AI & GPU
Hoe te beginnen met Apache Airflow

Introductie tot Apache Airflow

Wat is Apache Airflow?

Definitie en doel

Apache Airflow is een open-source platform voor het programmatisch maken, plannen en bewaken van workflows. Het is ontworpen om complexe computationele workflows en gegevensverwerking pijplijnen te orchestreren, waardoor gebruikers taken en afhankelijkheden als code kunnen definiëren, hun uitvoering kunnen plannen en hun voortgang kunnen bewaken via een webgebaseerde gebruikersinterface.

Korte geschiedenis en ontwikkeling

Apache Airflow werd in 2014 gecreëerd door Maxime Beauchemin bij Airbnb om de uitdagingen van het beheren en plannen van complexe gegevensworkflows aan te pakken. Het werd in 2015 open source gemaakt en werd in 2016 een Apache Incubator-project. Sindsdien heeft Airflow een wijdverbreide adoptie gekend en is het een populaire keuze geworden voor gegevensorkestratie in verschillende industrieën.

Basisconcepten

DAG's (Directed Acyclic Graphs)

In Airflow worden workflows gedefinieerd als Directed Acyclic Graphs (DAG's). Een DAG is een verzameling taken die op een manier zijn georganiseerd die hun afhankelijkheden en relaties weerspiegelt. Elke DAG vertegenwoordigt een volledige workflow en wordt gedefinieerd in een Python-script.

Hier is een eenvoudig voorbeeld van een DAG-definitie:

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='Een eenvoudige 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

Taken en Operators

Taken zijn de basiseenheden van uitvoering in Airflow. Ze vertegenwoordigen een enkele werkeenheid, zoals het uitvoeren. Airflow is een open-source werkstroomplanner die wordt gebruikt om geautomatiseerde taken uit te voeren, zoals het uitvoeren van een Python-functie, het uitvoeren van een SQL-query of het verzenden van een e-mail. Taken worden gedefinieerd met behulp van Operators, die vooraf gedefinieerde sjablonen zijn voor veelvoorkomende taken.

Airflow biedt een breed scala aan ingebouwde operators, waaronder:

  • BashOperator: Voert een Bash-commando uit
  • PythonOperator: Voert een Python-functie uit
  • EmailOperator: Verzendt een e-mail
  • HTTPOperator: Maakt een HTTP-aanvraag
  • SqlOperator: Voert een SQL-query uit
  • En nog veel meer...

Hier is een voorbeeld van het definiëren van een taak met behulp van de PythonOperator:

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

Roosters en intervallen

Airflow stelt u in staat om de uitvoering van DAG's op regelmatige intervallen te plannen. U kunt het rooster definiëren met behulp van cron-expressies of timedelta-objecten. De parameter schedule_interval in de DAG-definitie bepaalt de uitvoeringsfrequentie.

Bijvoorbeeld, om een DAG dagelijks om middernacht uit te voeren, kunt u de schedule_interval als volgt instellen:

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    description='Een eenvoudige DAG',
    schedule_interval='0 0 * * *',  # Dagelijks om middernacht
)

Executors

Executors zijn verantwoordelijk voor het daadwerkelijk uitvoeren van de taken die zijn gedefinieerd in een DAG. Airflow ondersteunt verschillende soorten executors, waardoor u de uitvoering van taken over meerdere workers kunt schalen en verdelen.

De beschikbare executors zijn:

  • SequentialExecutor: Voert taken sequentieel uit in één proces
  • LocalExecutor: Voert taken parallel uit op dezelfde machine
  • CeleryExecutor: Verdeelt taken over een Celery-cluster voor parallelle uitvoering
  • KubernetesExecutor: Voert taken uit op een Kubernetes-cluster

Verbindingen en Hooks

Verbindingen in Airflow definiëren hoe u verbinding maakt met externe systemen, zoals databases, API's of cloudservices. Ze slaan de benodigde informatie (bijv. host, poort, referenties) op die nodig is .Haken bieden een manier om te communiceren met de externe systemen die zijn gedefinieerd in de verbindingen. Ze bevatten de logica voor het verbinden met en communiceren met het specifieke systeem, waardoor het gemakkelijker wordt om veelvoorkomende bewerkingen uit te voeren.

Airflow biedt ingebouwde haken voor verschillende systemen, zoals:

  • PostgresHook: Communiceert met PostgreSQL-databases
  • S3Hook: Communiceert met Amazon S3-opslag
  • HttpHook: Maakt HTTP-aanvragen
  • En nog veel meer...

