AI & GPU
كيفية البدء باستخدام Apache Airflow

مقدمة إلى Apache Airflow

ما هو Apache Airflow؟

التعريف والغرض

Apache Airflow هو منصة مفتوحة المصدر لإنشاء الجداول الزمنية وتنظيم وتتبع سير العمل بشكل برمجي. وقد تم تصميمها لتنسيق سير العمل الحسابي المعقد ومعالجة البيانات، مما يسمح للمستخدمين بتعريف المهام والاعتمادات كشفرة، وجدولة تنفيذها، ومراقبة تقدمها من خلال واجهة المستخدم عبر الويب.

التاريخ والتطوير المختصر

تم إنشاء Apache Airflow بواسطة Maxime Beauchemin في Airbnb في عام 2014 لمعالجة تحديات إدارة وجدولة سير العمل المعقدة للبيانات. تم طرحه كمشروع مفتوح المصدر في عام 2015 وأصبح مشروع Apache Incubator في عام 2016. منذ ذلك الحين، اكتسب Airflow انتشارًا واسعًا وأصبح خيارًا شائعًا لتنسيق البيانات في مختلف الصناعات.

المفاهيم الأساسية

DAGs (الرسوم البيانية الموجهة اللاحلقية)

في Airflow، يتم تعريف سير العمل كرسوم بيانية موجهة لاحلقية (DAGs). DAG هو مجموعة من المهام التي يتم تنظيمها بطريقة تعكس اعتماداتها وعلاقاتها. كل DAG يمثل سير عمل كامل ويتم تعريفه في ملف Python.

فيما يلي مثال بسيط لتعريف DAG:

من airflow استيراد DAG
من airflow.operators.dummy_operator استيراد DummyOperator
من datetime استيراد datetime, timedelta
 
default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}
 
dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    description='A simple DAG',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)
 
start_task = DummyOperator(task_id='start', dag=dag)
end_task = DummyOperator(task_id='end', dag=dag)
 
start_task >> end_task

المهام والعمليات

المهام هي الوحدات الأساسية للتنفيذ في Airflow. وهي تمثل وحدة عمل واحدة، مثل تشغيل.هذا هو الترجمة العربية للملف:

تقدم Airflow مجموعة واسعة من المشغلات المضمنة، بما في ذلك:

  • BashOperator: ينفذ أمر Bash
  • PythonOperator: ينفذ وظيفة Python
  • EmailOperator: يرسل بريدًا إلكترونيًا
  • HTTPOperator: يقوم بطلب HTTP
  • SqlOperator: ينفذ استعلام SQL
  • وغيرها الكثير...

فيما يلي مثال على تعريف مهمة باستخدام PythonOperator:

from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
 
def print_hello():
    print("مرحبًا، Airflow!")
 
hello_task = PythonOperator(
    task_id='hello_task',
    python_callable=print_hello,
    dag=dag,
)

الجداول الزمنية والفواصل

يسمح Airflow بجدولة تنفيذ DAGs في فواصل زمنية منتظمة. يمكنك تعريف الجدول الزمني باستخدام تعبيرات cron أو كائنات timedelta. يحدد المعلمة schedule_interval في تعريف DAG تردد التنفيذ.

على سبيل المثال، لتشغيل DAG يوميًا في منتصف الليل، يمكنك تعيين schedule_interval كما يلي:

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    description='DAG بسيط',
    schedule_interval='0 0 * * *',  # يوميًا في منتصف الليل
)

المنفذون

المنفذون مسؤولون عن تنفيذ المهام المعرفة في DAG. يدعم Airflow عدة أنواع من المنفذين، مما يتيح لك مقياس وتوزيع تنفيذ المهام عبر عدة عمال.

المنفذون المتاحة تشمل:

  • SequentialExecutor: يقوم بتنفيذ المهام تسلسليًا في عملية واحدة
  • LocalExecutor: ينفذ المهام بالتوازي على نفس الجهاز
  • CeleryExecutor: يوزع المهام على مجموعة Celery للتنفيذ بالتوازي
  • KubernetesExecutor: يقوم بتشغيل المهام على مجموعة Kubernetes

الاتصالات والخطافات

تعرّف الاتصالات في Airflow كيفية الاتصال بالأنظمة الخارجية، مثل قواعد البيانات والواجهات البرمجية للتطبيقات أو خدمات السحابة. وهي تخزن المعلومات الضرورية (مثل المضيف والمنفذ والبيانات الاعتمادية) المطلوبة . الخطاف (Hooks) توفر طريقة للتفاعل مع الأنظمة الخارجية المعرّفة في الاتصالات. وهي تُغلِف المنطق اللازم لإنشاء اتصال والتواصل مع النظام المحدد، مما يجعل من السهل إجراء العمليات الشائعة.

يوفر Airflow خطافات مضمنة لأنظمة مختلفة، مثل:

  • PostgresHook: للتفاعل مع قواعد بيانات PostgreSQL
  • S3Hook: للتفاعل مع تخزين Amazon S3
  • HttpHook: لإجراء طلبات HTTP
  • وغيرها الكثير...

