Apache Airflow 快速入门教程

Apache Airflow已经成为Python生态系统中管道编排的事实上的库。与类似的解决方案相反，由于它的简单性和可扩展性，它已经获得了普及。在本文中，我将尝试概述它的主要概念，并让您清楚地了解何时以及如何使用它。

Airflow应用场景

想象一下，你想要构建一个机器学习管道，它由以下几个步骤组成：

从基于云的存储中读取图像数据集
处理图像
使用下载的图像训练深度学习模型
将训练好的模型上传到云端
部署模型

你将如何安排和自动化这个工作流程？Cron作业是一个简单的解决方案，但它也带来了许多问题。最重要的是，它们不允许你有效地扩展。Airflow提供了轻松调度和扩展复杂数据流程编排的能力，另一方面，它还能够在故障后自动重新运行它们，管理它们的依赖关系，并使用日志和仪表板监视它们。

在构建上述数据流之前，让我们先了解Apache Airflow 的基本概念。

Airflow 简介

Apache Airflow 是一个开源的平台，用于编排、调度和监控工作流，工作流是由一系列任务（Tasks）组成的，这些任务可以是数据处理、数据分析、机器学习模型训练、文件传输等各种操作。因此，它是ETL和MLOps用例的理想解决方案。示例用例包括：

从多个数据源提取数据，对其进行聚合、转换，并将其存储在数据仓库中。
从数据中提取见解并将其显示在分析仪表板中
训练、验证和部署机器学习模型

核心组件

在默认版本中安装Apache Airflow 时，你将看到四个不同的组件。

Webserver: Webserver是Airflow的用户界面（UI），它允许您在不需要CLI或API的情况下与之交互。从那里可以执行和监视管道，创建与外部系统的连接，检查它们的数据集等等。
执行器：执行器是管道运行的机制。有许多不同类型的管道在本地运行，在单个机器中运行，或者以分布式方式运行。一些例子是LocalExecutor， SequentialExecutor， CeleryExecutor和KubernetesExecutor
调度器：调度器负责在正确的时间执行不同的任务，重新运行管道，回填数据，确保任务完成等。
PostgreSQL：存储所有管道元数据的数据库。这通常是Postgres，但也支持其他SQL数据库。

安装Airflow最简单的方法是使用docker compose。你可以从这里下载官方的docker撰写文件：

shell 复制代码

$ curl -LfO 'https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.5.1/docker-compose.yaml'

基本概念

要学习Apache Airflow，必须熟悉它的主要概念，这些概念可能有点难理解，让我们试着揭开它们的神秘面纱。

DAGs

所有管道都定义为有向无环图（dag）。每次执行DAG时，都会创建一个单独的运行。每个DAG运行都是独立的，并且包含一个关于DAG执行阶段的状态。这意味着相同的dag可以并行执行多次。

要实例化DAG，可以使用DAG函数或与上下文管理器一起使用，如下所示：

python 复制代码

from airflow import DAG
with DAG(
    "mlops",
    default_args={
        "retries": 1,
     },
    schedule=timedelta(days=1),
    start_date=datetime(2023, 1, 1)
) as dag:

# dag code goes here

上下文管理器接受一些关于DAG的全局变量和一些默认参数。默认参数被传递到所有任务中，并且可以在每个任务的基础上重写。完整的参数列表可以在官方文档中找到。

在本例中，我们定义DAG将从2023年1月1日开始，并且每天执行一次。retries参数确保在可能出现故障后重新运行一次。

task（任务）

DAG的每个节点表示一个Task，即一段单独的代码。每个任务可能有一些上游和下游依赖项。这些依赖关系表示任务如何相互关联以及它们应该以何种顺序执行。每当初始化一个新的DAG运行时，所有任务都初始化为Task实例。这意味着每个Task实例都是给定任务的特定运行。

operator(任务模板)

操作符可以被视为预定义任务的模板，因为它们封装了样板代码并抽象了它们的大部分逻辑。常见的操作符有BashOperator、PythonOperator、MySqlOperator、S3FileTransformOperator。我们看到，操作符可以定义遵循特定模式的任务。例如，MySqlOperator创建任务来执行SQL查询，而BashOperator执行bash脚本。

操作符在DAG上下文管理器中定义，如下所示。下面的代码创建了两个任务，一个执行bash命令，另一个执行MySQL查询。

python 复制代码

with DAG(
	"tutorial"
) as dag:

    task1 = BashOperator(
        task_id="print_date",
        bash_command="date",
    )

    task2 = MySqlOperator(
        task_id="load_table",
        sql="/scripts/load_table.sql"
    )

任务依赖

为了形成DAG的结构，我们需要定义每个任务之间的依赖关系。一种方法是使用>>符号，如下所示：

python 复制代码

task1 >> task2 >> task3
# 一个任务有多个依赖
task1 >> [task2, task3]
# 也可以使用set_downstream, set_upstream
t1.set_downstream([t2, t3])

xcom

xcom，或相互通信，负责任务之间的通信。xcom对象可以在任务之间推拉数据。更具体地说，它们将数据推入元数据数据库，其他任务可以从中提取数据。这就是为什么可以通过它们传递的数据量是有限的。但是，如果需要传输大数据，则可以使用合适的外部数据存储，例如对象存储或NoSQL数据库。