Hier is een voorbeeld van het gebruik van een haak om gegevens op te halen uit een PostgreSQL-database:

from airflow.hooks.postgres_hook import PostgresHook
 
def fetch_data(**context):
    # Maak verbinding met de PostgreSQL-database
    hook = PostgresHook(postgres_conn_id='my_postgres_conn')
    # Haal gegevens op uit de tabel
    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,
)

Belangrijke functies van Apache Airflow

Schaalbaarheid en flexibiliteit

Gedistribueerde taakuitvoering

Airflow stelt u in staat om de uitvoering van taken horizontaal op te schalen door ze te verdelen over meerdere workers. Dit maakt parallelle verwerking mogelijk en helpt bij het efficiënt afhandelen van grootschalige workflows. Met de juiste executor-configuratie kan Airflow de kracht van gedistribueerde berekeningen benutten om taken gelijktijdig uit te voeren.

Ondersteuning voor verschillende executors

Airflow ondersteunt verschillende soorten executors, waardoor er flexibiliteit is in de manier waarop taken worden uitgevoerd. De keuze voor een executor hangt af van de specifieke vereisten en infrastructuurinstelling. Bijvoorbeeld:

  • De SequentialExecutor is geschikt voor kleinschalige workflows of testdoeleinden, omdat deze taken sequentieel in één proces uitvoert.
  • De LocalExecutor maakt parallelle uitvoering van taken op dezelfde machine mogelijk, waarbij gebruik wordt gemaakt van meerdere processen.
  • De CeleryExecutor verdeelt taken over een Celery-cluster, waardoor horizontale schaalbaarheid over meerdere nodes mogelijk is.
  • De KubernetesExecutor voert taken uit op een Kubernetes-cluster, waardoor dynamische resourcetoewijzing mogelijk is.## Uitbreidbaarheid

Plug-ins en aangepaste operatoren

Airflow biedt een uitbreidbare architectuur die het mogelijk maakt om aangepaste plug-ins en operatoren te maken om de functionaliteit ervan uit te breiden. Plug-ins kunnen worden gebruikt om nieuwe functies toe te voegen, te integreren met externe systemen of het gedrag van bestaande componenten te wijzigen.

Aangepaste operatoren stellen u in staat om nieuwe soorten taken te definiëren die specifiek zijn voor uw use case. Door aangepaste operatoren te maken, kunt u complexe logica inpakken, interactie hebben met eigendomssystemen of gespecialiseerde berekeningen uitvoeren.

Hier is een voorbeeld van een aangepaste operator die een specifieke taak uitvoert:

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):
        # Aangepaste taaklogica gaat hier
        print(f"Voert MyCustomOperator uit met param: {self.my_param}")

Integratie met verschillende gegevensbronnen en systemen

Airflow integreert naadloos met een breed scala aan gegevensbronnen en systemen, waardoor het een veelzijdig hulpmiddel wordt voor data-orchestratie. Het biedt ingebouwde hooks en operatoren voor populaire databases (bijv. PostgreSQL, MySQL, Hive), cloudplatforms (bijv. AWS, GCP, Azure) en gegevensverwerkkingsraamwerken (bijv. Apache Spark, Apache Hadoop).

Deze integratiecapaciteit stelt u in staat om gegevenspijplijnen op te bouwen die meerdere systemen omvatten, waardoor taken kunnen worden gelezen uit en geschreven naar verschillende gegevensbronnen, externe processen kunnen worden geactiveerd en de gegevensstroom tussen verschillende componenten kan worden vergemakkelijkt.

Gebruikersinterface en bewaking

Webgebaseerde UI voor DAG-beheer en -bewaking

Airflow biedt een gebruiksvriendelijke webgebaseerde gebruikersinterface (UI) voor het beheren en bewaken van DAG's. De UI stelt u in staat om de structuur en afhankelijkheden van uw DAG's te visualiseren, handmatige runs te activeren, m. Monitor taakvoortgang en bekijk logboeken.

De Airflow-gebruikersinterface biedt een gecentraliseerd overzicht van uw workflows, waardoor het eenvoudig is om de status van taken te volgen, knelpunten te identificeren en problemen op te lossen. Het biedt intuïtieve navigatie, zoekfunctionaliteit en verschillende filters om uw DAG's effectief te beheren en te bewaken.

Taakstatusopvolging en foutafhandeling

Airflow houdt de status van elke taakuitvoering bij, waardoor u inzicht krijgt in de voortgang en gezondheid van uw workflows. De gebruikersinterface toont de status van taken in realtime, waarbij wordt aangegeven of ze worden uitgevoerd, geslaagd, mislukt of in een andere status verkeren.