فيما يلي مثال على استخدام خطاف لاسترداد البيانات من قاعدة بيانات PostgreSQL:

من airflow.hooks.postgres_hook استيراد PostgresHook
 
def fetch_data(**context):
    hook = PostgresHook(postgres_conn_id='my_postgres_conn')
    result = hook.get_records(sql="SELECT * FROM my_table")
    print(result)
 
fetch_data_task = PythonOperator(
    task_id='fetch_data_task',
    python_callable=fetch_data,
    dag=dag,
)

الميزات الرئيسية لـ Apache Airflow

القابلية للتطوير والمرونة

تنفيذ المهام الموزع

يسمح Airflow بتوسيع تنفيذ المهام أفقيًا عن طريق توزيعها على عدة عمال. هذا يمكّن من المعالجة المتوازية ويساعد على التعامل مع سيناريوهات العمل الكبيرة بكفاءة. مع التكوين المناسب للمنفذ، يمكن لـ Airflow الاستفادة من قوة الحوسبة الموزعة لتنفيذ المهام بشكل متزامن.

الدعم لمنفذات مختلفة

يدعم Airflow أنواعًا مختلفة من المنفذات، مما يوفر مرونة في طريقة تنفيذ المهام. تعتمد خيارات المنفذ على المتطلبات والبنية التحتية المحددة. على سبيل المثال:

  • SequentialExecutor مناسب للسيناريوهات الصغيرة أو أغراض الاختبار، حيث يقوم بتنفيذ المهام بشكل متتابع في عملية واحدة.
  • LocalExecutor يسمح بالتنفيذ المتوازي للمهام على نفس الجهاز، باستخدام عدة عمليات.
  • CeleryExecutor يوزع المهام على مجموعة Celery، مما يوفر قابلية التطوير أفقيًا عبر عدة عقد.
  • KubernetesExecutor ينفذ المهام على مجموعة Kubernetes، مما يوفر موارد ديناميكية.## قابلية التوسع

الإضافات والعمليات المخصصة

يوفر Airflow هيكلية قابلة للتوسيع تسمح لك بإنشاء إضافات وعمليات مخصصة لتوسيع وظائفه. يمكن استخدام الإضافات لإضافة ميزات جديدة، والتكامل مع أنظمة خارجية، أو تعديل سلوك المكونات الحالية.

تمكّن العمليات المخصصة من تعريف أنواع جديدة من المهام التي تتناسب مع حالة استخدامك. من خلال إنشاء عمليات مخصصة، يمكنك تجسيد منطق معقد، والتفاعل مع أنظمة حصرية، أو إجراء حسابات متخصصة.

فيما يلي مثال على عملية مخصصة تنفذ مهمة محددة:

from airflow.models.baseoperator import BaseOperator
from airflow.utils.decorators import apply_defaults
 
class MyCustomOperator(BaseOperator):
    @apply_defaults
    def __init__(self, my_param, *args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.my_param = my_param
 
    def execute(self, context):
        # المنطق المخصص للمهمة هنا
        print(f"Executing MyCustomOperator with param: {self.my_param}")

التكامل مع مصادر البيانات والأنظمة المختلفة

يتكامل Airflow بسلاسة مع مجموعة واسعة من مصادر البيانات والأنظمة، مما يجعله أداة متعددة الاستخدامات لتنسيق البيانات. يوفر خطافات وعمليات مدمجة لقواعد البيانات الشائعة (مثل PostgreSQL و MySQL و Hive) ومنصات السحابة (مثل AWS و GCP و Azure) وأطر عمل معالجة البيانات (مثل Apache Spark و Apache Hadoop).

تتيح هذه القدرة على التكامل إنشاء قنوات بيانات تمتد عبر أنظمة متعددة، مما يسمح للمهام بالقراءة والكتابة من مصادر بيانات مختلفة، وتشغيل عمليات خارجية، وتسهيل تدفق البيانات عبر المكونات المختلفة.

واجهة المستخدم والمراقبة

واجهة مستخدم ويب لإدارة DAG والمراقبة

يوفر Airflow واجهة مستخدم ويب سهلة الاستخدام لإدارة وتتبع DAG. تسمح الواجهة بتصور هيكل وتبعيات DAG الخاصة بك، وتشغيل تشغيلات يدوية، و.تتبع حالة المهمة والاطلاع على السجلات

واجهة المستخدم في Airflow توفر عرضًا مركزيًا لسيرورات العمل الخاصة بك، مما يجعل من السهل تتبع حالة المهام والتعرف على الاختناقات وحل المشكلات. إنها توفر تنقلاً سهلاً والبحث والفلترة المتنوعة لمساعدتك في إدارة ومراقبة DAGs الخاصة بك بفعالية.

تتبع حالة المهمة والتعامل مع الأخطاء

يحتفظ Airflow بتتبع حالة تنفيذ كل مهمة، مما يوفر رؤية واضحة لتقدم وصحة سيرورات العمل الخاصة بك. تعرض واجهة المستخدم حالة المهام في الوقت الفعلي، مشيرةً إلى ما إذا كانت قيد التشغيل أو ناجحة أو فاشلة أو في أي حالة أخرى.

عندما تواجه مهمة خطأ أو فشل، يلتقط Airflow الاستثناء ويوفر رسائل خطأ مفصلة وتتبع المكدس. هذه المعلومات متاحة في واجهة المستخدم، مما يتيح لك التحقيق وإصلاح المشكلات بسرعة. يدعم Airflow أيضًا آليات إعادة المحاولة القابلة للتكوين، مما يتيح لك تعريف سياسات إعادة المحاولة للمهام الفاشلة.

