Bevezetés az Apache Airflow-ba

Mi az az Apache Airflow?

Definíció és cél

Az Apache Airflow egy nyílt forráskódú platform, amely lehetővé teszi a munkafolyamatok programozott létrehozását, ütemezését és figyelését. Arra tervezték, hogy összetett számítási munkafolyamatokat és adatfeldolgozási folyamatokat koordináljon, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy feladatokat és függőségeket kódként határozzanak meg, ütemezzék a végrehajtásukat, és nyomon kövessék az előrehaladásukat egy webes felhasználói felületen keresztül.

Rövid történet és fejlesztés

Az Apache Airflow-t Maxime Beauchemin hozta létre az Airbnb-nél 2014-ben, hogy megoldja a komplex adatfolyamatok kezelésének és ütemezésének kihívásait. 2015-ben nyílt forráskódúvá vált, és 2016-ban az Apache Inkubátor projekt részévé vált. Azóta az Airflow széles körben elterjedt, és népszerű választássá vált az adatkoordináció terén különböző iparágakban.

Alapvető fogalmak

DAG-ok (Irányított Aciklikus Gráfok)

Az Airflow-ban a munkafolyamatok Irányított Aciklikus Gráfokként (DAG-ok) vannak meghatározva. A DAG olyan feladatok gyűjteménye, amelyek úgy vannak szervezve, hogy tükrözik a függőségeiket és kapcsolataikat. Minden DAG egy teljes munkafolyamatot képvisel, és egy Python-szkriptben van meghatározva.

Íme egy egyszerű példa egy DAG-definícióra:

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from datetime import 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='Egy egyszerű 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

Feladatok és Operátorok

A feladatok az Airflow végrehajtásának alapvető egységei. Egy adott munka egyetlen egységét képviselik, például egy.Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódban nem fordítottam le a kommenteket.

Airflow számos beépített operátort biztosít, beleértve:

BashOperator: Bash parancs végrehajtása
PythonOperator: Python függvény végrehajtása
EmailOperator: E-mail küldése
HTTPOperator: HTTP kérés küldése
SqlOperator: SQL lekérdezés végrehajtása
És még sok más...

Íme egy példa a PythonOperator használatára:

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

Ütemezés és időközök

Az Airflow lehetővé teszi a DAG-ok rendszeres időközönkénti végrehajtását. Az ütemezést cron kifejezésekkel vagy timedelta objektumokkal lehet meghatározni. A DAG definíciójában található schedule_interval paraméter határozza meg a végrehajtás gyakoriságát.

Például, ha egy DAG-ot naponta éjfélkor szeretnénk futtatni, a schedule_interval paramétert így állíthatjuk be:

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    description='Egy egyszerű DAG',
    schedule_interval='0 0 * * *',  # Naponta éjfélkor
)

Végrehajtók

A végrehajtók (Executors) felelősek a DAG-ban meghatározott feladatok tényleges végrehajtásáért. Az Airflow több típusú végrehajtót támogat, lehetővé téve a feladatok skálázását és elosztását több munkavégző között.

Az elérhető végrehajtók:

SequentialExecutor: Feladatok szekvenciális végrehajtása egy folyamatban
LocalExecutor: Feladatok párhuzamos végrehajtása ugyanazon a gépen
CeleryExecutor: Feladatok elosztása Celery fürtben párhuzamos végrehajtáshoz
KubernetesExecutor: Feladatok futtatása Kubernetes fürtön

Kapcsolatok és Hookok

Az Airflow-ban a kapcsolatok (Connections) határozzák meg, hogyan lehet csatlakozni külső rendszerekhez, például adatbázisokhoz, API-khoz vagy felhőszolgáltatásokhoz. Ezek a szükséges információkat (pl. host, port, hitelesítő adatok) tárolják.Kapcsolat létrehozása

A Hookek lehetővé teszik, hogy kölcsönhatásba lépjünk a kapcsolatokban meghatározott külső rendszerekkel. Beburkolják a konkrét rendszerhez való kapcsolódás és kommunikáció logikáját, megkönnyítve a gyakori műveletek végrehajtását.

Az Airflow beépített Hookokat biztosít különböző rendszerekhez, például:

PostgresHook: Interakcióba lép PostgreSQL adatbázisokkal
S3Hook: Interakcióba lép az Amazon S3 tárolóval
HttpHook: HTTP-kéréseket küld
És még sok más...

Íme egy példa arra, hogyan használhatunk egy Hookot PostgreSQL adatbázisból való adatok lekérésére:

from airflow.hooks.postgres_hook import PostgresHook
 
def fetch_data(**context):
    # Kapcsolódás a PostgreSQL adatbázishoz a 'my_postgres_conn' kapcsolaton keresztül
    hook = PostgresHook(postgres_conn_id='my_postgres_conn')
    # Adatok lekérése a 'my_table' táblából
    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,
)

Az Apache Airflow főbb jellemzői

Skálázhatóság és rugalmasság

Elosztott feladatvégrehajtás

Az Airflow lehetővé teszi a feladatok vízszintes skálázását azok több munkavégző között történő elosztásával. Ez párhuzamos feldolgozást tesz lehetővé, és segít hatékonyan kezelni a nagy léptékű munkafolyamatokat. A megfelelő végrehajtó konfigurációval az Airflow kihasználhatja az elosztott számítástechnika erejét a feladatok egyidejű végrehajtására.