Wanneer een taak een fout tegenkomt of mislukt, registreert Airflow de uitzondering en biedt het gedetailleerde foutmeldingen en stacktracers. Deze informatie is beschikbaar in de gebruikersinterface, waardoor u problemen snel kunt onderzoeken en debuggen. Airflow ondersteunt ook configureerbare herstelmechanismen, waarmee u herstelprocedures voor mislukte taken kunt definiëren.

Logboekregistratie en debugmogelijkheden

Airflow genereert uitgebreide logboeken voor elke taakuitvoering, waarbij belangrijke informatie zoals taakparameters, runtime-details en eventuele output of fouten wordt vastgelegd. Deze logboeken zijn toegankelijk via de Airflow-gebruikersinterface en bieden waardevolle inzichten voor het debuggen en oplossen van problemen.

Naast de gebruikersinterface kunt u in Airflow verschillende logboek-instellingen configureren, zoals logniveaus, logformaten en logbestemmingen. U kunt logboeken naar verschillende opslagsystemen (bijv. lokale bestanden, externe opslag) sturen of integreren met externe logboek- en bewakingsoplossingen voor gecentraliseerd logbeheer.

Beveiliging en authenticatie

Rollen-gebaseerde toegangscontrole (RBAC)

Airflow ondersteunt rollen-gebaseerde toegangscontrole (RBAC) om gebruikersmachtigingen en toegang tot DAG's en taken te beheren. RBAC stelt u in staat om rollen met specifieke bevoegdheden te definiëren en deze rollen aan gebruikers toe te wijzen. Hierdoor hebben gebruikers het juiste toegangsniveau op basis van hun verantwoordelijkheden en wordt ongeautoriseerde wijziging van workflows voorkomen.# RBAC: Toegangsbeheer

Met RBAC (Role-Based Access Control) kunt u bepalen wie DAG's kan bekijken, bewerken of uitvoeren, en de toegang tot gevoelige informatie of kritieke taken beperken. Airflow biedt een flexibel machtigingsmodel waarmee u op basis van de beveiligingsvereisten van uw organisatie aangepaste rollen en machtigingen kunt definiëren.

Authenticatie- en autorisatiemechanismen

Airflow biedt verschillende authenticatie- en autorisatiemechanismen om de toegang tot de web-UI en API te beveiligen. Het ondersteunt meerdere authenticatie-backends, waaronder:

  • Wachtwoordgebaseerde authenticatie: Gebruikers kunnen inloggen met een gebruikersnaam en wachtwoord.
  • OAuth/OpenID Connect: Airflow kan integreren met externe identiteitsproviders voor single sign-on (SSO) en gecentraliseerd gebruikersbeheer.
  • Kerberos-authenticatie: Airflow ondersteunt Kerberos-authenticatie voor beveiligde toegang in enterprise-omgevingen.

Naast authenticatie biedt Airflow autorisatiecontroles om de toegang tot specifieke functies, weergaven en acties te beperken op basis van gebruikersrollen en -machtigingen. Hierdoor kunnen gebruikers alleen de acties uitvoeren die zijn toegestaan voor hun toegewezen rollen.

Beveiligde verbindingen en gegevensverwerking

Airflow prioriteert de beveiliging van verbindingen en gegevensverwerking. Het stelt u in staat om gevoelige informatie, zoals databasereferenties en API-sleutels, veilig op te slaan met behulp van verbindingsobjecten. Deze verbindingsobjecten kunnen worden versleuteld en worden opgeslagen in een beveiligd backend, zoals Hashicorp Vault of AWS Secrets Manager.

Bij het communiceren met externe systemen ondersteunt Airflow beveiligde communicatieprotocollen zoals SSL/TLS om gegevens tijdens het transport te versleutelen. Het biedt ook mechanismen om gevoelige gegevens, zoals persoonsgegevens (PII) of vertrouwelijke bedrijfsgegevens, te verwerken en te maskeren, zodat deze niet worden blootgesteld in logboeken of gebruikersinterfaces.

Architectuur van Apache Airflow

Kerncomponenten

Scheduler

De Scheduler is een kerncomponent van Airflow die verantwoordelijk is voor het plannen en activeren van de uitvoering van taken. Het bewaakt voortdurend de DAG's en hun geassocieerde taken, en zorgt ervoor dat ze op de juiste momenten worden uitgevoerd. De Scheduler leest de DAG-definities uit de geconfigureerde DAG-map en maakt een DAG-run aan voor elke actieve DAG op basis van zijn planning. Het wijst vervolgens taken toe aan de beschikbare Executors voor uitvoering, rekening houdend met factoren zoals taakafhankelijkheden, prioriteit en beschikbaarheid van resources.