قدرات التسجيل والتصحيح

ينشئ Airflow سجلات شاملة لكل تنفيذ مهمة، مما يلتقط معلومات مهمة مثل معلمات المهمة وتفاصيل الوقت التشغيلي وأي إخراج أو أخطاء. هذه السجلات متاحة من خلال واجهة المستخدم في Airflow، مما يوفر رؤى قيمة للتصحيح والتصحيح.

بالإضافة إلى واجهة المستخدم، يسمح Airflow لك بتكوين إعدادات تسجيل مختلفة، مثل مستويات التسجيل وتنسيقات التسجيل ووجهات التسجيل. يمكنك توجيه السجلات إلى أنظمة تخزين مختلفة (على سبيل المثال، الملفات المحلية أو التخزين عن بعد) أو التكامل مع حلول التسجيل والمراقبة الخارجية لإدارة السجلات المركزية.

الأمن والمصادقة

التحكم في الوصول على أساس الدور (RBAC)

يدعم Airflow التحكم في الوصول على أساس الدور (RBAC) لإدارة أذونات المستخدمين والوصول إلى DAGs والمهام. يسمح RBAC بتعريف أدوار ذات امتيازات محددة وتعيين تلك الأدوار للمستخدمين. هذا يضمن أن يكون للمستخدمين المستوى المناسب من الوصول بناءً على مسؤولياتهم ويمنع التعديلات غير المصرح بها على سيرورات العمل.# RBAC في Airflow، يمكنك التحكم في من يمكنه عرض أو تحرير أو تنفيذ DAGs، وتقييد الوصول إلى المعلومات الحساسة أو المهام الحرجة. يوفر Airflow نموذج أذونات مرن يسمح لك بتعريف أدوار وأذونات مخصصة بناءً على متطلبات الأمان في منظمتك.

آليات المصادقة والتفويض

يوفر Airflow العديد من آليات المصادقة والتفويض لتأمين الوصول إلى واجهة المستخدم الويب والواجهة البرمجية. إنه يدعم العديد من وسائل المصادقة، بما في ذلك:

  • المصادقة على أساس كلمة المرور: يمكن للمستخدمين تسجيل الدخول باستخدام اسم المستخدم وكلمة المرور.
  • OAuth/OpenID Connect: يمكن لـ Airflow التكامل مع مزودي الهوية الخارجيين للتسجيل الموحد (SSO) وإدارة المستخدمين المركزية.
  • مصادقة Kerberos: يدعم Airflow مصادقة Kerberos للوصول الآمن في بيئات المؤسسة.

بالإضافة إلى المصادقة، يوفر Airflow ضوابط التفويض لتقييد الوصول إلى الميزات والعروض والإجراءات المحددة بناءً على أدوار المستخدمين وأذوناتهم. هذا يضمن أن يتمكن المستخدمون فقط من إجراء الإجراءات المسموح بها من خلال الأدوار المخصصة لهم.

الاتصالات الآمنة ومعالجة البيانات

يعطي Airflow الأولوية لأمن الاتصالات ومعالجة البيانات. يسمح لك بتخزين المعلومات الحساسة، مثل بيانات اعتماد قاعدة البيانات ومفاتيح API، بأمان باستخدام كائنات الاتصال. يمكن تشفير هذه كائنات الاتصال وتخزينها في نظام أساسي آمن، مثل Hashicorp Vault أو AWS Secrets Manager.

عند التفاعل مع الأنظمة الخارجية، يدعم Airflow بروتوكولات الاتصال الآمنة مثل SSL/TLS لتشفير البيانات أثناء النقل. كما أنه يوفر آليات لمعالجة البيانات الحساسة وإخفائها، مثل المعلومات الشخصية القابلة للتحديد (PII) أو البيانات التجارية السرية، لضمان عدم تعرضها في السجلات أو واجهات المستخدم.

معمارية Apache Airflow

المكونات الأساسية

المجدول

المجدول هو مكون أساسي في Airflow مسؤول عن جدولة وإطلاق تنفيذ المهام. إنه يراقب باستمرار DAGs وارتباطاتها.هذا هو الترجمة العربية للملف:

المجدول

المجدول هو المكون المسؤول عن جدولة المهام المرتبطة، والتحقق من جداول أعمالها وتبعياتها لتحديد متى يجب تنفيذها.

يقرأ المجدول تعريفات DAG من دليل DAG المكوّن وينشئ تشغيل DAG لكل DAG نشط بناءً على جدوله الزمني. ثم يخصص المهام للمنفذين المتاحين للتنفيذ، مع مراعاة عوامل مثل تبعيات المهام والأولوية وتوافر الموارد.

الخادم الويب

الخادم الويب هو المكون الذي يقدم واجهة المستخدم الرسومية لـ Airflow. وهو يوفر واجهة سهلة الاستخدام لإدارة ومراقبة DAGs والمهام وتنفيذاتها. يتواصل الخادم الويب مع المجدول وقاعدة بيانات الميتاداتا لاسترداد وعرض المعلومات ذات الصلة.