Különböző végrehajtók támogatása

Az Airflow különböző típusú végrehajtókat támogat, rugalmasságot biztosítva a feladatok végrehajtásának módjában. A végrehajtó kiválasztása a konkrét követelményektől és infrastruktúra-beállítástól függ. Például:

A SequentialExecutor alkalmas kis léptékű munkafolyamatokhoz vagy tesztelési célokra, mivel szekvenciálisan, egy folyamatban hajtja végre a feladatokat.
A LocalExecutor lehetővé teszi a feladatok párhuzamos végrehajtását ugyanazon a gépen, több folyamatot kihasználva.
A CeleryExecutor elosztja a feladatokat egy Celery-fürtbe, lehetővé téve a vízszintes skálázást több csomóponton keresztül.
A KubernetesExecutor a feladatokat egy Kubernetes-fürtön futtatja, dinamikus erőforrás-allokációt biztosítva.## Kiterjeszthetőség

Bővítmények és egyéni operátorok

Az Airflow egy bővíthető architektúrát biztosít, amely lehetővé teszi egyéni bővítmények és operátorok létrehozását a funkcionalitás kiterjesztése érdekében. A bővítmények használhatók új funkciók hozzáadására, külső rendszerekkel való integrációra vagy a meglévő komponensek viselkedésének módosítására.

Az egyéni operátorok lehetővé teszik, hogy új feladattípusokat határozzon meg, amelyek az Ön használati esetéhez igazodnak. Egyéni operátorok létrehozásával beágyazhatja a komplex logikát, kommunikálhat tulajdonosi rendszerekkel vagy speciális számításokat végezhet.

Íme egy példa egy egyéni operátorra, amely egy adott feladatot végez el:

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):
        # Az egyéni feladat logikája itt található
        print(f"MyCustomOperator végrehajtása a következő paraméterrel: {self.my_param}")

Integráció különböző adatforrásokkal és rendszerekkel

Az Airflow zökkenőmentesen integrálódik a különféle adatforrásokkal és rendszerekkel, ami rugalmas eszközzé teszi az adatorchesztrációhoz. Beépített csatlakozókat és operátorokat biztosít a népszerű adatbázisokhoz (pl. PostgreSQL, MySQL, Hive), felhőplatformokhoz (pl. AWS, GCP, Azure) és adatfeldolgozási keretrendszerekhez (pl. Apache Spark, Apache Hadoop).

Ez az integrációs képesség lehetővé teszi, hogy olyan adatfolyamokat építsen fel, amelyek több rendszert is átfognak, lehetővé téve a feladatok számára, hogy különböző adatforrásokból olvassanak és azokba írjanak, külső folyamatokat indítsanak el, és megkönnyítsék az adatáramlást a különböző komponensek között.

Felhasználói felület és monitorozás

Webes felület a DAG-ok kezeléséhez és monitorozásához

Az Airflow egy felhasználóbarát webes felhasználói felületet (UI) biztosít a DAG-ok kezeléséhez és monitorozásához. A felület lehetővé teszi, hogy vizualizálja a DAG-ok szerkezetét és függőségeit, manuálisan elindítsa a futtatásokat, m.Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódban nem fordítottam le a kommenteket.

Feladatok állapotának nyomon követése és naplók megtekintése

Az Airflow felhasználói felület központosított nézetet biztosít a munkafolyamatokról, megkönnyítve a feladatok állapotának nyomon követését, a szűk keresztmetszetek azonosítását és a problémák elhárítását. Intuitív navigációt, keresési funkciókat és különféle szűrőket kínál a DAG-ok hatékony kezeléséhez és figyeléséhez.

Feladatok állapotának nyomon követése és hibaelhárítás

Az Airflow nyomon követi minden feladat végrehajtásának állapotát, betekintést nyújtva a munkafolyamatok előrehaladásába és állapotába. A felhasználói felület valós időben jeleníti meg a feladatok állapotát, jelezve, hogy futnak-e, sikeresen befejeződtek-e, hibásak-e vagy bármely más állapotban vannak.

Amikor egy feladat hibát észlel vagy meghiúsul, az Airflow rögzíti a kivételt, és részletes hibaüzeneteket és nyomkövetési információkat biztosít. Ez az információ a felhasználói felületen érhető el, lehetővé téve a problémák gyors kivizsgálását és hibakeresését. Az Airflow támogatja a konfigurálható újrapróbálkozási mechanizmusokat is, lehetővé téve a sikertelen feladatok újrapróbálkozási szabályzatainak meghatározását.

Naplózási és hibakeresési képességek

Az Airflow átfogó naplókat generál minden feladat végrehajtásához, rögzítve fontos információkat, mint a feladat paraméterei, futási részletek és bármely kimenet vagy hiba. Ezek a naplók elérhetők az Airflow felhasználói felületén, értékes betekintést nyújtva a hibakereséshez és hibaelhárításhoz.

A felhasználói felületen kívül az Airflow lehetővé teszi a különböző naplózási beállítások konfigurálását, például a naplózási szinteket, naplóformátumokat és naplócélokat. A naplókat különböző tárolórendszerekbe (pl. helyi fájlok, távoli tárolás) irányíthatja, vagy integrálhatja külső naplózási és monitorozási megoldásokkal a központosított naplókezelés érdekében.