看看下面的代码。这两个任务使用ti参数（任务实例的缩写）通过xcom进行通信。train_model任务将model_path推入元数据数据库，元数据由deploy_model任务拉出。

python 复制代码

dag = DAG(
    'mlops_dag',
)

def train_model(ti):
    model_path = train_and_save_model()
    ti.xcom_push(key='model_path', value=model_path)

def deploy_model(ti):
    model_path = ti.xcom_pull(key='model_path', task_ids='train_model')
    deploy_trained_model(model_path)

train_model_task = PythonOperator(
    task_id='train_model',
    python_callable=train_model,
    dag=dag
)

deploy_model_task = PythonOperator(
    task_id='deploy_model',
    python_callable=deploy_model,
    dag=dag
)

train_model_task >> deploy_model_task

Taskflow

Taskflow API是一种使用Python装饰器@task来定义任务的简单方法。如果所有任务的逻辑都可以用Python编写，那么一个简单的注释就可以定义一个新任务。Taskflow自动管理其他任务之间的依赖关系和通信。

使用Taskflow API，我们可以用@dag装饰器初始化DAG。下面是使用Tashflow示例：

python 复制代码

@dag(
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    schedule_interval='@daily'
)
def mlops():

    @task
    def load_data():
        . . .
        return df

    @task
    def preprocessing(data):
       . . .
       return data

    @task
    def fit(data): 
        return None

    df = load_data()
    data = preprocessing(df)
    model = fit(data)
    
dag = mlops()

注意，任务之间的依赖关系是通过每个函数参数隐含的。这里我们是简单的连接顺序，但实际可以变得复杂得多。Taskflow API还解决了任务之间的通信问题，因此使用xcom的需求有限。

调度

作业调度是Airflow的核心功能之一。这可以使用schedule_interval参数完成，该参数接收cron表达式，表示日期时间对象，或预定义变量，如@hour， @daily等。更灵活的方法是使用最近添加的时间表，它支持使用Python定义自定义时间表。

下面是如何使用schedule_interval参数的示例。以下DAG将每天执行。

python 复制代码

@dag(
    start_date=datetime(2023,1,1),
    schedule_interval = '@daily',
    catchup =False
)
def my_dag():
    pass

关于调度，需要了解两个非常重要的概念：回填(backfill)和追赶(catchup)。

一旦我们定义了DAG，我们就设置了开始日期和计划间隔。如果catchup=True，则Airflow 将为从开始日期到当前日期的所有计划间隔创建DAG运行。如果catchup=False，气流将只从当前日期调度运行。

回填扩展了这个想法，使我们能够在CLI中创建过去的运行，而不管catchup参数的值：

$ airflow backfill  -s <START_DATE> -e <END_DATE> <DAG_NAME>

连接

Airflow 提供了一种简单的方法来配置与外部系统或服务的连接。可以使用UI、作为环境变量或通过配置文件创建连接。它们通常需要URL、身份验证信息和唯一id。钩子(Hooks )是一种API，它抽象了与这些外部系统的通信。例如，我们可以通过如下的UI定义一个PostgreSQL连接：

然后使用PostgresHook来建立连接并执行我们的查询：

python 复制代码

pg_hook = PostgresHook(postgres_conn_id='postgres_custom')

conn = pg_hook.get_conn()
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('create table _mytable (ModelID int, ModelName varchar(255)')
cursor.close()
conn.close()

高级概念

为了使本教程尽可能完整，我需要提到一些更高级的概念。我不会详细介绍每一个，但我强烈建议你看看他们，如果你想深入掌握Airflow 。

分支：分支允许你将任务划分为许多不同的任务，如：支持条件处理不同任务的工作流。最常见的方法是BranchPythonOperator。
任务组：任务组可以在单个组中组织多个任务。它是简化图形视图和重复模式的好工具。
动态包：包和任务也可以以动态的方式构造。从Airflow 2.3开始，可以在运行时创建包和任务，这对于并行和依赖输入的任务来说是理想的。气流也支持Jinja模板，并且是对动态包非常有用的补充。
单元测试和日志记录：气流具有运行单元测试和记录信息的专用功能.

Airflow最佳实践

在我们看到实际操作的示例之前，让我们讨论一下大多数从业者使用的一些最佳实践。

幂等性：dag和任务应该是幂等的。使用相同的输入重新执行相同的DAG运行应该始终具有与执行一次相同的效果。
原子性：任务应该是原子性的。每个任务应该负责一个操作，并且独立于其他任务
增量过滤：每个DAG运行应该只处理一批支持增量提取和加载的数据。这样，可能出现的故障就不会影响整个数据集。
顶级代码：如果不是用于创建操作符或标记，则应避免使用顶级代码，因为它会影响性能和加载时间。所有代码都应该在任务内部，包括导入包、数据库访问和繁重的计算。
复杂性：dag应尽可能保持简单，因为高复杂性可能会影响性能或调度。