Webserver

De Webserver is de component die de Airflow-webinterface serveert. Het biedt een gebruiksvriendelijke interface voor het beheren en bewaken van DAG's, taken en hun uitvoeringen. De Webserver communiceert met de Scheduler en de Metadata Database om relevante informatie op te halen en weer te geven.

De Webserver behandelt gebruikersauthenticatie en -autorisatie, waardoor gebruikers kunnen inloggen en toegang krijgen tot de interface op basis van hun toegewezen rollen en machtigingen. Het biedt ook API's voor programmatische interactie met Airflow, waardoor integratie met externe systemen en tools mogelijk is.

Executor

De Executor is verantwoordelijk voor het daadwerkelijk uitvoeren van de taken die zijn gedefinieerd in een DAG. Airflow ondersteunt verschillende soorten Executors, elk met hun eigen kenmerken en gebruiksgevallen. De Executor ontvangt taken van de Scheduler en voert ze uit.

Integratie met andere tools en systemen

Gegevensverwerking en ETL

Integratie met Apache Spark

Apache Airflow integreert naadloos met Apache Spark, een krachtig gedistribueerd gegevensverwerkkingsframework. Airflow biedt ingebouwde operators en hooks om te communiceren met Spark, waardoor u Spark-taken kunt indienen, hun voortgang kunt bewaken en resultaten kunt ophalen.

De SparkSubmitOperator stelt u in staat om Spark-applicaties rechtstreeks vanuit uw Airflow-DAG's naar een Spark-cluster te verzenden. U kunt de Spark-applicatieparameters opgeven, zoals de hoofdklasse, toepassingsargumenten en configuratie-eigenschappen.

Hier is een voorbeeld van het gebruik van de SparkSubmitOperator om een Spark-taak in te dienen:

from airflow.contrib.operators.spark_submit_operator import SparkSubmitOperator
 
spark_submit_task = Spar.
 
kSubmitOperator(
    task_id='spark_submit_task',
    application='/pad/naar/uw/spark/app.jar',
    name='uw_spark_job',
    conn_id='spark_default',
    conf={
        'spark.executor.cores': '2',
        'spark.executor.memory': '4g',
    },
    dag=dag,
)

Integratie met Apache Hadoop en HDFS

Airflow integreert met Apache Hadoop en HDFS (Hadoop Distributed File System) om gegevensverwerking en -opslag in een Hadoop-omgeving mogelijk te maken. Airflow biedt operators en hooks om te communiceren met HDFS, waardoor u bestandsoperaties kunt uitvoeren, Hadoop-taken kunt uitvoeren en gegevens binnen HDFS kunt beheren.

De HdfsSensor stelt u in staat te wachten op de aanwezigheid van een bestand of map in HDFS voordat u doorgaat met downstream-taken. De HdfsHook biedt methoden om programmatisch met HDFS te communiceren, zoals het uploaden van bestanden, het weergeven van mappen en het verwijderen van gegevens.

Hier is een voorbeeld van het gebruik van de HdfsHook om een bestand naar HDFS te uploaden:

from airflow.hooks.hdfs_hook import HdfsHook
 
def upload_to_hdfs(**context):
    hdfs_hook = HdfsHook(hdfs_conn_id='hdfs_default')
    local_file = '/pad/naar/lokaal/bestand.txt'
    hdfs_path = '/pad/naar/hdfs/bestemming/'
    hdfs_hook.upload_file(local_file, hdfs_path)
 
upload_task = PythonOperator(
    task_id='upload_to_hdfs',
    python_callable=upload_to_hdfs,
    dag=dag,
)

Integratie met gegevensverwerking frameworks

Airflow integreert met verschillende gegevensverwerking frameworks, zoals Pandas en Hive, om gegevensmanipulatie en -analyse binnen workflows te vergemakkelijken.

U kunt bijvoorbeeld de PandasOperator gebruiken om Pandas-code binnen een Airflow-taak uit te voeren. Hiermee kunt u het vermogen van Pandas voor gegevensreiniging, -transformatie en -analyse taken benutten.

Op dezelfde manier biedt Airflow operators en hooks voor het communiceren met Hive, zoals de HiveOperator voor het uitvoeren van Hive-queries en de HiveServer2Hook voor het verbinden met een Hive-server.

