图片查看task执行日志：图片二、DAG调度触发时间在Airflow中，调度程序会根据DAG文件中指定的“start_date”和“schedule_interval”来运行DAG。 定义DAG运行的频率,可以配置天、周、小时、分钟、秒、毫秒)以上配置的DAG是从世界标准时间2022年3月24号开始调度，每隔1天执行一次，这个DAG的具体运行时间如下图： 自动调度DAG 执行日期自动调度 正常调度是每天00:00:00 ，假设当天日期为2022-03-24，正常我们认为只要时间到了2022-03-24 00:00:00 就会执行，改调度时间所处于的调度周期为2022-03-24 00:00 如下图，在airflow中，“execution_date”不是实际运行时间，而是其计划周期的开始时间戳。 例如：现在某个DAG每隔1分钟执行一次，调度开始时间为2001-01-01 ，当前日期为2021-10-01 15:23:21，如果catchup设置为True，那么DAG将从2001-01-01 00
DAG 表示一个有向无环图,一个任务链, 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,比如执行时间.这里设置为从9月1号开始,每天8点执行. 这里是一个BashOperator, 来自airflow自带的插件, airflow自带了很多拆箱即用的插件. ds airflow内置的时间变量模板, 在渲染operator的时候,会注入一个当前执行日期的字符串 任务实例 任务设定了运行时间,每次运行时会生成一个实例,即 dag-task-executiondate 标记一个任务实例.任务实例和任务当前代表的执行时间绑定. 执行日期是任务实例运行所代表的任务时间, 我们通常叫做execute-date或bizdate, 类似hive表的的分区. 为什么今天执行的任务,任务的时间变量是昨天呢?
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主要功能模块 下面通过Airflow调度任务管理的主界面了解一下各个模块功能，这个界面可以查看当前的DAG任务列表，有多少任务运行成功，失败以及正在当前运行中等： 在Graph View中查看DAG的状态 ①Airflow当前UTC时间；②默认显示一个与①一样的时间，自动跟随①的时间变动而变动；③DAG当前批次触发的时间，也就是Dag Run时间，没有什么实际意义④数字4：该task开始执行的时间⑤该task 任务的调度如下图 显示DAG调度持续的时间 甘特图显示每个任务的起止、持续时间 】 配置DAG运行的默认参数 查看DAG的调度脚本 6、DAG脚本示例 以官网的脚本为例进行说明 from datetime （3）实例化DAG 设定该DAG脚本的id为tutorial； 设定每天的定时任务执行时间为一天调度一次。 要执行的任务 段脚本中引入了需要执行的task_id，并对dag 进行了实例化。
工作流调度程序 @Agari – 一个机智的Cron （译者注，Cron：在Linux中，我们经常用到 cron 服务器来根据配置文件约定的时间来执行特定的作务。 首先是图形视图，它通过执行2个 Spark作业开始了运行：第一个将一些未经任何处理的控制文件从Avro转换为以日期划分的Parquet文件，第二个运行聚集并标识上特别的日期（比如运行日期）。 这个类型任务允许DAG中的各种路径中的其中一个向一个特定任务执行下去。在我们的例子中，如果我们检查并发现SQS中没有数据，我们会放弃继续进行并且发送一封通知SQS中数据丢失的通知邮件！ 当Airflow可以基于定义DAG时间有限选择的原则时，它可以同时进行几个任务，它基于定义时间有限选择的原则时（比如前期的任务必须在运行执行当前期任务之前成功完成）。 DAG度量和见解 对于每一个DAG执行，Airflow都可以捕捉它的运行状态，包括所有参数和配置文件，然后提供给你运行状态。
当前在运行的模型中有很多依赖关系，比如模型B依赖模型A，模型C依赖模型B和A的结果，虽然airflow更推荐的方式在一个Dag中配置所有的任务，这样也好管理，但是对于不同人维护或者不同运行频率的模型来说 ：Triggers a DAG run for aspecified ``dag_id`` ，意思就是说触发指定的Dag运行。 如果是多个条件的依赖，比如dagC 依赖A和B，那么TriggerDagRunOperator就不太能满足条件，因为A和B的运行结束时间可能不一样，A结束了，但是B还在运行，这时候如果通知C运行，那么是输入的数据不完整 关于execution_delta 的配置，官方给的解释是：与前一次执行的时间差默认是相同的execution_date作为当前任务或DAG。 (dag_id="testA").pop().execution_date 意思是找到testA的最近一次的执行时间，然后进行监听，如果tastA执行完成了，则 monitor_testA 的任务也就完成了
