大数据-252 离线数仓 - Airflow + Crontab 入门实战：定时调度、DAG 编排与常见报错排查

TL;DR

场景：需要从 Linux Crontab 过渡到 Airflow，完成离线任务的定时调度与依赖编排。
结论：Crontab 适合单点定时，Airflow 适合可视化、可编排、可追踪的任务流管理，但示例需区分版本差异。
产出：给出 Crontab 基础、Airflow 核心概念、DAG 入门示例，以及错误速查卡用于快速排障。

Crontab简介

基础介绍

Linux系统是由cron（crond）系统服务来控制的，Linux系统上原本那就有非常多的计划性工作，因此这个系统服务是默认启动的。 Linux系统也提供了Linux用户控制计划任务的命令：crontab命令

日志文件：ll /var/log/cron*
编辑文件: vim /etc/crontab
进程: ps -ef | grep crond => /etc/init.d/crond restart
作用：任务（命令）定时调度定时备份等

格式说明

以上各个字段中，还可以使用以下特殊字符：

代表所有的取值范围内的数字，如月份字段为，则表示1到12个月
/代表每一定时间间隔的意思，如分钟字段为*/10，表示每10分钟执行1次
-代表从某个区间范围，是闭区间，如2-5表示2,3,4,5，小时字段中0-23/2表示在0~23点范围内每两小时执行一次
，分散的数字（不连续），如1,2,3,6,8,9
由于各个地方每周的第一天不一样，因此Sunday=0（第一天）或Sunday=7（最后一天）

配置实例

shell 复制代码

# 每一分钟执行一次command（因cron默认每1分钟扫描一次，因此全为*即可）
* * * * * command

# 每小时的第3和第15分钟执行command
3,15 * * * * command

# 每天上午8-11点的第3和15分钟执行command
3,15 8-11 * * * command

# 每隔2天的上午8-11点的第3和15分钟执行command
3,15 8-11 */2 * * command

# 每个星期一的上午8点到11点的第3和第15分钟执行command
3,15 8-11 * * 1 command

# 每晚的21:30执行command
30 21 * * * command

# 每月1、10、22日的4:45执行command
45 4 1,10,22 * * command

# 每周六、周日的1 : 10执行command
10 1 * * 6,0 command

# 每小时执行command
0 */1 * * * command

# 晚上11点到早上7点之间，每隔一小时执行command
* 23-7/1 * * * command

任务集成部署

Airflow核心概念

DAGs

有向无环图（Directed Acyclic Graph），将所有需要运行的tasks按照依赖关系组织起来，描述的是所有tasks执行的顺序

Operators

Airflow内置了很多Operators

BashOperator 执行一个Bash命令
PythonOperator 调用任意的Python函数
EmailOperator 用于发送邮件
HTTPOperator 用于发送HTTP请求
SqlOperator 用于执行SQL命令
自定义 Operator

Task

Task：Task是Operator的一个实例

Task Instance

Task Instance：由于Task会被重复调度，每次Tasks的运行就是不同的Task Instance，Task Instance 有自己的状态，包括 success、running、failed、skipped、up_for_rechedule、up_for_retry、queued、no_status等

Task Relationships

Task Relationships：DAGs中的不同Tasks之间可以有依赖关系

Executor

Executor，在Airflow中支持的执行器就有四种：

SequentialExecutor：单进程顺序执行任务，默认执行器，通常只用于测试
LocalExecutor：多进程本地执行任务
CeleryExecutor：分布式调度，生产常用，Celery是一个分布式调度框架，其本身没有队列功能，需要使用第三方组件，如RabbitMQ
DaskExecutor：动态任务调度，主要用于数据分析
执行器的修改：修改 $AIRFLOW_HOME/airflow.cfg 中：executor = LocalExecutor 这里关于执行器的修改，修改如下所示：

入门案例

编写脚本

shell 复制代码

mkdir $AIRFLOW_HOME/dags
vim $AIRFLOW_HOME/dags/helloworld.py

我们需要写入的内容如下：

python 复制代码

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.utils import dates
from airflow.utils.helpers import chain
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

# 定义默认参数
def default_options():
    default_args = {
        'owner': 'airflow',  # 拥有者名称
        'start_date': dates.days_ago(1),  # 第一次开始执行的时间
        'retries': 1,  # 失败重试次数
        'retry_delay': timedelta(seconds=5)  # 失败重试间隔
    }
    return default_args