Cloud Platforms en Services

Integratie met AWS

Airflow integreert met verschillende. Amazon Web Services (AWS) gebruiken om gegevensverwerking, -opslag en -implementatie in de AWS-cloudomgeving mogelijk te maken.

  • Amazon S3: Airflow biedt de S3Hook en S3Operator om te communiceren met Amazon S3-opslag. U kunt deze gebruiken om bestanden naar S3 te uploaden, bestanden van S3 te downloaden en andere S3-bewerkingen uit te voeren binnen uw workflows.

  • Amazon EC2: Airflow kan Amazon EC2-instanties lanceren en beheren met behulp van de EC2Operator. Hiermee kunt u dynamisch rekenkracht inzetten voor uw taken en uw workflows op basis van de vraag schalen.

  • Amazon Redshift: Airflow integreert met Amazon Redshift, een cloudgebaseerde datawarehouse-service. U kunt de RedshiftHook en RedshiftOperator gebruiken om queries uit te voeren, gegevens in Redshift-tabellen te laden en gegevenstransformaties uit te voeren.

Integratie met GCP

Airflow integreert met Google Cloud Platform (GCP)-services om de mogelijkheden van het GCP-ecosysteem te benutten.

  • Google Cloud Storage (GCS): Airflow biedt de GCSHook en GCSOperator om te communiceren met Google Cloud Storage. U kunt deze gebruiken om bestanden naar GCS te uploaden, bestanden van GCS te downloaden en andere GCS-bewerkingen uit te voeren binnen uw workflows.

  • BigQuery: Airflow integreert met BigQuery, Google's volledig beheerde datawarehouse-service. U kunt de BigQueryHook en BigQueryOperator gebruiken om queries uit te voeren, gegevens in BigQuery-tabellen te laden en gegevensanalysetaken uit te voeren.

  • Dataflow: Airflow kan Google Cloud Dataflow-taken orchestreren met behulp van de DataflowCreateJavaJobOperator en DataflowCreatePythonJobOperator. Hiermee kunt u parallelle gegevensverwerkelingspijplijnen uitvoeren en de schaalbaarheid van Dataflow binnen uw Airflow-workflows benutten.

Integratie met Azure

Airflow integreert met Microsoft Azure-services om gegevensverwerking en -opslag in de Azure-cloudomgeving mogelijk te maken.

  • Azure Blob Storage: Airflow biedt de AzureBlobStorageHook en AzureBlobStorageOperator om te communiceren met Azure Blob Storage. U kunt deze gebruiken om bestanden naar Blob Storage te uploaden.
  • Azure Functions: Airflow kan Azure Functions activeren met behulp van de AzureFunctionOperator. Hiermee kunt u serverloze functies uitvoeren als onderdeel van uw Airflow-workflows, waardoor event-driven en serverloze architecturen mogelijk worden.

Andere integraties

Integratie met data visualisatie tools

Airflow kan integreren met data visualisatie tools zoals Tableau en Grafana om data visualisatie en rapportage binnen workflows mogelijk te maken.

Bijvoorbeeld, u kunt de TableauOperator gebruiken om Tableau-extracten te vernieuwen of werkbladen te publiceren op Tableau Server. Op dezelfde manier kan Airflow Grafana-dashboard-updates activeren of gegevens naar Grafana sturen voor real-time monitoring en visualisatie.

Integratie met machine learning frameworks

Airflow integreert met populaire machine learning frameworks zoals TensorFlow en PyTorch, waardoor u machine learning taken in uw workflows kunt opnemen.

U kunt Airflow gebruiken om de training, evaluatie en implementatie van machine learning modellen te orchestreren. U kunt bijvoorbeeld de PythonOperator gebruiken om TensorFlow- of PyTorch-code uit te voeren voor modeltraining, en vervolgens andere operators gebruiken om de getrainde modellen te implementeren of inferentietaken uit te voeren.

Integratie met versiebeheersystemen

Airflow kan integreren met versiebeheersystemen zoals Git om versiecontrole en samenwerking voor uw DAG's en workflows mogelijk te maken.

U kunt uw Airflow-DAG's en gerelateerde bestanden in een Git-repository opslaan, waardoor u wijzigingen kunt bijhouden, kunt samenwerken met teamleden en verschillende versies van uw workflows kunt beheren. Airflow kan worden geconfigureerd om DAG's te laden vanuit een Git-repository, waardoor de integratie met uw versiebeheersysteem naadloos verloopt.

Praktijkvoorbeelden en -cases

Data Pipelines en ETL

Bouwen van data-ingest- en transformatiepipelines

Airflow wordt vaak gebruikt om data-ingest- en transformatiepipelines op te bouwen. Je kunt DAG's (Directed Acyclic Graphs) maken die de stappen definiëren die nodig zijn om gegevens uit verschillende bronnen te extraheren, transformaties toe te passen en de gegevens in doelsystemen te laden.