Biztonság és hitelesítés

Szerepköralapú hozzáférés-vezérlés (RBAC)

Az Airflow támogatja a szerepköralapú hozzáférés-vezérlést (RBAC) a felhasználói engedélyek és a DAG-okhoz és feladatokhoz való hozzáférés kezeléséhez. Az RBAC lehetővé teszi, hogy szerepköröket határozzon meg meghatározott jogosultságokkal, és ezeket a szerepköröket rendelje hozzá a felhasználókhoz. Ez biztosítja, hogy a felhasználók a felelősségeiknek megfelelő szintű hozzáféréssel rendelkezzenek, és megakadályozza a munkafolyamatok jogosulatlan módosítását.# Az RBAC-val (szerepalapú hozzáférés-vezérlés) szabályozhatod, hogy ki tekintheti meg, szerkesztheti vagy futtathatja a DAG-okat, és korlátozhatod a hozzáférést az érzékeny információkhoz vagy a kritikus feladatokhoz. Az Airflow rugalmas engedélyezési modellt biztosít, amely lehetővé teszi, hogy egyéni szerepköröket és engedélyeket határozz meg a szervezeted biztonsági követelményei alapján.

Hitelesítési és jogosultságkezelési mechanizmusok

Az Airflow különféle hitelesítési és jogosultságkezelési mechanizmusokat kínál a webes felület és az API biztonságos elérésének biztosítására. Több hitelesítési hátteret támogat, beleértve a következőket:

Jelszóalapú hitelesítés: A felhasználók felhasználónév és jelszó használatával jelentkezhetnek be.
OAuth/OpenID Connect: Az Airflow integrálható külső identitásszolgáltatókkal az egyszeri bejelentkezés (SSO) és a központosított felhasználókezelés érdekében.
Kerberos-hitelesítés: Az Airflow támogatja a Kerberos-hitelesítést a vállalati környezetekben történő biztonságos hozzáférés érdekében.

A hitelesítésen túl az Airflow jogosultságkezelési vezérlőket biztosít a felhasználói szerepkörök és engedélyek alapján történő hozzáférés korlátozására a különböző funkciókhoz, nézetekhez és műveletekhez. Így biztosítható, hogy a felhasználók csak a hozzájuk rendelt szerepkörök által engedélyezett műveleteket végezhessék el.

Biztonságos kapcsolatok és adatkezelés

Az Airflow prioritásként kezeli a kapcsolatok és az adatkezelés biztonságát. Lehetővé teszi, hogy a kapcsolati objektumok segítségével biztonságosan tárold az érzékeny információkat, például az adatbázis-hitelesítő adatokat és az API-kulcsokat. Ezek a kapcsolati objektumok titkosíthatók és egy biztonságos háttérrendszerben, például a Hashicorp Vault-ban vagy az AWS Secrets Manager-ben tárolhatók.

Külső rendszerekkel való interakció során az Airflow támogatja a biztonságos kommunikációs protokollokat, mint például az SSL/TLS, hogy a továbbított adatok titkosítva legyenek. Emellett olyan mechanizmusokat is biztosít, amelyek segítségével kezelheted és álcázhatod a személyes azonosításra alkalmas információkat (PII) vagy a bizalmas üzleti adatokat, így azok nem kerülnek nyilvánosságra a naplókban vagy a felhasználói felületeken.

Az Apache Airflow architektúrája

Fő komponensek

Ütemező

Az Ütemező az Airflow központi komponense, amely a feladatok ütemezéséért és végrehajtásának indításáért felelős. Folyamatosan figyeli a DAG-okat és azok kapcsolódó.Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódban nem fordítottam le a kódot, csak a megjegyzéseket.

Ütemező

Az Ütemező feladata a DAG-ok végrehajtásának ütemezése, a feladatok ütemezésének és függőségeinek ellenőrzése annak meghatározására, hogy mikor kell őket végrehajtani.

Az Ütemező beolvassa a konfigurált DAG könyvtárból a DAG definíciókat, és minden aktív DAG-hoz létrehoz egy DAG futtatást annak ütemezése alapján. Ezután a rendelkezésre álló Végrehajtókhoz rendeli a feladatokat végrehajtásra, figyelembe véve a feladatok függőségeit, prioritását és az erőforrás-elérhetőséget.

Webszerver

A Webszerver az a komponens, amely kiszolgálja az Airflow webes felületét. Felhasználóbarát felületet biztosít a DAG-ok, feladatok és végrehajtásuk kezeléséhez és figyeléséhez. A Webszerver kommunikál az Ütemezővel és a Metaadat-adatbázissal, hogy lekérje és megjelenítse a releváns információkat.

A Webszerver kezeli a felhasználói hitelesítést és jogosultságkezelést, lehetővé téve a felhasználók bejelentkezését és a felület elérését a nekik kiosztott szerepek és engedélyek alapján. Emellett API-kat is elérhetővé tesz az Airflow programozott használatához, lehetővé téve az integrációt külső rendszerekkel és eszközökkel.

