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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
在稳定性要求较高的场景中，例如：金融交易系统，airflow一般采用集群、高可用方式搭建部署，airflow对应的进程分布在多个节点上运行，形成Airflow集群、高可用部署，架构图如下：
之前有简单介绍过 Airflow ,参考Airflow 使用简单总结、Airflow 使用总结（二）、Airflow 使用——Variables, 最近一直在用 Airflow 处理调度任务涉及到了并发问题，任务的 graph 关系如下，图中每个方框是一个任务 task，标 N 的表示一次需要并发执行多个任务实例，比如 run_can、run_rk、run_sync 这些任务。但是我又希望同一时刻只有一个 pcd_2_mod 任务实例在运行，它需要显卡推理。
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).
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。
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。
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
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。
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。
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！
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。
在起始的那篇《金融 Python 即服务：业务自助的数据服务模式》，我们介绍了：使用 Python 如何使用作为数据系统的 wrapper 层？在这一篇文章里，我们将继续之前的话题，介绍如何使用 Python 作为计算引擎核心的胶水层，即：如何使用 Python 构建 DAG（有向无环图，Directed Acyclic Graph） 任务？
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。
数据平台已经彻底改变了公司存储、分析和使用数据的方式——但为了更有效地使用它们，它们需要可靠、高性能和透明。数据在制定业务决策和评估产品或 Halodoc 功能的性能方面发挥着重要作用。作为印度尼西亚最大的在线医疗保健公司的数据工程师，我们面临的主要挑战之一是在整个组织内实现数据民主化。Halodoc 的数据工程 (DE) 团队自成立以来一直使用现有的工具和服务来维护和处理大量且多样的数据，但随着业务的增长，我们的数据量也呈指数级增长，需要更多的处理资源。由于现代数据平台从不同的、多样化的系统中收集数据，很容易出现重复记录、错过更新等数据收集问题。为了解决这些问题，我们对数据平台进行了重新评估，并意识到架构债务随着时间的推移积累会导致大多数数据问题。我们数据平台的所有主要功能——提取、转换和存储都存在问题，导致整个数据平台存在质量问题。 现有数据平台 印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之路：数据平台V1.0 在过去几年中为我们提供了很好的服务，但它的扩展性满足不了不断增长的业务需求。
我不是任何这些引擎的专家，但已经使用了其中的一些（Airflow和Azkaban）并检查了代码，对于其他一些产品，我要么只阅读代码（Conductor）或文档（Oozie / AWS步骤函数），由于大多数是OSS项目，我当然可能错过了某些未记录的功能或社区贡献的插件。如果你发现任何错误，我很乐意更新。
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。
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。
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：
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。
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。
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+。
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
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上一篇文章已经介绍过 airflow ，相信需要的人早已上网搜索相关资料，已经开始动手干了，没错，就是干，喜欢一件事件，请立即付诸行动，不要拖，时间一长，就凉了。
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。
解决：统一使用BashOperator或者PythonOperator，将对应程序封装在脚本中
默认Airflow安装在$ANCONDA_HOME/envs/python37/lib/python3.7/site-packages/airflow目录下。配置了AIRFLOW_HOME，Airflow安装后文件存储目录在AIRFLOW_HOME目录下。可以每台节点查看安装Airflow版本信息：
上文简单的了解了airflow的概念与使用场景，今天就通过Docker安装一下Airflow,在使用中在深入的了解一下airflow有哪些具体的功能。
随着公司调度任务增大，原有的，基于crontab和mysql的任务调度方案已经不太合适了，需要寻找一个可以支持分布式扩容的调度系统解决方案。
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。
Airflow是一款纯Python编写的任务流调度工具，airflow由许多模块组成，用户可单独安装部分模块比如pip install 'apache-airflow[celery]'，pip install 'apache-airflow[hdfs]'等，也可以安装所有的模块pip install 'apache-airflow[all]'，下面我们首先介绍的是如何在一台新安装的纯净的RedHat7.4上离线安装apache-airflow[all]。
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。
Airflow我们可以构建Workflow工作流，工作流使用DAG有向无环图来表示，DAG指定了任务之间的关系，如下图：
以上python文件就是Airflow python脚本，使用代码方式指定DAG的结构
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。
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。
本文介绍了Airflow这个开源框架，用于构建、管理和执行工作流。Airflow基于Python开发，利用Django、Flask等后端框架提供的Web接口，支持各种任务调度和错误处理机制。通过使用Python的类、函数和钩子，用户可以自定义和管理自己的工作流。Airflow还提供了丰富的客户端API，可以方便地与其他工具集成。同时，Airflow支持多租户，每个租户有自己的DAG和Task。Airflow还支持通过Celery将Task分布到多个机器上运行，以支持大规模并发处理。此外，Airflow还有丰富的监控和报警功能，可以实时监控Task和DAG的运行状态，并支持邮件报警。总之，Airflow是一个强大、灵活、易用的工作流框架，在数据科学和大数据处理领域具有广泛应用。
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：
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。
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：
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