Bijvoorbeeld, je kunt Airflow gebruiken om:

  • Gegevens te extraheren uit databases, API's of bestandssystemen.
  • Taken voor gegevensreiniging, filtering en aggregatie uit te voeren.
  • Complexe bedrijfslogica en gegevenstransformaties toe te passen.
  • De getransformeerde gegevens in data warehouses of analyseplattformen te laden.

Plannen en orchestreren van ETL-workflows

Airflow is uitstekend in het plannen en orchestreren van ETL (Extract, Transform, Load) workflows. Je kunt afhankelijkheden tussen taken definiëren, schema's instellen en de uitvoering van ETL-pijplijnen bewaken.

Met Airflow kun je:

  • ETL-taken plannen om op specifieke intervallen (bijv. uurlijks, dagelijks, wekelijks) uit te voeren.
  • Taakafhankelijkheden definiëren om de juiste uitvoeringsvolg. es om informatieve functies te maken.
  • Omgaan met gegevensafhankelijkheden en gegevensconsistentie waarborgen.
  • Gegevensvoorverwerkingstaken integreren met modeltraining en -evaluatie.

DevOps en CI/CD

Airflow integreren met CI/CD-pijplijnen

Airflow kan worden geïntegreerd in CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) -pijplijnen om de implementatie en testing van workflows te automatiseren. U kunt Airflow gebruiken om het implementatieproces te orchestreren en de soepele overgang van workflows van ontwikkeling naar productie te waarborgen.

Bijvoorbeeld, u kunt Airflow gebruiken om:

  • Workflow-implementaties te activeren op basis van codewijzigingen of Git-gebeurtenissen.
  • Tests en kwaliteitscontroles op workflows uit te voeren voordat ze worden geïmplementeerd.
  • De implementatie van workflows over verschillende omgevingen (bijv. staging, productie) te coördineren.
  • Implementaties te bewaken en indien nodig terug te draaien.

Automatiseren van implementatie- en infrastructuurinrichtingstaken

Airflow kan implementatie- en infrastructuurinrichtingstaken automatiseren, waardoor het beheer en de schaalbaarheid van uw workflows eenvoudiger wordt. U kunt taken definiëren die cloudresources inrichten, omgevingen configureren en applicaties implementeren.

Met Airflow kunt u:

  • Cloudresources inrichten en configureren met behulp van providers zoals AWS, GCP of Azure.
  • Infrastructuur-als-code-taken uitvoeren met behulp van tools als Terraform of CloudFormation.
  • Applicaties en services implementeren en configureren.
  • De levenscyclus van resources beheren en opruimtaken uitvoeren.

Best Practices en Tips

DAG-ontwerp en -organisatie

DAG's structureren voor onderhoudbaarheid en leesbaarheid

Bij het ontwerpen van Airflow-DAG's is het belangrijk om ze zo te structureren dat ze onderhoudbaarheid en leesbaarheid bevorderen. Hier zijn enkele tips:

  • Gebruik betekenisvolle en beschrijvende namen voor DAG's en taken.

  • Organiseer taken in logische groepen of secties binnen de DAG.

  • Gebruik taakafhankelijkheden om de uitvoeringsflow en -volgorde te definiëren.

  • Houd DAG's beknopt en gericht op een specifieke workflow of doel.

  • Gebruik opmerkingen en docstrings om uitleg te geven.### Taken taken en herbruikbare componenten gebruiken Om de herbruikbaarheid en onderhoudsbaarheid van de code te verbeteren, overweeg om taken te moduleren en herbruikbare componenten te gebruiken in je Airflow DAG's.

  • Extraheer gemeenschappelijke functionaliteit in afzonderlijke Python-functies of -klassen.

  • Gebruik de SubDagOperator van Airflow om herbruikbare subsets van taken in te kapselen.

  • Maak gebruik van de BaseOperator van Airflow om aangepaste, herbruikbare operatoren te maken.

  • Gebruik de PythonOperator van Airflow met aanroepbare functies voor taak-specifieke logica.