Airflow WebUI操作介绍 一、DAG 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。 点击以上每个DAG对应的id可以直接进入对应“Graph View”视图，可以查看当前DAG任务执行顺序图。 点击任意一个task，都可以看到当前task执行情况： Calendar View 日期视图，显示当前年每月每天任务执行情况。 Landing Times Landing Times显示每个任务实际执行完成时间减去该task定时设置调度的时间，得到的小时数，可以通过这个图看出任务每天执行耗时、延迟情况。 三、Browse DAG Runs 显示所有DAG状态 Jobs 显示Airflow中运行的DAG任务 Audit Logs 审计日志，查看所有DAG下面对应的task的日志，并且包含检索
Airflow Operators及案例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 end_date(datetime.datetime)：DAG运行结束时间，任务启动后一般都会一直执行下去，一般不设置此参数。 dag(airflow.models.DAG):指定的dag。execution_timeout(datetime.timedelta)：执行此任务实例允许的最长时间，超过最长时间则任务失败。 “{{}}”内部是变量，其中ds是执行日期，是airflow的宏变量，params.name和params.age是自定义变量。 /dags目录下，BashOperator默认执行脚本时，默认从/tmp/airflow**临时目录查找对应脚本，由于临时目录名称不定，这里建议执行脚本时，在“bash_command”中写上绝对路径。
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。 [scheduler启动后，DAG目录下的dags就会根据设定的时间定时启动] 此外我们还可以直接测试单个DAG，如测试文章末尾的DAG airflow test ct1 print_date 2016 =/var/log/airflow-scheduler.err.log stdout_logfile=/var/log/airflow-scheduler.out.log 在特定情况下，修改DAG后，为了避免当前日期之前任务的运行 ，可以使用backfill填补特定时间段的任务 airflow backfill -s START -e END --mark_success DAG_ID 端口转发 之前的配置都是在内网服务器进行的， ，有没有某个任务运行异常 检查airflow配置路径中logs文件夹下的日志输出 若以上都没有问题，则考虑数据冲突，解决方式包括清空数据库或着给当前 dag一个新的dag_id airflow resetdb
我们将遍历必须在Apache airflow中创建的所有文件，以成功写入和执行我们的第一个DAG。 现在我们将定义一个“start_date”参数，这是填写调度程序开始日期的地方。 对于 Apache Airflow 调度程序，我们还必须指定它将执行 DAG 的时间间隔。我们在“corn expression”中定义。 We can do that using the following commands: 要执行我们的 DAG 文件，我们需要启动 Apache Airflow和Airflow调度程序。 成功登录到终端后，我们将能够看到我们的 DAG 。这时可以在Airflow Web UI 中运行它。
[scheduler启动后，DAG目录下的dags就会根据设定的时间定时启动] 此外我们还可以直接测试单个DAG，如测试文章末尾的DAG airflow test ct1 print_date 2016 =/var/log/airflow-scheduler.err.log stdout_logfile=/var/log/airflow-scheduler.out.log 在特定情况下，修改DAG后，为了避免当前日期之前任务的运行 ，可以使用backfill填补特定时间段的任务 airflow backfill -s START -e END --mark_success DAG_ID 端口转发 之前的配置都是在内网服务器进行的， 任务未按预期运行可能的原因 检查 start_date 和end_date是否在合适的时间范围内 检查 airflow worker, airflow scheduler和airflow webserver --debug的输出，有没有某个任务运行异常 检查airflow配置路径中logs文件夹下的日志输出 若以上都没有问题，则考虑数据冲突，解决方式包括清空数据库或着给当前dag一个新的dag_id airflow