يتعامل الخادم الويب مع مصادقة المستخدمين وتفويضهم، مما يسمح للمستخدمين بتسجيل الدخول والوصول إلى واجهة المستخدم بناءً على الأدوار والأذونات المخصصة لهم. كما أنه يعرض واجهات برمجة التطبيقات للتفاعل البرمجي مع Airflow، مما يمكّن من التكامل مع أنظمة وأدوات خارجية.

المنفذ

المنفذ مسؤول عن تنفيذ المهام المعرّفة في DAG. يدعم Airflow أنواعًا مختلفة من المنفذين، لكل منها خصائصه واستخداماته الخاصة. يتلقى المنفذ المهام من المجدول وينفذها.

التكامل مع أدوات وأنظمة أخرى

معالجة البيانات وETL

التكامل مع Apache Spark

يتكامل Apache Airflow بسلاسة مع Apache Spark، وهو إطار عمل قوي لمعالجة البيانات الموزعة. يوفر Airflow عوامل تشغيل وخطافات مدمجة للتفاعل مع Spark، مما يسمح لك بإرسال مهام Spark، ومراقبة تقدمها، واسترداد النتائج.

يسمح لك SparkSubmitOperator بإرسال تطبيقات Spark إلى مجموعة Spark مباشرةً من DAGs الخاصة بك. يمكنك تحديد معلمات تطبيق Spark، مثل الفئة الرئيسية وحجج التطبيق وخصائص التكوين.

فيما يلي مثال على استخدام SparkSubmitOperator لإرسال مهمة Spark:

from airflow.contrib.operators.spark_submit_operator import SparkSubmitOperator
 
spark_submit_task = Spar.
```هنا هو الترجمة العربية للملف:
 
kSubmitOperator(
    task_id='spark_submit_task',
    application='/path/to/your/spark/app.jar',
    name='your_spark_job',
    conn_id='spark_default',
    conf={
        'spark.executor.cores': '2',
        'spark.executor.memory': '4g',
    },
    dag=dag,
)

التكامل مع Apache Hadoop و HDFS

يتكامل Airflow مع Apache Hadoop و HDFS (نظام الملفات الموزع Hadoop) لتمكين معالجة البيانات والتخزين في بيئة Hadoop. يوفر Airflow عوامل تشغيل وخطافات للتفاعل مع HDFS ، مما يتيح لك إجراء عمليات الملفات ، وتشغيل وظائف Hadoop ، وإدارة البيانات داخل HDFS.

يسمح HdfsSensor لك بالانتظار لوجود ملف أو دليل في HDFS قبل المتابعة بالمهام التالية. يوفر HdfsHook طرق للتفاعل مع HDFS برمجيًا ، مثل تحميل الملفات ، وسرد الأدلة ، وحذف البيانات.

فيما يلي مثال على استخدام HdfsHook لتحميل ملف إلى HDFS:

من airflow.hooks.hdfs_hook import HdfsHook
 
def upload_to_hdfs(**context):
    hdfs_hook = HdfsHook(hdfs_conn_id='hdfs_default')
    local_file = '/path/to/local/file.txt'
    hdfs_path = '/path/to/hdfs/destination/'
    hdfs_hook.upload_file(local_file, hdfs_path)
 
upload_task = PythonOperator(
    task_id='upload_to_hdfs',
    python_callable=upload_to_hdfs,
    dag=dag,
)

التكامل مع أطر معالجة البيانات

يتكامل Airflow مع العديد من أطر معالجة البيانات ، مثل Pandas و Hive ، لتسهيل معالجة البيانات والتحليل داخل سيرورات العمل.

على سبيل المثال ، يمكنك استخدام PandasOperator لتنفيذ رمز Pandas داخل مهمة Airflow. هذا يسمح لك باستخدام قوة Pandas لمهام تنظيف البيانات والتحويل والتحليل.

وبالمثل ، يوفر Airflow عوامل تشغيل وخطافات للتفاعل مع Hive ، مثل HiveOperator لتنفيذ استعلامات Hive و HiveServer2Hook للاتصال بخادم Hive.

منصات وخدمات السحابة

التكامل مع AWS

يتكامل Airflow مع العديد من خدمات AWS.هنا الترجمة العربية للملف:

أمازون ويب سيرفيسز (AWS) لتمكين معالجة البيانات والتخزين والنشر في بيئة سحابة AWS.

  • أمازون S3: يوفر Airflow S3Hook و S3Operator للتفاعل مع تخزين أمازون S3. يمكنك استخدامها لتحميل الملفات إلى S3 ، وتنزيل الملفات من S3 ، وإجراء عمليات S3 الأخرى ضمن عمليات التدفق الخاصة بك.

  • أمازون EC2: يمكن لـ Airflow إطلاق وإدارة حالات أمازون EC2 باستخدام EC2Operator. هذا يسمح لك بتوفير موارد الحوسبة بشكل ديناميكي لمهامك وتوسيع نطاق عمليات التدفق الخاصة بك بناءً على الطلب.

  • أمازون Redshift: يندمج Airflow مع أمازون Redshift ، وهو خدمة تخزين بيانات قائمة على السحابة. يمكنك استخدام RedshiftHook و RedshiftOperator لتنفيذ استعلامات ، وتحميل البيانات في جداول Redshift ، وإجراء تحويلات البيانات.

التكامل مع GCP

يندمج Airflow مع خدمات Google Cloud Platform (GCP) لاستغلال إمكانات نظام GCP.

  • Google Cloud Storage (GCS): يوفر Airflow GCSHook و GCSOperator للتفاعل مع Google Cloud Storage. يمكنك استخدامها لتحميل الملفات إلى GCS ، وتنزيل الملفات من GCS ، وإجراء عمليات GCS الأخرى ضمن عمليات التدفق الخاصة بك.

  • BigQuery: يندمج Airflow مع BigQuery ، وهو خدمة تخزين بيانات مدارة بالكامل من Google. يمكنك استخدام BigQueryHook و BigQueryOperator لتنفيذ استعلامات ، وتحميل البيانات في جداول BigQuery ، وإجراء مهام تحليل البيانات.

  • Dataflow: يمكن لـ Airflow أن ينسق وظائف Google Cloud Dataflow باستخدام DataflowCreateJavaJobOperator و DataflowCreatePythonJobOperator. هذا يسمح لك بتشغيل أنابيب بيانات متوازية واستغلال قابلية التوسيع في Dataflow ضمن عمليات تدفق Airflow الخاصة بك.

التكامل مع Azure

يندمج Airflow مع خدمات Microsoft Azure لتمكين معالجة البيانات والتخزين في بيئة سحابة Azure.

  • Azure Blob Storage: يوفر Airflow AzureBlobStorageHook و AzureBlobStorageOperator للتفاعل مع Azure Blob Storage. يمكنك استخدامها لتحميل.هنا ترجمة الملف إلى اللغة العربية:

  • وظائف Azure: يمكن لـ Airflow أن يُطلق وظائف Azure باستخدام AzureFunctionOperator. هذا يسمح لك بتنفيذ وظائف بدون سيرفر كجزء من عمليات Airflow الخاصة بك، مما يُمكّن من المعمارية الخادمة والحدثية.

تكاملات أخرى

التكامل مع أدوات تصوير البيانات

يمكن لـ Airflow أن يتكامل مع أدوات تصوير البيانات مثل Tableau و Grafana لتمكين تصوير البيانات والتقارير ضمن العمليات.