Végrehajtó

A Végrehajtó felelős a DAG-okban definiált feladatok tényleges végrehajtásáért. Az Airflow különböző típusú Végrehajtókat támogat, mindegyiknek saját jellemzőivel és használati eseteivel. A Végrehajtó a feladatokat az Ütemezőtől kapja, és végrehajtja őket.

Integráció más eszközökkel és rendszerekkel

Adatfeldolgozás és ETL

Integráció az Apache Sparkkal

Az Apache Airflow zökkenőmentesen integrálható az Apache Sparkkal, egy hatékony elosztott adatfeldolgozási keretrendszerrel. Az Airflow beépített operátorokat és hookat biztosít a Sparkkal való interakcióhoz, lehetővé téve Spark-feladatok elküldését, előrehaladásuk figyelését és az eredmények lekérését.

A SparkSubmitOperator lehetővé teszi, hogy közvetlenül az Airflow DAG-okból küldjünk be Spark-alkalmazásokat egy Spark-fürtbe. Megadhatjuk a Spark-alkalmazás paramétereit, mint a fő osztály, az alkalmazás argumentumai és a konfigurációs tulajdonságok.

Itt egy példa a SparkSubmitOperator használatára Spark-feladat elküldéséhez:

from airflow.contrib.operators.spark_submit_operator import SparkSubmitOperator
 
spark_submit_task = Spar.
 
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,
)

Apache Hadoop és HDFS integráció

Az Airflow integrálódik az Apache Hadoop és a HDFS (Hadoop Elosztott Fájlrendszer) rendszerekkel, lehetővé téve az adatfeldolgozást és -tárolást a Hadoop környezetben. Az Airflow operátorokat és hookat biztosít a HDFS-sel való interakcióhoz, lehetővé téve fájlműveletek végrehajtását, Hadoop-feladatok futtatását és adatkezelést a HDFS-en belül.

A HdfsSensor lehetővé teszi, hogy megvárjuk egy fájl vagy könyvtár megjelenését a HDFS-en, mielőtt továbbhaladnánk a downstream feladatokkal. A HdfsHook módszereket biztosít a HDFS programozott elérésére, például fájlok feltöltésére, könyvtárak listázására és adatok törlésére.

Itt egy példa a HdfsHook használatára fájl feltöltéséhez a HDFS-re:

from 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,
)

Integráció adatfeldolgozási keretrendszerekkel

Az Airflow integrálódik különböző adatfeldolgozási keretrendszerekkel, mint a Pandas és a Hive, hogy megkönnyítse az adatmanipulációt és -elemzést a munkafolyamatokon belül.

Például használhatod a PandasOperator-t Pandas kód végrehajtására egy Airflow feladaton belül. Ez lehetővé teszi, hogy kihasználd a Pandas erejét az adattisztításban, átalakításban és elemzésben.

Hasonlóképpen, az Airflow operátorokat és hookokat biztosít a Hive-val való interakcióhoz, mint a HiveOperator Hive-lekérdezések végrehajtására és a HiveServer2Hook Hive-kiszolgálóhoz való csatlakozásra.

Felhő platformok és szolgáltatások

Integráció az AWS-sel

Az Airflow integrálódik különböző.Amazon Web Services (AWS) használata az adatfeldolgozás, tárolás és üzembe helyezés lehetővé tételére az AWS felhőkörnyezetben.

Amazon S3: Az Airflow az S3Hook és S3Operator segítségével tud kommunikálni az Amazon S3 tárolóval. Ezeket használhatja fájlok feltöltésére az S3-ba, letöltésére az S3-ból és egyéb S3-műveletekre a munkafolyamatain belül.
Amazon EC2: Az Airflow az EC2Operator segítségével indíthat és kezelhet Amazon EC2 példányokat. Ez lehetővé teszi, hogy dinamikusan kiépítse a számítási erőforrásokat a feladataihoz, és a kereslet alapján skálázhassa a munkafolyamatait.
Amazon Redshift: Az Airflow integrálódik az Amazon Redshift felhőalapú adattárház-szolgáltatással. Használhatja a RedshiftHook és RedshiftOperator eszközöket lekérdezések végrehajtására, adatok betöltésére a Redshift-táblákba és adattranszformációk végrehajtására.

Integráció a GCP-vel

Az Airflow integrálódik a Google Cloud Platform (GCP) szolgáltatásaival, hogy kihasználhassa a GCP ökoszisztéma képességeit.

Google Cloud Storage (GCS): Az Airflow a GCSHook és GCSOperator segítségével tud kommunikálni a Google Cloud Storage-szal. Ezeket használhatja fájlok feltöltésére a GCS-be, letöltésére a GCS-ből és egyéb GCS-műveletekre a munkafolyamatain belül.
BigQuery: Az Airflow integrálódik a BigQuery-vel, a Google teljesen felügyelt adattárház-szolgáltatásával. Használhatja a BigQueryHook és BigQueryOperator eszközöket lekérdezések végrehajtására, adatok betöltésére a BigQuery-táblákba és adatelemzési feladatok végrehajtására.
Dataflow: Az Airflow a DataflowCreateJavaJobOperator és DataflowCreatePythonJobOperator segítségével tud Google Cloud Dataflow feladatokat ütemezni. Ez lehetővé teszi, hogy párhuzamos adatfeldolgozási folyamatokat futtasson, és kihasználja a Dataflow skálázhatóságát az Airflow munkafolyamatain belül.

