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。
以上python文件就是Airflow python脚本，使用代码方式指定DAG的结构
示例：http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/tutorial.html
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 Console: https://github.com/Ryan-Miao/airflow-console
Apache Airflow: Write your first DAG in Apache Airflow
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
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。
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。
2017年，我们引入Airflow搭建了有赞大数据平台（DP）的调度系统，并完成了全量离线任务的接入。随着公司业务的飞速发展，DP的日均调度任务数也从7000+来到了60000+：
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
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。
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。
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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。
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
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
最近接手一个项目，基于Airflow实现ETL的功能。问题是这个ETL经常出问题，然后就是修数据，虽然有Airflow的优势，但是还是相当的烦人。我们项目都是基于Docker进行部署的，原来的启动方式是这样的：
因为DAG文件会在调度器和worker执行时加载，如果在DAG中引用了第三方的库或进行了DB操作，则这些操作会在DAG文件加载时被频繁调用。举个例子，如果升级了第三方库，导致了加载时的不兼容问题，相关的DAG文件就会加载失败，导致整个调度失效。在这种场景下，我们需要对调度日志和worker日志进行监控。如果发现相关的异常日志，就需要告警。
我们业务中有很多耗时任务放在了 Airflow 上，这些任务类型包括由 Web 后端触发调起 Airflow 上的任务，还有一些定时任务，按照配置好的时间规则定时执行一些业务功能，但是我们负责多个项目，每个项目都有几个相同的定时任务，只是数据库连接接等配置信息不一样，其他的业务代码逻辑都是一样的，最后的期望是每新增一个项目需要使用相同的任务只需要进行一个简单的配置就可以，不用拷贝一份 Python 代码。
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
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。
DAG (Directed Acyclic Graph) 是一个非常有用、也有很有意思的数据结构。如果说数组、链表、二叉树这类数据结构是学习中的基础，那么 DAG 绝对算得上工作中常常会听到、用到的实践知识。工作中两个 SDE 讨论技术问题，DAG 和 Array/Linkedlist/Tree 算的上是同一级的词汇、知识，默认彼此都懂。 下面我们详细讲讲原因：有向无环图 (DAG)，结合拓扑排序（topolocial sort）的确是解决存在依赖关系的一类问题的利器。 举个例子，Excel 中的单元格 (
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。
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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
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。
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 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。
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
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。
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。
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：
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。
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。
解决：统一使用BashOperator或者PythonOperator，将对应程序封装在脚本中
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]。
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。
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：
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。
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