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。
来源：https://www.biaodianfu.com/python-schedule.html
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
示例：http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/tutorial.html
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。
Apache Airflow: Write your first DAG in Apache Airflow
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。
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。
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。
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。
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？
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。
原文：https://github.com/meirwah/awesome-workflow-engines
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。
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。
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。
随着容器技术的迅猛发展和广泛应用，Kubernetes 在企业中扮演着重要的角色。通常情况下，我们将 Kubernetes 描述为“将 Linux 容器集群作为单个系统进行管理，以加速开发并简化维护”。对于企业应用服务的容器化改造而言，学习和使用 Kubernetes 已经成为不可避免的一部分。
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。
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).
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。
https://www.biaodianfu.com/python-schedule.html
踏上穿越 Kubernetes 宇宙的征程？准备好探索 K0s、K3s、microk8s 和 minikube 的多样风景吧 - 每个都有其独特的魅力和能力。
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。
本周四晚上8:30，第二期k3s免费在线培训如约开播！本期课程将介绍k3s的核心架构，如高可用架构以及containerd。一起来进阶探索k3s吧！
Kedro是一个工作流开发工具，可帮助你构建强大，可扩展，可部署，可重现和版本化的数据管道。 我们提供标准的方法，你可以：
以上python文件就是Airflow python脚本，使用代码方式指定DAG的结构
解决：统一使用BashOperator或者PythonOperator，将对应程序封装在脚本中
假设您希望部署一个简单的Hello World应用程序，则该应用程序的YAML应该类似于以下内容：
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！
"本文主要对fluent-bit 1.3版本配置做详细介绍，关注后回复【pdf】获得文档"
Dr. Elephant依赖于 YARN 的资源管理服务器和历史作业记录服务器，来获取作业详细信息和记录。YARN 作业及其分析的详细信息将存储在当前配置的后端 mysql 中。因此在运行Dr. Elephant前，必须安装好 MySQL 和 hadoop 2。从#162开始，将不再支持JAVA 6。
在前一篇文章[2]中，我写了如何用kube-scheduler-simulator[3]开发自己的调度程序。如果你可以实现你的新调度程序，你可能想在一个真实的集群中尝试一下。
来源：内容由「网络交换FPGA」编译自「FCCM2020」，谢谢。FCCM2020在5月4日开始线上举行，对外免费。我们有幸聆听了其中一个有关100G开源NIC的介绍，我们对该文章进行了翻译，并对其中的开源代码进行了分析并恢复出基于VCU118的工程，通过实际测试感受到了第一款真正意义上的100G开源NIC的强大（很多100G的开源都是基于HLS等非HDL语言，尽管可以转化成HDL，但电路架构参考意义已经不大）。开源Verilog代码中每个.v文件都是所有的组合和时序分别用一个always模块描述，代码中高位宽分段处理方式，多级流水的架构等很多地方都是非常值得借鉴和学习的地方。我们认为，github是一个宝库。我觉得现在的研究生培养质量的评价其实就可以看开源项目的参与程度，这完全能反应出一个学生的自学能力和独立研究的能力。而一个科研工作者，尤其是搞工程或应用基础研究的，如果没有做出来一两个星数100以上的开源项目，就不算成功。欢迎感兴趣的同学一起交流讨论。以下先附上本次会议的视频
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！
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。
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。
目前kubernetes 已经发展到1.5的时代，但在这之前学习和使用kubernetes还是走了不少弯路，第一个问题就是安装，也许你会说安装很简单。照着官网或网上抄一篇就可以装上了…… 而我们使用k
作者：LucasKäldström（CNCF大使）和Luc Perkins（CNCF开发者倡导者）
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：
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。
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。
最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。
过去几年来，运行容器化应用程序的流行度呈爆炸式增长，这已经不是什么秘密了。能够通过代码提供应用程序的依赖项来迭代和发布应用程序是一个巨大的胜利。Gartner表示，到2022年，“超过75%的全球组织将在生产中运行容器化应用程序”。
随着Kubernetes被广泛使用，成为业界公认的容器编排管理的标准框架，许多开发人员以及管理员对部署、弹性伸缩以及管理容器化应用程序等Kubernetes的关键概念都十分熟悉。而对于生产部署而言，Kubernetes的安全性至关重要。因此，了解平台如何管理用户和应用程序的身份认证和授权十分必要。
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。
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
http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/dag-run.html
对于不同人群可能有不同的答案，科研人员可能更偏爱PyTorch，因其简单易用，能够快速验证idea来抢占先机发论文。
本文章会描述如何用SpringBoot更好的集成Quartz定时器，从Quartz配置、如何持久化、如何设计等方面进行描述。
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