Integráció az Azure-ral

Az Airflow integrálódik a Microsoft Azure szolgáltatásaival, hogy lehetővé tegye az adatfeldolgozást és -tárolást az Azure felhőkörnyezetben.

Azure Blob Storage: Az Airflow az AzureBlobStorageHook és AzureBlobStorageOperator segítségével tud kommunikálni az Azure Blob Storage-szal. Ezeket használhatja fájlok feltöltésére.Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódhoz tartozó megjegyzéseket fordítottam le, de a kódot nem módosítottam.
Azure Functions: Az Airflow az AzureFunctionOperator használatával képes Azure Functions-eket indítani. Ez lehetővé teszi, hogy kiszolgáló nélküli funkciókat futtassunk az Airflow munkafolyamatokban, ezáltal eseményvezérelt és kiszolgáló nélküli architektúrákat valósíthatunk meg.

Egyéb integrációk

Integrálás adatmegjelenítő eszközökkel

Az Airflow integrálható adatmegjelenítő eszközökkel, mint a Tableau és a Grafana, hogy lehetővé tegye az adatmegjelenítést és jelentéskészítést a munkafolyamatokban.

Például használhatjuk a TableauOperator-t Tableau-kivonatokat frissíteni vagy munkafüzeteket közzétenni a Tableau Szerveren. Hasonlóképpen, az Airflow képes Grafana műszerfal-frissítéseket indítani vagy adatokat küldeni a Grafanának valós idejű monitorozás és megjelenítés céljából.

Integrálás gépi tanulási keretrendszerekkel

Az Airflow integrálható népszerű gépi tanulási keretrendszerekkel, mint a TensorFlow és a PyTorch, lehetővé téve, hogy gépi tanulási feladatokat építsünk be a munkafolyamatainkba.

Használhatjuk az Airflow-t a gépi tanulási modellek betanítási, értékelési és üzembe helyezési folyamatainak összehangolására. Például használhatjuk a PythonOperator-t TensorFlow vagy PyTorch kód futtatására a modell betanításához, majd más operátorokat a betanított modellek üzembe helyezésére vagy következtetési feladatok végrehajtására.

Integrálás verziókezelő rendszerekkel

Az Airflow integrálható verziókezelő rendszerekkel, mint a Git, hogy lehetővé tegye a DAG-ok és munkafolyamatok verziókezelését és együttműködést.

Tárolhatjuk az Airflow DAG-okat és kapcsolódó fájlokat egy Git-adattárban, ami lehetővé teszi a változások nyomon követését, csapattagokkal való együttműködést és a munkafolyamatok különböző verzióinak kezelését. Az Airflow konfigurálható úgy, hogy a DAG-okat egy Git-adattárból töltse be, biztosítva a verziókezelő rendszerrel való zökkenőmentes integrációt.

Valós felhasználási esetek és példák

Adatfolyamatok és ETL

Adatbetöltési és transzformációs folyamatok építése

Az Airflow gyakran használatos adatbetöltési és transzformációs folyamatok építésére.Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódhoz tartozó megjegyzéseket fordítottam le, de a kódot nem módosítottam.

Adatfolyamokat (DAG-okat) hozhat létre, amelyek meghatározzák az adatok különböző forrásokból történő kinyerésének, átalakításának és célrendszerekbe való betöltésének lépéseit.

Például az Airflow segítségével a következőket végezheti el:

Adatok kinyerése adatbázisokból, API-kból vagy fájlrendszerekből.
Adattisztítási, szűrési és összesítési feladatok végrehajtása.
Összetett üzleti logika és adattranszformációk alkalmazása.
Az átalakított adatok betöltése adattárházakba vagy elemző platformokra.

ETL-munkafolyamatok ütemezése és összehangolása

Az Airflow kiválóan alkalmas az ETL (Extract, Transform, Load) munkafolyamatok ütemezésére és összehangolására. Meghatározhatja a feladatok közötti függőségeket, beállíthatja az ütemezéseket, és figyelemmel kísérheti az ETL-folyamatok végrehajtását.

Az Airflow segítségével a következőket teheti:

ETL-feladatok ütemezése meghatározott időközönként (pl. óránként, naponta, hetente).
Feladatfüggőségek meghatározása a megfelelő végrehajtási sorrend biztosítása érdekében.
ETL-feladatok meghibásodásának és újrapróbálkozásának kezelése.
ETL-munkafolyamatok előrehaladásának és állapotának figyelemmel kísérése.

Gépi tanulás és adattudomány

Gépi tanulási modellek betanításának és üzembe helyezésének automatizálása

Az Airflow automatizálhatja a gépi tanulási modellek betanításának és üzembe helyezésének folyamatát. Olyan DAG-okat hozhat létre, amelyek magukban foglalják az adatelőkészítés, modellbetanítás, értékelés és üzembe helyezés lépéseit.

Például az Airflow segítségével a következőket végezheti el:

Betanító adatok előfeldolgozása és jellemzőmérnöki feladatok.
Gépi tanulási modellek betanítása a scikit-learn, TensorFlow vagy PyTorch könyvtárak használatával.
Modellteljesítmény értékelése és a legjobb modell kiválasztása.
A betanított modell üzembe helyezése éles környezetben.
Rendszeres modellfrissítések és újrabetanítás ütemezése.

