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。
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。
腾讯云容器服务是首批通过Kubernetes一次性认证的服务商，本次腾讯云容器服务再次支持kubernetes 1.10，并再次通过Kubernetes一次性认证。如需可提交工单申请kubernetes1.10版本
Airflow是Apache用python编写的，用到了 flask框架及相关插件,rabbitmq,celery等（windows不兼容）；、
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
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。
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。
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[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。
原文：https://github.com/meirwah/awesome-workflow-engines
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
Apache Airflow: Write your first DAG in Apache Airflow
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。
本文最初发布于金融时报产品 & 技术博客，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
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
AT&T正在与SK电信（SKT），Intel和OpenStack基金会合作推出一个名为Airship的新型云开放基础设施项目。Airship的宣传语是“声明式地定义您的OpenStack和Kubernetes基础设施”。
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。
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
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。
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。
根据云原生产业联盟的 2020 年调查数据显示，Kubernetes 在受访人群的采纳率高达 63%，17% 用户选择 Docker Swarm。
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：
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。
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！
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]。
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。
在我看来，Kubernetes的优势主要在于它的声明式性质与控制循环相结合，并通过这些控制循环持续监控集群的活动状态，确保它与etcd中存储的期望状态保持一致。这种方式非常强大，但同时其数据库也被限制为etcd(etcd仅提供了有限的可观察性)，并影响到了集群变更时的责任性和审计性。另外一个缺点是将etcd和代码仓库作为两个SOT(sources of truth)，有可能会导致配置漂移，造成管理上的困难。
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。
"Cadence is a distributed, scalable, durable, and highly available orchestration engine to execute asynchronous long-running business logic in a scalable and resilient way. "
8月，一场盛夏的技术盛宴将要来啦！这就是ApacheCon Asia。作为开源界备受关注的会议之一，今年大会将持续3天，开设14+分论坛，内容覆盖从大数据到搜索再到消息队列等数十个不同类别。 作为多个Apache项目的活跃贡献者，以及国内首家Apache白金会员，腾讯与Apache社区进行了深入的合作，并推动Apache基金会在开源领域的创新。目前，除了在Hadoop、Spark等众多项目中担任Committer外，腾讯的内部团队还基于Apache中的如InLong、Ozone、Pulsar等项目实
Kubernetes已在容器编排之战中取胜，未来很可能会成为“多云”之上的标准层，进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变。
文 | Jeff Meyerson Kubernetes 已在容器编排之战中取胜，未来很可能会成为“多云”之上的标准层，进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变，而其自身则会慢慢变得像 Linux Kernel 一样，成为一种系统底层的支撑，不再引人注目。 本文金句： 通过 Kubernetes，分布式系统工具将拥有网络效应。每当人们为 Kubernetes 制作出的新的工具，都会让所有其他工具更完善。因此，这进一步巩固了 Kubernetes 的标准地位。 云提供商并非可替换的商品。不同的云提
InfoWorld 是致力于引领 IT 决策者走在科技前沿的国际科技媒体品牌，每年 InfoWorld 都会根据软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评选出当年的 “最佳开源软件”（2019 InfoWorld Bossie Awards，Best of Open Source Software awards），该奖项评选已经延续了十多年。
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
先解释一个东西：MDLC模型开发生命周期。用来描述一个机器学习模型开发的全过程：从data explore到model deployment。（这词也不是什么专有名词，明显是从PDLC/SDLC拿过来用的）。
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。
普元云计算架构师宋潇男点评： Kubernetes已在容器编排之战中取胜，未来很可能会成为“多云”之上的标准层，进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变，而其自身则会慢慢变得像Linux Kernel一样，成为一种系统底层的支撑，不再引人注目。 原文的标题是The Gravity of Kuberrnetes，但是从内容上看，更像是近些年流行的“XXX is dead. Long live XXX.”的风格，所以在翻译标题的时候我们恶搞了一下。 本文金句： 通过Kubernetes，分布式系统工具将拥有
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。
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。
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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。
原文标题：The Gravity of Kubernetes 原文作者：Jeff Meyerson 普元云计算架构师宋潇男点评： Kubernetes已在容器编排之战中取胜，未来很可能会成为“多云”之上的标准层，进而为分布式系统的分发和运行带来根本性的改变，而其自身则会慢慢变得像Linux Kernel一样，成为一种系统底层的支撑，不再引人注目。 原文的标题是The Gravity of Kuberrnetes，但是从内容上看，更像是近些年流行的“XXX is dead. Long live XXX.”
大数据、人工智能/ML和现代分析技术已经渗透到商业世界，成为企业战略的关键元素，以更好地服务客户、更快地创新和保持领先的竞争。数据是所有这些的核心。在本博客中，我们将重点讨论Kubernetes和相关的容器原生存储技术，如何使数据工程师（即DataOps团队）能够构建可伸缩的、敏捷的数据基础设施，从而实现这些目标。
豆瓣成立于 2005 年，是中国最早的社交网站之一。在 2009 到 2019 的十年间，豆瓣数据平台经历了几轮变迁，形成了 DPark + Mesos + MooseFS 的架构。
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。
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。
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。
MySqlOperator 的数据库交互通过 MySQLdb 模块来实现, 使用前需要安装相关依赖:
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