Prestatie-optimalisatie

Airflow-configuraties afstemmen voor optimale prestaties

Om de prestaties van je Airflow-implementatie te optimaliseren, overweeg de volgende configuraties aan te passen:

  • Executor-instellingen: Kies de juiste executor (bijv. LocalExecutor, CeleryExecutor, KubernetesExecutor) op basis van je schaalbaarheids- en concurrentievereisten.
  • Parallellisme: Pas de parallelism-parameter aan om het maximale aantal taken dat gelijktijdig kan worden uitgevoerd, te regelen.
  • Concurrentie: Stel de dag_concurrency- en max_active_runs_per_dag-parameters in om het aantal gelijktijdige DAG-runs en taken te beperken.
  • Werknemerbronnen: Wijs voldoende resources (bijv. CPU, geheugen) toe aan Airflow-werknemers op basis van de werkbelasting en taakeisen.

Taakuitvoering en resourcegebruik optimaliseren

Om taakuitvoering en resourcegebruik te optimaliseren, overweeg de volgende praktijken:

  • Gebruik geschikte operatoren en hooks voor efficiënte taakuitvoering.
  • Minimaliseer het gebruik van dure of langlopende taken binnen DAG's.
  • Gebruik taakpools om het aantal gelijktijdige taken te beperken en resourcegebruik te beheren.
  • Maak gebruik van Airflow's XCom-functie voor lichtgewicht datadeling tussen taken.
  • Monitor en profileer de taakprestaties om knelpunten te identificeren en dienovereenkomstig te optimaliseren.

Testen en debuggen

Eenheidstests schrijven voor DAG's en taken

Om de betrouwbaarheid en juistheid van je Airflow-workflows te garanderen, is het belangrijk om eenheidstests te schrijven voor je DAG's en taken. Hier zijn enkele ti. ps voor het schrijven van unit tests:

  • Gebruik de unittest-module van Airflow om testcases te maken voor uw DAG's en taken.
  • Mock externe afhankelijkheden en services om de testomvang te isoleren.
  • Test individuele taken en hun verwachte gedrag.
  • Controleer de juistheid van taakafhankelijkheden en DAG-structuur.
  • Test randgevallen en foutscenario's om een juiste afhandeling te garanderen.

Foutopsporings- en probleemoplossingstechnieken

Bij het debuggen en oplossen van problemen met Airflow-workflows, overweeg de volgende technieken:

  • Gebruik de web-UI van Airflow om de status, logs en foutmeldingen van taken en DAG's te bewaken.
  • Schakel uitgebreide logging in om gedetailleerde informatie over de uitvoering van taken vast te leggen.
  • Gebruik print-statements van Airflow of de logging-module van Python om aangepaste logberichten toe te voegen.
  • Maak gebruik van de PDB (Python Debugger) operator van Airflow om breakpoints te plaatsen en taken interactief te debuggen.
  • Analyseer taaklogboeken en stacktraces om de oorzaak van problemen te identificeren.
  • Gebruik het airflow test-commando om individuele taken geïsoleerd te testen.

Schalen en bewaken

Strategieën voor het schalen van Airflow-implementaties

Naarmate uw Airflow-workflows complexer en grootschaliger worden, overweeg dan de volgende strategieën voor het schalen van uw Airflow-implementatie:

  • Schaal Airflow-workers horizontaal door meer worker-nodes toe te voegen om de taakconcurrentie te verhogen.
  • Schaal Airflow-componenten (bijv. scheduler, webserver) verticaal door meer resources (CPU, geheugen) toe te wijzen om hogere belastingen aan te kunnen.
  • Gebruik een gedistribueerde executor (bijv. CeleryExecutor, KubernetesExecutor) om taken over meerdere worker-nodes te verdelen.
  • Maak gebruik van Airflow's CeleryExecutor met een berichtenrij (bijv. RabbitMQ, Redis) voor verbeterde schaalbaarheid en foutbestendigheid.
  • Implementeer autoscaling-mechanismen om het aantal workers dynamisch aan te passen op basis van de werkbelasting.

Airflow-metrics en -prestaties bewaken

Om de gezondheid en prestaties van uw Airflow-implementatie te waarborgen, is het cruciaal om belangrijke metrics en prestatie-indicatoren te bewaken. Overweeg d.

  • Gebruik de ingebouwde web-UI van Airflow om de status van DAG's en taken, uitvoeringstijden en slagingspercentages te bewaken.
  • Integreer Airflow met bewakingstools zoals Prometheus, Grafana of Datadog om metrische gegevens te verzamelen en te visualiseren.
  • Bewaakt systeemniveau-metrische gegevens zoals CPU-gebruik, geheugengebruik en schijf-I/O van Airflow-componenten.
  • Stel waarschuwingen en meldingen in voor kritieke gebeurtenissen, zoals taakfouten of hoog resourcegebruik.
  • Bekijk en analyseer Airflow-logboeken regelmatig om prestatieknelpunten te identificeren en workflows te optimaliseren.