Adatelőfeldolgozási és jellemzőmérnöki feladatok összehangolása

Az Airflow összehangolhatja az adatelőfeldolgozási és jellemzőmérnöki feladatokat a gépi tanulási munkafolyamatok részeként. Olyan feladatokat határozhat meg, amelyek adattisztítást, normalizálást, jellemzőválasztást és jellemzőtranszformációt végeznek.

Az Airflow segítségével a következőket teheti:

Adatelőfeldolgozási feladatok végrehajtása a Pandas vagy a PySpark könyvtárak használatával.
Jellemzőmérnöki technikák alkalmazása.Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódhoz tartozó megjegyzéseket fordítottam le, de nem adtam hozzá további megjegyzéseket a fájl elejéhez.

Informatív jellemzők létrehozása

Kezelje az adatfüggőségeket és biztosítsa az adatok konzisztenciáját.
Integrálja az adatelőfeldolgozási feladatokat a modell betanításával és értékelésével.

DevOps és CI/CD

Az Airflow integrálása CI/CD folyamatokba

Az Airflow integrálható a CI/CD (Folyamatos Integráció/Folyamatos Üzembe Helyezés) folyamatokba, hogy automatizálja a munkafolyamatok üzembe helyezését és tesztelését. Használhatja az Airflow-t a telepítési folyamat összehangolására és a munkafolyamatok zökkenőmentes átmenetének biztosítására a fejlesztésből a termelésbe.

Például használhatja az Airflow-t arra, hogy:

Munkafolyamat-telepítéseket indítson el kódváltozások vagy Git-események alapján.
Teszteket és minőségi ellenőrzéseket hajtson végre a munkafolyamatokon a telepítés előtt.
Koordinálja a munkafolyamatok üzembe helyezését különböző környezetekben (pl. tesztkörnyezet, éles környezet).
Figyelje és visszavonja a telepítéseket, ha szükséges.

Telepítési és infrastruktúra-kiépítési feladatok automatizálása

Az Airflow automatizálhatja a telepítési és infrastruktúra-kiépítési feladatokat, megkönnyítve a munkafolyamatok kezelését és méretezését. Meghatározhat olyan feladatokat, amelyek felhőalapú erőforrásokat biztosítanak, környezeteket konfigurálnak és alkalmazásokat telepítenek.

Az Airflow segítségével:

Kiépítheti és konfigurálhatja a felhőalapú erőforrásokat AWS, GCP vagy Azure szolgáltatók használatával.
Infrastruktúra-kód feladatokat hajthat végre eszközök, mint a Terraform vagy a CloudFormation segítségével.
Alkalmazásokat és szolgáltatásokat telepíthet és konfigurálhat.
Kezelheti az erőforrások életciklusát és végrehajthat tisztítási feladatokat.

Bevált gyakorlatok és tippek

DAG tervezés és szervezés

DAG-ok strukturálása a karbantarthatóság és olvashatóság érdekében

Az Airflow DAG-ok tervezésekor fontos, hogy olyan struktúrát alakítsunk ki, amely elősegíti a karbantarthatóságot és olvashatóságot. Íme néhány tipp:

Használjon értelmes és leíró neveket a DAG-okhoz és feladatokhoz.
Rendezze a feladatokat logikai csoportokba vagy szakaszokba a DAG-on belül.
Használja a feladatfüggőségeket a végrehajtási sorrend meghatározására.
Tartsa a DAG-okat tömörek és egy adott munkafolyamatra vagy célra összpontosítók.
Használjon megjegyzéseket és dokumentációs sztringeket a magyarázatok biztosítására.### Feladatok modulárisítása és újrafelhasználható komponensek használata A kód újrafelhasználhatóságának és karbantarthatóságának javítása érdekében érdemes modulárisítani a feladatokat és újrafelhasználható komponenseket használni az Airflow DAG-okban.
Közös funkcionalitást külön Python-függvényekbe vagy osztályokba kell kiemelni.
Használja az Airflow SubDagOperator operátorát a újrafelhasználható feladathalmazok bekapszulázásához.
Használja az Airflow BaseOperator operátorát egyéni, újrafelhasználható operátorok létrehozásához.
Használja az Airflow PythonOperator operátorát feladatspecifikus logikával rendelkező függvények meghívásához.

Teljesítményoptimalizálás

Airflow-konfigurációk hangolása optimális teljesítmény érdekében

Az Airflow-telepítés teljesítményének optimalizálása érdekében érdemes hangolni a következő konfigurációkat:

Végrehajtó beállítások: Válassza ki a megfelelő végrehajtót (pl. LocalExecutor, CeleryExecutor, KubernetesExecutor) a skálázhatósági és párhuzamossági követelményeknek megfelelően.
Párhuzamosság: Állítsa be a parallelism paramétert a egyidejűleg futó feladatok maximális számának szabályozására.
Egyidejűség: Állítsa be a dag_concurrency és max_active_runs_per_dag paramétereket a egyidejű DAG-futtatások és feladatok számának korlátozására.
Munkavállalói erőforrások: Rendeljen elegendő erőforrást (pl. CPU, memória) az Airflow-munkavállalókhoz a terhelés és a feladatkövetelmények alapján.