على سبيل المثال، يمكنك استخدام TableauOperator لتحديث مستخرجات Tableau أو نشر كتيبات العمل على Tableau Server. وبالمثل، يمكن لـ Airflow أن يُطلق تحديثات لوحات Grafana أو إرسال البيانات إلى Grafana للمراقبة والتصوير الحقيقي.

التكامل مع أطر عمل التعلم الآلي

يتكامل Airflow مع أطر عمل التعلم الآلي الشائعة مثل TensorFlow و PyTorch، مما يسمح لك بإدراج مهام التعلم الآلي ضمن عملياتك.

يمكنك استخدام Airflow لتنسيق تدريب وتقييم ونشر نماذج التعلم الآلي. على سبيل المثال، يمكنك استخدام PythonOperator لتنفيذ رمز TensorFlow أو PyTorch لتدريب النموذج، ثم استخدام عوامل تشغيل أخرى لنشر النماذج المدربة أو تنفيذ مهام الاستنتاج.

التكامل مع أنظمة التحكم بالإصدارات

يمكن لـ Airflow أن يتكامل مع أنظمة التحكم بالإصدارات مثل Git لتمكين التحكم بالإصدارات والتعاون لـ DAGs وعملياتك.

يمكنك تخزين DAGs Airflow والملفات ذات الصلة في مستودع Git، مما يسمح لك بتتبع التغييرات والتعاون مع أعضاء الفريق وإدارة الإصدارات المختلفة لعملياتك. يمكن تكوين Airflow لتحميل DAGs من مستودع Git، مما يُمكّن من التكامل السلس مع نظام التحكم بالإصدارات الخاص بك.

حالات الاستخدام والأمثلة الحقيقية

قنوات البيانات وETL

بناء قنوات استيراد وتحويل البيانات

يُستخدم Airflow بشكل شائع لبناء قنوات استيراد وتحويل البيانات.هنا ترجمة الملف إلى اللغة العربية:

يمكنك إنشاء DAGs التي تحدد الخطوات المشاركة في استخراج البيانات من مصادر مختلفة، وتطبيق التحويلات، وتحميل البيانات إلى الأنظمة المستهدفة.

على سبيل المثال، يمكنك استخدام Airflow لـ:

  • استخراج البيانات من قواعد البيانات، والواجهات البرمجية للتطبيقات، أو أنظمة الملفات.
  • إجراء مهام تنظيف البيانات، والتصفية، والتجميع.
  • تطبيق منطق الأعمال المعقدة وتحويلات البيانات.
  • تحميل البيانات المحولة إلى مستودعات البيانات أو منصات التحليلات.

جدولة وتنسيق سير عمل ETL

يتفوق Airflow في جدولة وتنسيق سير عمل ETL (استخراج، تحويل، تحميل). يمكنك تحديد الاعتمادات بين المهام، وإعداد الجداول الزمنية، ومراقبة تنفيذ قنوات ETL.

باستخدام Airflow، يمكنك:

  • جدولة مهام ETL لتشغيلها في فترات محددة (على سبيل المثال، ساعياً، يومياً، أسبوعياً).
  • تحديد اعتمادات المهام لضمان ترتيب التنفيذ الصحيح.
  • التعامل مع الأعطال وإعادة المحاولات لمهام ETL.
  • مراقبة التقدم والحالة لسير عمل ETL.

التعلم الآلي والعلوم البيانات

تحديث آلي لتدريب وتنفيذ النماذج

يمكن لـ Airflow أن يؤتمت عملية تدريب وتنفيذ نماذج التعلم الآلي. يمكنك إنشاء DAGs تحتوي على الخطوات المشاركة في إعداد البيانات، وتدريب النماذج، والتقييم، والتنفيذ.

على سبيل المثال، يمكنك استخدام Airflow لـ:

  • إعداد وهندسة ميزات بيانات التدريب.
  • تدريب نماذج التعلم الآلي باستخدام مكتبات مثل scikit-learn، أو TensorFlow، أو PyTorch.
  • تقييم أداء النماذج واختيار أفضلها.
  • تنفيذ النموذج المدرب في بيئة الإنتاج.
  • جدولة إعادة تدريب النماذج وتحديثها بشكل منتظم.

تنسيق مهام إعداد البيانات وهندسة الميزات

يمكن لـ Airflow أن ينسق مهام إعداد البيانات وهندسة الميزات كجزء من سير عمل التعلم الآلي. يمكنك تحديد مهام تقوم بتنظيف البيانات، والتطبيع، واختيار الميزات، وتحويل الميزات.

باستخدام Airflow، يمكنك:

  • تنفيذ مهام إعداد البيانات باستخدام مكتبات مثل Pandas أو PySpark.
  • تطبيق تقنيات هندسة الميزات.هنا ترجمة الملف إلى اللغة العربية. بالنسبة للرموز البرمجية، لم يتم ترجمة التعليقات فقط.

إنشاء ميزات مفيدة.

  • التعامل مع اعتمادات البيانات وضمان اتساق البيانات.
  • دمج مهام معالجة البيانات المسبقة مع تدريب النموذج والتقييم.

DevOps و CI/CD

دمج Airflow مع أنابيب CI/CD

يمكن دمج Airflow في أنابيب CI/CD (التكامل المستمر/النشر المستمر) لتحديث وتجربة سير العمل تلقائيًا. يمكنك استخدام Airflow لتنسيق عملية النشر وضمان الانتقال السلس لسير العمل من التطوير إلى الإنتاج.

على سبيل المثال، يمكنك استخدام Airflow لـ:

  • تشغيل نشر سير العمل بناءً على التغييرات في التعليمات البرمجية أو أحداث Git.
  • تنفيذ الاختبارات والفحوصات النوعية على سير العمل قبل النشر.
  • تنسيق نشر سير العمل عبر بيئات مختلفة (على سبيل المثال، المرحلة التجريبية، الإنتاج).
  • مراقبة وإلغاء نشر التطبيقات إذا لزم الأمر.

تحديث النشر وتوفير البنية التحتية تلقائيًا

يمكن لـ Airflow تحديث النشر وتوفير مهام البنية التحتية تلقائيًا، مما يجعل إدارة وتوسيع نطاق سير العمل أسهل. يمكنك تعريف مهام لتوفير موارد السحابة، وتكوين البيئات، ونشر التطبيقات.