# 定义Bash任务
def task1(dag):
    t = "pwd"
    task = BashOperator(
        task_id='MyTask1',  # task_id
        bash_command=t,  # 指定要执行的命令
        dag=dag  # 指定归属的dag
    )
    return task

# Python任务函数
def hello_world():
    current_time = str(datetime.today())
    print('hello world at {}'.format(current_time))

# 定义Python任务
def task2(dag):
    task = PythonOperator(
        task_id='MyTask2',
        python_callable=hello_world,  # 指定要执行的函数
        dag=dag
    )
    return task

# 定义另一个Bash任务
def task3(dag):
    t = "date"
    task = BashOperator(
        task_id='MyTask3',
        bash_command=t,
        dag=dag
    )
    return task

# 定义DAG
with DAG(
    'HelloWorldDag',  # dag_id
    default_args=default_options(),  # 指定默认参数
    schedule_interval="*/2 * * * *"  # 执行周期，每分钟2次
) as d:
    task1 = task1(d)
    task2 = task2(d)
    task3 = task3(d)
    chain(task1, task2, task3)  # 指定执行顺序

写入的内容如下所示：

测试运行

shell 复制代码

# 执行命令检查脚本是否有错误。如果命令行没有报错，就表示没问题
python $AIRFLOW_HOME/dags/helloworld.py

执行的结果如下图所示：查看生效的 dags

shell 复制代码

# 查看生效的 dags
airflow dags list --subdir $AIRFLOW_HOME/dags

执行结果如下图所示：查看指定dag中的task

shell 复制代码

airflow tasks list HelloWorldDag

执行的结果如下图所示：

测试dag中的task

shell 复制代码

airflow tasks test HelloWorldDag MyTask2 2020-08-01

执行的结果如下所示：

错误速查

症状	根因	定位	修复
ModuleNotFoundError: airflow.operators.bash_operator	使用了 Airflow 1.x 导包路径，但实际环境是 Airflow 2.x	直接执行 DAG 文件或 airflow dags list 时出现	按实际版本修改导包路径，统一代码与环境版本
DAG 文件无报错，但 airflow dags list 看不到	文件可被 Python 执行，不代表被 Airflow 成功注册；也可能 DAG 对象未正确生成	查看 Scheduler 日志、执行 airflow dags list	检查 DAG 对象是否在全局可见、导包是否兼容、Scheduler 是否正常运行
schedule_interval="/2 * * *" 被解释错误	文字描述写错，把"每 2 分钟一次"写成"每分钟 2 次"	对照 cron 表达式含义改正文案	不改表达式，仅修正文字描述
* 23-7/1 * * * command 不按预期执行	小时字段跨天范围写法存在歧义，不同实现下可读性差	手工拆分表达式验证	改成两个明确规则，或拆成 23,0-7 这类更直白表达
修改 airflow.cfg 后执行器未生效	改了配置但未重启相关进程	检查 Webserver/Scheduler/Worker 进程状态	修改配置后重启 Airflow 相关服务
airflow tasks test 失败，提示找不到 DAG 或 Task	dag_id、task_id、执行日期不匹配，或 DAG 未被加载	先执行 airflow dags list、airflow tasks list HelloWorldDag	先确认 DAG 可见，再核对 Task 名称与测试日期
Bash 任务执行失败	bash_command 所依赖命令不存在或环境变量不一致	查看 task log	使用绝对路径、补齐环境变量、先在同一运行用户下手工执行
Python 任务能导入但运行失败	python_callable 逻辑报错或运行环境依赖缺失	查看 task log 的 traceback	补齐依赖、缩小函数副作用、先本地独立验证函数
任务一直排队不执行	Executor 与资源配置不匹配，Scheduler/Worker 未正常工作	查 Airflow UI 状态、Scheduler/Worker 日志	检查执行器类型、并发参数、Worker 进程与消息队列状态
文章示例能跑但读者环境跑不通	正文混用了不同 Linux 发行版习惯和不同 Airflow 大版本写法	对比系统版本与 Airflow 版本	在文首明确"系统环境 + Airflow 版本"前置条件

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