A feladatok végrehajtásának és az erőforrás-kihasználtság optimalizálása

A feladatok végrehajtásának és az erőforrás-kihasználtság optimalizálása érdekében az alábbi gyakorlatokat érdemes megfontolni:

Használjon megfelelő operátorokat és hookat a hatékony feladatvégrehajtás érdekében.
Minimalizálja a DAG-okon belüli drága vagy hosszú futási idejű feladatok használatát.
Használjon feladatkészleteket a egyidejű feladatok számának korlátozására és az erőforrás-kihasználtság kezelésére.
Használja ki az Airflow XCom funkcióját a feladatok közötti könnyű adatmegosztáshoz.
Figyelje és profilozza a feladatok teljesítményét a szűk keresztmetszetek azonosítása és optimalizálása érdekében.

Tesztelés és hibakeresés

DAG-ok és feladatok egységtesztelése

Az Airflow-munkafolyamatok megbízhatóságának és helyességének biztosítása érdekében fontos egységteszteket írni a DAG-okhoz és feladatokhoz. Íme néhány tipp.Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódhoz tartozó megjegyzéseket fordítottam le, de a kódot nem módosítottam. Nem adtam hozzá további megjegyzéseket a fájl elejéhez.

ps az egységtesztek írásához:

Használd az Airflow unittest modulját a DAG-ok és feladatok teszteseteinek létrehozásához.
Mockold a külső függőségeket és szolgáltatásokat, hogy elszigeteld a tesztelési hatókört.
Teszteld az egyes feladatokat és azok várt viselkedését.
Ellenőrizd a feladatfüggőségek és a DAG-struktúra helyességét.
Teszteld a határeseteket és a hibaforgatókönyveket, hogy biztosítsd a megfelelő kezelést.

Hibakeresési és hibaelhárítási technikák

Amikor az Airflow-munkafolyamatok hibakeresését és hibaelhárítását végzed, vedd figyelembe a következő technikákat:

Használd az Airflow webes felületét a feladat- és DAG-állapotok, naplók és hibaüzenetek figyelésére.
Engedélyezd a részletes naplózást, hogy részletes információkat rögzíts a feladatok végrehajtásáról.
Használd az Airflow print utasításait vagy a Python logging modulját egyéni naplózási utasítások hozzáadásához.
Használd az Airflow PDB (Python Debugger) operátorát töréspontok beállításához és a feladatok interaktív hibakereséshez.
Elemezd a feladatnaplókat és a veremnyomokat a problémák gyökerének azonosításához.
Használd az Airflow airflow test parancsát az egyes feladatok elkülönített teszteléséhez.

Skálázás és monitorozás

Stratégiák az Airflow-telepítések skálázásához

Ahogy az Airflow-munkafolyamatok egyre összetettebbé és nagyobb méretűvé válnak, vedd figyelembe a következő stratégiákat az Airflow-telepítés skálázásához:

Skálázd vízszintesen az Airflow-munkavállalókat, több munkavállalói csomópont hozzáadásával a megnövekedett feladatpárhuzamosság kezeléséhez.
Skálázd függőlegesen az Airflow-komponenseket (pl. ütemező, webkiszolgáló), több erőforrás (CPU, memória) allokálásával a magasabb terhelés kezeléséhez.
Használj elosztott végrehajtót (pl. CeleryExecutor, KubernetesExecutor) a feladatok több munkavállalói csomóponton való elosztásához.
Használd az Airflow CeleryExecutor komponensét üzenetsorral (pl. RabbitMQ, Redis) a jobb skálázhatóság és hibatűrés érdekében.
Valósíts meg automatikus skálázási mechanizmusokat a munkavállalók számának dinamikus igazításához a terhelési igények alapján.

Airflow-metrikák és teljesítmény monitorozása

Az Airflow-telepítés egészségének és teljesítményének biztosítása érdekében kulcsfontosságú a fő metrikák és teljesítménymutatók monitorozása. Vedd figyelembe a.Itt a magyar fordítás:

Használja az Airflow beépített webes felületét a DAG-ok és feladatok állapotának, futási idejének és sikerességi arányának figyelésére.
Integrálja az Airflow-t olyan monitorozó eszközökkel, mint a Prometheus, a Grafana vagy a Datadog, hogy gyűjtse és megjelenítse a metrikákat.
Figyelje a rendszer-szintű metrikákat, mint a CPU-kihasználtság, memóriahasználat és lemez I/O az Airflow komponenseinél.
Állítson be riasztásokat és értesítéseket a kritikus eseményekhez, mint a feladatok meghibásodása vagy a magas erőforrás-kihasználtság.
Rendszeresen tekintse át és elemezze az Airflow naplóit, hogy azonosítsa a teljesítménybeli szűk keresztmetszeteket és optimalizálja a munkafolyamatokat.

Összefoglalás

Ebben a cikkben megvizsgáltuk az Apache Airflow-t, egy erőteljes platformot a programozott módon történő munkafolyamat-létrehozáshoz, ütemezéshez és monitorozáshoz. Áttekintettük az Airflow kulcsfontosságú koncepcióit, architektúráját és funkcióit, beleértve a DAG-okat, feladatokat, operátorokat és végrehajtókat.