باستخدام Airflow، يمكنك:

  • توفير وتكوين موارد السحابة باستخدام مزودي خدمات مثل AWS و GCP أو Azure.
  • تنفيذ مهام البنية التحتية كرمز باستخدام أدوات مثل Terraform أو CloudFormation.
  • نشر وتكوين التطبيقات والخدمات.
  • إدارة دورة حياة الموارد وإجراء مهام التنظيف.

أفضل الممارسات والنصائح

تصميم وتنظيم DAG

هيكلة DAGs للصيانة والقراءة

عند تصميم DAGs Airflow، من المهم هيكلتها بطريقة تعزز الصيانة والقراءة. فيما يلي بعض النصائح:

  • استخدم أسماء ذات معنى ووصفية للDAGs والمهام.

  • نظم المهام في مجموعات منطقية أو أقسام داخل DAG.

  • استخدم اعتمادات المهام لتحديد تسلسل التنفيذ.

  • حافظ على DAGs مختصرة وموجهة لسير عمل أو غرض محدد.

  • استخدم التعليقات والسلاسل الوثائقية لتوفير شروحات.### تجزئة المهام واستخدام المكونات القابلة لإعادة الاستخدام لتحسين إعادة استخدام الكود وسهولة الصيانة، قم بتجزئة المهام واستخدام المكونات القابلة لإعادة الاستخدام في مخططات Airflow الخاصة بك.

  • استخرج الوظائف المشتركة إلى وظائف أو فئات Python منفصلة.

  • استخدم SubDagOperator في Airflow لتغليف مجموعات المهام القابلة لإعادة الاستخدام.

  • استفد من BaseOperator في Airflow لإنشاء عمليات مخصصة وقابلة لإعادة الاستخدام.

  • استخدم PythonOperator في Airflow مع وظائف قابلة للاستدعاء للمنطق المحدد للمهمة.

تحسين الأداء

ضبط تكوينات Airflow للأداء الأمثل

لتحسين أداء نشر Airflow الخاص بك، قم بالنظر في ضبط التكوينات التالية:

  • إعدادات المنفذ: اختر المنفذ المناسب (على سبيل المثال، LocalExecutor أو CeleryExecutor أو KubernetesExecutor) بناءً على متطلبات القابلية للتوسع والتزامن الخاصة بك.
  • التوازي: اضبط معلمة parallelism للتحكم في الحد الأقصى لعدد المهام التي يمكن تشغيلها في نفس الوقت.
  • التزامن: قم بتعيين معلمات dag_concurrency و max_active_runs_per_dag لتقييد عدد تشغيلات DAG والمهام المتزامنة.
  • موارد العامل: خصص موارد كافية (على سبيل المثال، وحدة المعالجة المركزية والذاكرة) لعمال Airflow بناءً على الحمل والمتطلبات المهمة.

تحسين تنفيذ المهمة واستخدام الموارد

لتحسين تنفيذ المهمة واستخدام الموارد، قم بالنظر في الممارسات التالية:

  • استخدم العمليات والخطافات المناسبة لتنفيذ المهام بكفاءة.
  • قلل من استخدام المهام المكلفة أو الطويلة داخل مخططات DAG.
  • استخدم مجموعات المهام لتقييد عدد المهام المتزامنة وإدارة استخدام الموارد.
  • استفد من ميزة XCom في Airflow لمشاركة البيانات الخفيفة بين المهام.
  • راقب وقم بتحليل أداء المهمة لتحديد نقاط الاختناق وتحسينها وفقًا لذلك.

الاختبار وإصلاح الأخطاء

كتابة اختبارات وحدة لمخططات DAG والمهام

لضمان موثوقية وصحة عمليات Airflow الخاصة بك، من المهم كتابة اختبارات وحدة لمخططات DAG والمهام الخاصة بك. فيما يلي بعض ال.هذا هو الترجمة العربية للملف:

  • استخدم وحدة unittest الخاصة بـ Airflow لإنشاء حالات اختبار لـ DAGs وMهام الخاصة بك.
  • قم بتقليد التبعيات والخدمات الخارجية لعزل نطاق الاختبار.
  • اختبر المهام الفردية وسلوكها المتوقع.
  • تحقق من صحة تبعيات المهام وهيكل DAG.
  • اختبر الحالات الحدية وسيناريوهات الأخطاء لضمان المعالجة الصحيحة.

تقنيات استكشاف الأخطاء وإصلاحها

عند استكشاف الأخطاء وإصلاحها في سيناريوهات Airflow، ضع في اعتبارك التقنيات التالية:

  • استخدم واجهة المستخدم الويب لـ Airflow لمراقبة حالات المهام والDAG والسجلات ورسائل الأخطاء.
  • قم بتمكين التسجيل المفصل لالتقاط معلومات مفصلة حول تنفيذ المهام.
  • استخدم عبارات print الخاصة بـ Airflow أو وحدة logging في Python لإضافة عبارات تسجيل مخصصة.
  • استخدم عامل PDB (Python Debugger) الخاص بـ Airflow لتعيين نقاط توقف والتصحيح التفاعلي للمهام.
  • قم بتحليل سجلات المهام وتتبع المكدس لتحديد السبب الجذري للمشكلات.
  • استخدم أمر airflow test لاختبار المهام الفردية بشكل منفصل.

التوسيع والمراقبة

استراتيجيات لتوسيع نشر Airflow

مع نمو سيناريوهات Airflow في التعقيد والنطاق، ضع في اعتبارك الاستراتيجيات التالية لتوسيع نشر Airflow:

  • قم بالتوسيع الأفقي لعمال Airflow من خلال إضافة المزيد من عقد العمال لمعالجة التزامن المتزايد للمهام.
  • قم بالتوسيع الرأسي لمكونات Airflow (مثل الجدولة والخادم الويب) من خلال تخصيص المزيد من الموارد (وحدة المعالجة المركزية والذاكرة) لمعالجة الأحمال الأعلى.
  • استخدم مُنفذ موزع (مثل CeleryExecutor أو KubernetesExecutor) لتوزيع المهام على عدة عقد عمال.