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 Airflow 上的应用规模在过去两年中急剧扩大。 这个策略还可以延伸到执行其他规则（例如，只允许一组有限的操作者），甚至可以将任务进行突变，以满足某种规范（例如，为 DAG 中的所有任务添加一个特定命名空间的执行超时）。 在一个 schedule_interval 通过之后，所有这些作业将在同一时间再次运行，从而导致另一个流量激增。最终，这可能导致资源利用率不理想，执行时间增加。 有时候，它可以为某一特定的应用提供一个合理的理由（比如，我们希望在每个晚上半夜收集前一天的数据），但是我们常常会发现，用户仅仅希望在一个固定的时间间隔内运行他们的作业。 作为这两个问题的解决方案，我们对所有自动生成的 DAG（代表了我们绝大多数的工作流）使用一个确定性的随机时间表间隔。这通常是基于一个恒定种子的哈希值，如 dag_id。
/master/airflow/example_dags/tutorial.py """ from airflow import DAG from airflow.operators.bash_operator operators t1 = BashOperator( task_id='print_date', bash_command='date', dag=dag) t2 = BashOperator( task_id='sleep', bash_command='sleep 5', retries=3, dag=dag) templated_command = """ {% for i in range （4）甘特图可让您分析任务持续时间和重叠。帮助快速找出瓶颈以及大部分时间花在特定DAG运行中的位置。 ? （5）过去N批次运行不同任务的持续时间。 快速查找异常值，并快速了解在多个运行中在DAG中花费的时间。 ?
任何工作流都可以在这个使用 Python 来编写的平台上运行。 Airflow 是一种允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流（即有向无环图或成为 DAGs ）的工具。 传统 Workflow 通常使用 TextFiles ( json,xml/etc ) 来定义 DAG ,然后 Scheduler 解析这些 DAG 文件形成具体的 TaskObjec t执行； Airflow task ； test，测试某 task 的运行状况； backfill，测试某 DAG 在设定的日期区间的运行状况； webserver，开启 webserver 服务； scheduler，用于监控与触发 机器依赖：任务的执行只能在特定的某一台机器的环境中，可能这台机器内存比较大，也可能只有那台机器上有特殊的库文件。 任务间依赖：任务 A 需要在任务 B 完成后启动，两个任务互相间会产生影响。 Task A 执行完成后才能执行 Task B，多个Task之间的依赖关系可以很好的用DAG表示完善。
术语 DataOps 根据Wikipedia的说法，DataOps 是一种自动化的、面向过程的方法，分析和数据团队使用它来提高数据分析的质量并缩短数据分析的周期时间。 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。 这些测试确认所有 DAG： 不包含 DAG 导入错误（_测试捕获了我 75% 的错误_）； 遵循特定的文件命名约定； 包括“气流”以外的描述和所有者； 包含所需的项目标签； 不要发送电子邮件（我的项目使用 /run_tests_locally.sh 然后，运行以下chmod命令使钩子可执行：chmod 755 .git/hooks/pre-push pre-push钩子运行 shell 脚本，run_tests_locally.sh 该脚本在本地执行几乎相同的测试，就像在 GitHubtest_dags.yml上远程执行的 GitHub Action 一样： #!