Tárgyaltuk az Airflow rendelkezésre álló integrációs lehetőségeket, amelyek lehetővé teszik a zökkenőmentes kapcsolódást az adatfeldolgozási keretrendszerekhez, felhő platformokhoz és külső eszközökhöz. Megvizsgáltunk valós felhasználási eseteket is, bemutatva, hogyan alkalmazható az Airflow adatcsatornákban, gépi tanulási munkafolyamatokban és CI/CD folyamatokban.

Továbbá részletesen foglalkoztunk a legjobb gyakorlatokkal és tippekkel a DAG-ok tervezéséhez és szervezéséhez, a teljesítmény optimalizálásához, a munkafolyamatok teszteléséhez és hibakereséshez, valamint az Airflow telepítések méretezéséhez. Ezen irányelvek követésével robusztus, karbantartható és hatékony munkafolyamatokat építhet az Airflow használatával.

A kulcsfontosságú pontok összefoglalása

Az Airflow egy nyílt forráskódú platform a programozott módon történő munkafolyamat-létrehozáshoz, ütemezéshez és monitorozáshoz.
DAG-okat használ a munkafolyamatok kódként történő meghatározásához, ahol a feladatok a munkaegységeket képviselik.
Az Airflow gazdag készlettel rendelkezik operátorokból és csatolókból a különböző rendszerekkel és szolgáltatásokkal való integrációhoz.
Támogatja a különböző végrehajtó típusokat a feladatok végrehajtásának méretezéséhez és elosztásához.
Az Airflow lehetővé teszi az adatfeldolgozást, gépi tanulást és CI/CD munkafolyamatokat a kiterjedt integrációin keresztül.
A legjobb gyakorlatok közé tartozik a DAG-ok karbantarthatóság szempontjából történő strukturálása, ...Feladatok moduláris kialakítása, teljesítmény optimalizálása és tesztelési és hibakeresési munkafolyamatok.
Az Airflow méretezése horizontális és vertikális méretezési stratégiákat, elosztott végrehajtókat és automatikus méretezést igényel.
Az Airflow-metrikák és teljesítmény monitorozása kulcsfontosságú a munkafolyamatok egészségének és hatékonyságának biztosításához.

Az Apache Airflow jövőbeli fejlesztései és útiterve

Az Apache Airflow aktívan fejlesztett, és élénk közösség járul hozzá a növekedéséhez. A jövőbeli fejlesztések és útiterv elemei közé tartoznak:

Az Airflow webes felhasználói felületének és felhasználói élményének javítása.
Az Airflow skálázhatóságának és teljesítményének növelése, különösen nagy léptékű üzembe helyezések esetén.
Az Airflow-bővítmények és integrációk ökoszisztémájának bővítése, hogy több rendszert és szolgáltatást támogasson.
Az Airflow üzembe helyezésének és kezelésének egyszerűsítése konténerizációs és orchestration technológiák használatával.
Fejlett funkciók, mint a dinamikus feladatgenerálás és automatikus feladatújrapróbálkozás beépítése.
Az Airflow biztonsági és hitelesítési mechanizmusainak fejlesztése.

Ahogy az Airflow közössége tovább növekszik és fejlődik, további fejlesztésekre és innovációkra számíthatunk a platformon, ami még hatalmasabbá és felhasználóbarátabbá teszi a munkafolyamat-kezelést.

További tanulási és felfedezési források

Az Apache Airflow további felfedezéséhez és megismeréséhez vegye figyelembe a következő forrásokat:

Hivatalos Apache Airflow dokumentáció: https://airflow.apache.org/docs/ (opens in a new tab)
Airflow-oktatóanyagok és útmutatók: https://airflow.apache.org/docs/tutorials.html (opens in a new tab)
Airflow közösségi erőforrások és levelezőlisták: https://airflow.apache.org/community/ (opens in a new tab)
Airflow forráskód és hozzájárulási irányelvek: https://github.com/apache/airflow (opens in a new tab)
Airflow blog és esettanulmányok: https://airflow.apache.org/blog/ (opens in a new tab)
Airflow találkozók és konferenciák.Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódhoz nem fordítottam le a kommenteket.

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

Ezeknek az erőforrásoknak a felhasználásával és az Airflow közösségben való aktív részvétellel elmélyítheted az Airflow megértését, tapasztalt szakemberektől tanulhatsz, és hozzájárulhatsz a platform fejlődéséhez és javításához.

Az Apache Airflow egy vezető nyílt forráskódú platform a munkafolyamat-kezelésben, amely lehetővé teszi az adatmérnökök, adattudósok és DevOps csapatok számára, hogy könnyen építsenek és hangolják össze a komplex munkafolyamatokat. Kiterjedt funkciói, integrációi és rugalmassága értékes eszközzé teszik az adatökoszisztémában.

Amikor nekikezdel az Apache Airflow használatának, kezdj kicsiben, kísérletezz különböző funkciókkal és integrációkkal, és folyamatosan iterálj és fejleszd a munkafolyamataidat. Az Airflow erejének birtokában streamlinizheted az adatcsatornáidat, automatizálhatod a gépi tanulási munkafolyamataidat, és robusztus és skálázható, adatvezérelt alkalmazásokat építhetsz.

Gpu Optimization How to Build Powerful Gpu Cluster