考数据资源以及如何更好地利用它们。这一进步反过来又导致了数据技术的“第三次浪潮”。“第一次浪潮”包括 ETL、OLAP 和关系数据仓库，它们是商业智能 (BI) 生态系统的基石，无法应对大数据的4V[1]的指数增长。由于面向 BI 的栈的潜力有限，我们随后见证了“第二次浪潮”：由于 Hadoop 生态系统（允许公司横向扩展其数据平台）和 Apache Spark（为大规模高效的内存数据处理打开了大门）。
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
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。
Process builder是Delmia Apriso中主要的业务流程管理工具，也是DELMIA更广泛的Apriso制造运营管理解决方案的核心应用程序，Process Builder允许使用屏幕流管理设计方法和实体（如项目、屏幕、布局、视图和操作（函数））创作用户界面和业务逻辑。该应用程序能够快速方便地管理和修改开发的设计，使您能够根据需要随时更改业务流程。由于增强了对可重用性的支持，以前开发的逻辑可以在新的设计中快速重用。
在你向一些大神请教的时候，他可能也会推荐你学习这两个高级编程语言，然后顺便在推荐你了解一下SQL以及Math。如果讲究点的，可能还会传授你一些Spark、AWS/云计算的经验。
Docker在开发中使用的越来越多了，最近搞了一个Spring Boot应用，为了方便部署将Mysql也放在Docker中运行。那么怎么初始化 SQL脚本以及数据呢？
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
介绍了如何安装、配置、及使用，本文介绍如何如何部署一个健壮的 apache-airflow 调度系统 - 集群部署。
点赞之后，上一篇传送门： https://blog.csdn.net/weixin_39032019/article/details/89340739
Airflow[1]是一个分布式任务调度框架，可以把具有上下级依赖关系的工作流组装成一个有向无环图[2]; 有向无环图长得就如下一般：
在不久前的 Apache DolphinScheduler Meetup 2021 上，有赞大数据开发平台负责人宋哲琦带来了平台调度系统从 Airflow 迁移到 Apache DolphinScheduler 的方案设计思考和生产环境实践。
在Spring Boot中，Spring Boot会自动搜索映射的Entity，并且创建相应的table，但是有时候我们希望自定义某些内容，这时候我们就需要使用到data.sql和schema.sql。
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。
日常工作中，经常会遇到数据质量问题（完整性、准确性、一致性和及时性等）。该平台将整个数据质量处理过程形成一个闭环，从最初的规则库配置，到执行过程中质量异常告警，再到问题处理流程跟踪，到最后的解决方案沉淀等一系列的操作都在该平台完成。
原文：https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/best-practices.html
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。
最近几周一直在折腾 Airflow ,本周在写一个流水线任务，分为 4 个步骤，第一步会读取数据库 db ，然后是对读取的数据根据某个数据指标进行分组处理，同一个任务接收多组数据参数并列执行任务，并发执行提高任务的执行效率，流程执行如下：
平常我们线上执行的SQL脚本都是很粗犷的。呼叫一下DBA或者运维，把脚本发过去，然后告诉他在哪个环境执行。然后双方沟通不畅，测试环境的脚本执行到生产了！脚本写的有问题执行错了却没有回滚脚本！或者每个人都有执行SQL脚本的权利，出事之后互相甩锅！等等一系列问题都是胖哥遇到过的。
大数据调度系统，是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。
入行几年的程序员们, 多少都对工作流有所了解。Java语言支持的工作流有很多选择, 最早的JBPM, 到现在比较出名的Activiti, Camunda, Flowable等等, 都是比较常见的开源产品。
随着公司规模的增长，对大数据的离线应用开发的需求越来越多，这些需求包括但不限于离线数据同步(MySQL/Hive/Hbase/Elastic Search 等之间的离线同步)、离线计算(Hive/MapReduce/Spark 等)、定时调度、运行结果的查询以及失败场景的报警等等。
分别是安装JetBrains插件，第三方插件，本地已下载的插件包。详情见往期关于settings的文章。
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。
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
Airflow 于 2014 年 10 月由 Airbnb 的 Maxime Beauchemin 开始。它是第一次提交的开源，并在 2015 年 6 月宣布正式加入 Airbnb Github。
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。
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。
执行Hive SQL脚本查询mytable表数据前10条，field以”\t”分割，并输出到hdfs指定路径。
伴随着技术的不断发展与进步，我们会接触和使用越来越多的数据源。从经久不衰的MySQL、Oracle、SQLserver、DB2等关系数据库，到方兴未艾的MongoDB、Redis、Cassandra等NoSQL产品，再到屡见不鲜的各种大数据组件，如Hive、Impala、HBase、Phoenix、Spark，以及林林总总的时序数据库、全文检索系统、图数据库等等。如果有一个Client，能够连接所有这些数据源，并将常规开发环境（如SQL脚本）都集中在一个GUI中，则必将为技术人员节省大量寻找并熟悉相应工具的时间，从而提高工作效率。正所谓工欲善其事，必先利其器，本篇介绍的DBeaver正是这样一款工具软件。
今天介绍一下IDEA的一些炫酷的插件，IDEA强大的插件库，不仅能给我们带来一些开发的便捷，还能体现我们的与众不同。
Airflow中最重要的还是各种Operator，其允许生成特定类型的任务，这个任务在实例化时称为DAG中的任务节点，所有的Operator均派生自BaseOparator,并且继承了许多属性和方法。关于BaseOperator的参数可以参照：
1.代码生成器： [正反双向](单表、主表、明细表、树形表，快速开发利器) freemaker模版技术 ,0个代码不用写,生成完整的一个模块,带页面、建表sql脚本、处理类、service等完整模块 2.多数据源：（支持同时连接无数个数据库，可以不同的模块连接不同数的据库）支持N个数据源 3.阿里数据库连接池druid,安全权限框架 shiro（菜单权限和按钮权限）, 缓存框架 ehcache 4.代码编辑器，在线模版编辑，仿开发工具编辑器 5.调用摄像头拍照 自定义裁剪编辑头像，头像图片色度调节 6.websocket 及时站内信并声音提醒、实时在线管理、websocket及时刷新页面（完胜ajax技术） 7.redis存储分布式缓存 自windows redis 绿色版，方便开发者本地开发测试 ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 服务介绍 （各个服务单独运行，高可用、低耦合） 一：springcloud服务 ------------------------------------------------------------------------------------- 1.nacos 阿里注册中心：官方eureka停止更新，目前比较好的取代者就是nacos 2.zipkin 跟踪服务：分布式跟踪日志,基于内存存储记录 3.gateway 网关路由服务：分发请求，统一管理过滤，结合 ribbon 负载均衡、feign服务调用 4.springboot-admin 监控中心服务：统一界面管理，查看各个服务运行状态 actuator健康检查 5.sentinel 高可用流量管理框架：以流量为切入点，限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护 二：工作流服务 -------------------------------------------------------------------------------------------- 1.模型管理 ：web在线流程设计器、导入导出xml、复制流程、部署流程，选择办理人
最近项目比较忙，很久没有更新IDEA系列了，今天介绍一下IDEA的一些炫酷的插件，IDEA强大的插件库，不仅能给我们带来一些开发的便捷，还能体现我们的与众不同。
ps: 特别注意 spring.datasource.data.continue-on-error: true 配置
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。
在 OA 系统、CRM 系统中，工作流引擎是不可少的一部分。今天大叔给大家推荐一款开源的工作流项目 -- Spring-activiti。
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