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. 回顾我们的任务内容 ? 我们定义了DAG的名称为Hello-World, 这个叫dag_id, 补充说明description 定义了调度间隔schedule_interval, 这是一个cron表达式 引入了一个bash任务 有一个重要的参数default_args, 这是dag定义的参数 如何执行不同的任务 airflow里通过引入不同的operator来执行不同的操作. 如何获取任务执行日期 这个值得单独扯一篇文章, 这里简单带一下. 通过jinja模板变量可以获取任务日期. on_failure_callback 一个Python函数，失败的时候执行 on_success_callback 一个Python函数，成功的时候执行 比如，我需要添加钉钉通知。
Airflow的可视化界面提供了工作流节点的运行监控，可以查看每个节点的运行状态、运行耗时、执行日志等。也可以在界面上对节点的状态进行操作，如：标记为成功、标记为失败以及重新运行等。 ， 或者只能在特定的机器上执行 Airflow的架构图如下： Metadata Database：Airflow的元数据库，用于Webserver、Executor及Scheduler存储各种状态数据 list_tasks $dag_id # 清空任务实例 $ airflow clear $dag_id # 运行整个dag文件 $ airflow trigger_dag $dag_id -r $RUN_ID -e $EXEC_DATE # 运行task $ airflow run $dag_id $task_id $execution_date https://airflow.apache.org >> middle >> last 等待一会在Web界面上可以看到我们自定义的DAG任务已经被运行完了，因为比较简单，所以执行得很快： 查看下节点的关系是否与我们在代码中定义的一样： 关于DAG
一旦工作流启动，工作线程就会接管存储命令的执行。对于RAM和GPU等的特殊要求，可以选择具有特定环境的worker 节点。 通过此设置，Airflow 能够可靠地执行其数据处理。结合 Python 编程语言，现在可以轻松确定工作流中应该运行的内容以及如何运行。在创建第一个工作流之前，您应该听说过某些术语。 因此，DAG 运行表示工作流运行，工作流文件存储在 DAG 包中。下图显示了此类 DAG。这示意性地描述了一个简单的提取-转换-加载 （ETL） 工作流程。 使用 Python，关联的任务被组合成一个 DAG。此 DAG 以编程方式用作容器，用于将任务、任务顺序和有关执行的信息（间隔、开始时间、出错时的重试,..）放在一起。 在DAG中，任务可以表述为操作员或传感器。当操作员执行实际命令时，传感器会中断执行，直到发生特定事件。这两种基本类型都专门用于众多社区开发中的特定应用。
创建DAG ---- 创建一个新的DAG是非常简单的，但是还是有一些需要注意点，以确保DAG能正确的运行。 不要直接读取最近一段时间的数据，而是应该要按时间段来读取。 now函数会得到一个当前时间对象，直接用在任务中会得到不同的结果。 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. 模拟变量及连接 ---- 当我们写代码测试变量或者连接时，必须保证当运行测试时它们是存在的。一个可行的解决方案是把这些对象保存到数据库中，这样当代码执行的时候，它们就能被读取到。 然而不管是从数据库读取数据还是写数据到数据库，都会产生额外的时间消耗。因此，为了加速测试的执行，不要将它们保存到数据库是有效的实践。
Airflow是一个可编程，调度和监控的工作流平台，基于有向无环图(DAG)，airflow可以定义一组有依赖的任务，按照依赖依次执行。 airflow提供了丰富的命令行工具用于系统管控，而其web管理界面同样也可以方便的管控调度任务，并且对任务运行状态进行实时监控，方便了系统的运维和管理。 # DAG 对象; 我们将需要它来实例化一个 DAG from airflow import DAG # Operators 我们需要利用这个对象去执行流程 from airflow.operators.bash owner': 'lihuan', # 拥有者名称 'depends_on_past': False, 'start_date': datetime(2015, 6, 1), # 第一次开始执行的时间 从一个 operator（执行器）实例化出来的对象的过程，被称为一个构造方法。第一个参数task_id充当任务的唯一标识符。
由于没有Airflow一段时间了，只能硬着头皮一边重新熟悉Airflow，一边查找定位问题，一直到很晚，不过基本上没有摸到问题的关键所在，只是大概弄清楚症状： Airflow中的Dag任务手动可以启动 字段是执行时间, 单位: 秒。 在关闭Airflow之后, 就沿着这个表追查下去: # 直接查询task_instance记录数不成功 select count(1) from task_instance; # 怀疑是长时间正在执行的 （Airflow表设计有问题，task_id和dag_id这两个字段这么重要，长度达到250，索引却直接建在这上面） 为什么select count(1)会执行这么慢？ 这个数据库是Airflow和业务系统共用的, 虽然Airflow停掉了且长时间在执行的sql也清理了, 不会有什么负载, 但是业务系统还一直在跑, 于是进业务系统的数据库看正在执行的sql进程: show
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