  • استفد من CeleryExecutor الخاص بـ Airflow مع قائمة رسائل (مثل RabbitMQ أو Redis) لتحسين القابلية للتوسيع والقدرة على التحمل.
  • نفذ آليات التوسيع التلقائي لضبط عدد العمال ديناميكيًا بناءً على متطلبات الحمل.

مراقبة مقاييس Airflow وأداؤه

لضمان صحة وأداء نشر Airflow الخاص بك، من الضروري مراقبة المقاييس الرئيسية ومؤشرات الأداء. ضع في اعتبارك ال.هنا الترجمة العربية للملف:

  • استخدم واجهة المستخدم الويب المضمنة في Airflow لمراقبة حالة DAG والمهام، وأوقات التنفيذ، ومعدلات النجاح.
  • قم بتكامل Airflow مع أدوات المراقبة مثل Prometheus، Grafana، أو Datadog لجمع البيانات الإحصائية وعرضها بصريًا.
  • راقب المقاييس على مستوى النظام مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية، واستخدام الذاكرة، وإدخال/إخراج القرص لمكونات Airflow.
  • قم بإعداد التنبيهات والإشعارات للأحداث الحرجة، مثل فشل المهام أو ارتفاع استخدام الموارد.
  • راجع وحلل سجلات Airflow بانتظام لتحديد أوجه القصور في الأداء وتحسين سير العمل.

الخاتمة

في هذه المقالة، استكشفنا Apache Airflow، وهو منصة قوية لإنشاء الجداول الزمنية للعمليات وإدارتها برمجيًا. لقد غطينا المفاهيم الرئيسية والهندسة المعمارية وميزات Airflow، بما في ذلك DAGs والمهام والمشغلات والمنفذين.

ناقشنا التكاملات المختلفة المتاحة في Airflow، مما يتيح اتصالاً سلسًا بأطر معالجة البيانات ومنصات السحابة والأدوات الخارجية. كما استكشفنا حالات الاستخدام الواقعية، مما يوضح كيفية تطبيق Airflow في قنوات البيانات، وسيناريوهات التعلم الآلي، وعمليات CI/CD.

علاوة على ذلك، تطرقنا إلى أفضل الممارسات والنصائح لتصميم وتنظيم DAGs، وتحسين الأداء، واختبار وتصحيح سير العمل، وتوسيع نطاق نشر Airflow. من خلال اتباع هذه الإرشادات، يمكنك بناء سير عمل قوية وقابلة للصيانة وفعالة باستخدام Airflow.

ملخص النقاط الرئيسية

  • Airflow هي منصة مفتوحة المصدر لإنشاء الجداول الزمنية للعمليات وإدارتها برمجيًا.

  • يستخدم DAGs لتعريف سير العمل كشفرة، حيث تمثل المهام وحدات العمل.

  • يوفر Airflow مجموعة غنية من المشغلات والخطافات للتكامل مع أنظمة وخدمات مختلفة.

  • يدعم أنواع مختلفة من المنفذين لتوسيع نطاق التنفيذ وتوزيعه.

  • يمكّن Airflow من سيناريوهات معالجة البيانات والتعلم الآلي وCI/CD من خلال التكاملات الواسعة.

  • تشمل أفضل الممارسات تنظيم DAGs للصيانة، ...تنظيم المهام وتحسين الأداء وتجربة وإصلاح سير العمل.

  • تتضمن استراتيجيات تطوير Airflow الأفقي والرأسي وتنفيذ موزع وتوسيع تلقائي.

  • مراقبة مقاييس Airflow والأداء أمر بالغ الأهمية لضمان صحة وكفاءة سير العمل.

التطورات المستقبلية وخريطة طريق Apache Airflow

يتم تطوير Apache Airflow بنشاط ولديه مجتمع نشط يساهم في نموه. بعض التطورات المستقبلية وعناصر خريطة الطريق تشمل:

  • تحسين واجهة المستخدم وتجربة المستخدم لواجهة ويب Airflow.
  • تعزيز قابلية التوسع والأداء في Airflow، خاصة للنشر على نطاق واسع.
  • توسيع نظام إيكولوجي إضافات Airflow والتكامل لدعم المزيد من الأنظمة والخدمات.
  • تبسيط نشر وإدارة Airflow باستخدام تقنيات الحاويات والتنسيق.
  • دمج ميزات متقدمة مثل إنشاء المهام الديناميكي والإعادة التلقائية للمهام.
  • تعزيز آليات الأمان والمصادقة في Airflow.

مع استمرار نمو مجتمع Airflow والتطور، يمكننا توقع المزيد من التحسينات والابتكارات في المنصة، مما يجعلها أكثر قوة وسهولة استخدام لإدارة سير العمل.

موارد للتعلم والاستكشاف الإضافي

لمزيد من الاستكشاف والتعلم عن Apache Airflow، يمكن النظر في الموارد التالية:

المراجع: https://airflow.apache.org/community/meetups/ (opens in a new tab)

من خلال الاستفادة من هذه الموارد والمشاركة النشطة في مجتمع Airflow، يمكنك تعميق فهمك لـ Airflow، والتعلم من الممارسين ذوي الخبرة، والمساهمة في نمو وتحسين المنصة.

برز Apache Airflow كمنصة رائدة مفتوحة المصدر لإدارة سير العمل، مما يمكّن مهندسي البيانات وعلماء البيانات وفرق DevOps من بناء وتنسيق سيرورات معقدة بسهولة. تجعل ميزاته الواسعة والتكاملات والمرونة منه أداة قيمة في النظام البيئي للبيانات.

عند بدء رحلتك مع Apache Airflow، تذكر البدء بشكل صغير، والتجريب مع ميزات وتكاملات مختلفة، والمواصلة في تحسين وتطوير سيرورات العمل الخاصة بك. بقوة Airflow في متناول يدك، يمكنك تبسيط أنابيب البيانات الخاصة بك، وأتمتة سيرورات التعلم الآلي الخاصة بك، وبناء تطبيقات قوية وقابلة للتطوير تعتمد على البيانات.

المعالجة المتوازية في Python: دليل للمبتدئينكيفية التعامل مع التدريب متعدد وحدات المعالجة الرسومية للنماذج الذكية الضخمة