Conclusie

In dit artikel hebben we Apache Airflow verkend, een krachtig platform voor het programmatisch maken, plannen en bewaken van workflows. We hebben de belangrijkste concepten, architectuur en functies van Airflow behandeld, waaronder DAG's, taken, operators en executors.

We hebben de verschillende integratiemogelijkheden in Airflow besproken, waardoor naadloze connectiviteit met gegevensverwerking, cloudplatforms en externe tools mogelijk is. We hebben ook praktijkvoorbeelden onderzocht, waarbij we lieten zien hoe Airflow kan worden toegepast in gegevenspijplijnen, machine learning-workflows en CI/CD-processen.

Verder hebben we ons verdiept in best practices en tips voor het ontwerpen en organiseren van DAG's, het optimaliseren van prestaties, het testen en debuggen van workflows en het schalen van Airflow-implementaties. Door deze richtlijnen te volgen, kunt u robuuste, onderhoudbare en efficiënte workflows bouwen met behulp van Airflow.

Samenvatting van de belangrijkste punten

  • Airflow is een open-source platform voor het programmatisch maken, plannen en bewaken van workflows.
  • Het gebruikt DAG's om workflows als code te definiëren, waarbij taken eenheden van werk vertegenwoordigen.
  • Airflow biedt een rijke set aan operators en hooks voor integratie met verschillende systemen en services.
  • Het ondersteunt verschillende executor-typen voor het schalen en verdelen van taakuitvoering.
  • Airflow maakt gegevensverwerking, machine learning en CI/CD-workflows mogelijk via zijn uitgebreide integraties.
  • Best practices omvatten het structureren van DAG's voor onderhoud, ...Modulaire taken, optimaliseren van prestaties en testen en debuggen van workflows.
  • Het schalen van Airflow omvat strategieën zoals horizontale en verticale schaling, gedistribueerde uitvoerders en automatisch schalen.
  • Het bewaken van Airflow-metrics en -prestaties is cruciaal voor het waarborgen van de gezondheid en efficiëntie van workflows.

Toekomstige ontwikkelingen en roadmap van Apache Airflow

Apache Airflow wordt actief ontwikkeld en heeft een levendige gemeenschap die bijdraagt aan de groei ervan. Enkele van de toekomstige ontwikkelingen en roadmap-items zijn:

  • Verbeteren van de gebruikersinterface en gebruikerservaring van de Airflow-webinterface.
  • Verbeteren van de schaalbaarheid en prestaties van Airflow, vooral voor grootschalige implementaties.
  • Het uitbreiden van het ecosysteem van Airflow-plug-ins en -integraties om meer systemen en diensten te ondersteunen.
  • Vereenvoudigen van de implementatie en het beheer van Airflow met behulp van containerisatie en orchestratietechnologieën.
  • Opnemen van geavanceerde functies zoals dynamische taakgeneratie en automatische taakherhalingen.
  • Verbeteren van de beveiligings- en authenticatiemechanismen in Airflow.

Naarmate de Airflow-gemeenschap blijft groeien en evolueren, kunnen we verdere verbeteringen en innovaties in het platform verwachten, waardoor het nog krachtiger en gebruiksvriendelijker wordt voor workflow-management.

Bronnen voor verdere studie en verkenning

Voor verdere verkenning en studie van Apache Airflow kunt u de volgende bronnen raadplegen:

Door gebruik te maken van deze bronnen en actief deel te nemen aan de Airflow-gemeenschap, kunt u uw begrip van Airflow verdiepen, leren van ervaren beoefenaars en bijdragen aan de groei en verbetering van het platform.

Apache Airflow is uitgegroeid tot een toonaangevend open-source platform voor workflow-management, waarmee data-engineers, data-wetenschappers en DevOps-teams complexe workflows eenvoudig kunnen bouwen en orchestreren. Zijn uitgebreide functies, integraties en flexibiliteit maken het een waardevol hulpmiddel in het data-ecosysteem.

Wanneer u uw reis met Apache Airflow begint, onthoud dan om klein te beginnen, te experimenteren met verschillende functies en integraties, en uw workflows voortdurend te itereren en te verbeteren. Met de kracht van Airflow tot uw beschikking, kunt u uw data-pijplijnen stroomlijnen, uw machine learning-workflows automatiseren en robuuste en schaalbare data-gedreven applicaties bouwen.

Hoe om te gaan met multi-GPU-training voor grootschalige AI-modellenHow to Build Powerful Gpu Cluster