Airflow知识总结

1.Airflow是什么

airflow是apache基金会的顶级开源项目之一,主要用于调度、监控工作流

2.airflow main concepts

airflow的基本组件架构
airflow scheduler.jpg
  • scheduler:以有向无环图(dag)的形式创建任务工作流,根据用户的配置将任务定时/定期进行调度
  • worker:任务的执行单元,worker会从任务队列当中拉取任务并运行任务
  • webserver:任务与dag的web管理服务
  • message queue: 任务的调度队列,一般使用redis或者rabbitMq作为broker
  • metadata center: 所有任务、dag、日志的相关元信息均存储于metadata Center,一般使用MariaDB(MySQL)进行metadata管理
调度单元
  • dag: airflow当中work flow的基本单位,通过配置Dag当中的相应参数确定调度时间、调度频率,通过实例化dag当中的task创建实际工作流
  • task: task由operator以及task upstream/downstream两部分组成,airflow提供了非常丰富的operator能够对接各类平台与系统实现任务执行,任务之间通过简单的上下游关系建立关系组成工作流
  • queue:airflow通过队列一方面可以实现用户管理(不同的用户绑定不同的队列),另一方面可以实现分布式任务调度(一个队列对应多个分布式服务器)
调度参数
  • 调度时间,包括dag的开始时间、调度时间间隔、调度重试次数、调度重试间隔、初始调度是否往前追加等
  • 并发参数,包括整个ariflow服务最大并发task数,单个dag最大的任务并发数,以及单个dag最大的并发dag_run数目


    airflow concurrency.jpg
  • 自定义参数,包括一套使用Jinja2格式的自定义宏参数

3.airflow实践

目前我们在生产环境使用airflow主要还是用于金融数据的ETL,ETL框架的基本结构如下图所示


airflow etl structure.png

我们的所有基础设施都是基于Openshift搭建的私有云,所有的airflow组件均实现容器化部署,容器化的好处主要在于快速的持续集成与发布,同时airflow关键组件均能实现主备容灾与弹性扩缩容.
所有的数据经过ETL处理之后存储于本地的数据仓库当中(时间序列金融数据库与对象存储数据文件).
通过插件将airflow与apache Atlas集成,构建数据生产流任务的血缘关系,进行数据治理,通过Amundsen集成数据检索与数据读写接口,将ETL后的数据开放给用户使用.

4.使用当中遇到的各类问题:

  • ETL调度时间问题:
    这个常见的问题可能每一个初次接触airflow的人都会遇到,airflow任务的实际调度时间比设置的调度时间晚一天,这个是因为airflow被设计用于ETL任务调度,而ETL的特点就是等待原始数据收集/预处理完毕之后,再进行运行,比如20200101这一天的ETL任务,实际上会在20200102的凌晨进行运行


    airflow execution date.jpg
  • mysql死锁问题:
    此问题在我们前期使用airflow的过程中,频繁出现,问题表现为任务不调度,同时airflow调度器日志显示mysql deadlock,此问题根因为airflow代码bug导致,在scheduler管理任务的过程当中,对task_instance表单会同时有2个查询,而这2个查询在一定情况会发生死锁,感谢我的大佬同事去社区和airflow维护者讨论之后找到了问题根因并修复了这个bug(airflow 1.10后的版本修复了查询语句,防止了死锁的出现)


    airflow-deadlock.jpg
  • HA问题,scheduler单点故障:
    前期没有搭建私有云,airflow服务均部署在单台服务器之上,唯一的可靠性保障就是用supervisor保障服务进程持续运行,但是服务器的故障无法避免,后期基础设施云化之后可以保障服务器层面上面的可靠性,同时我们也在本地服务器上面保存了手动运行的脚本,保证私有云故障时可以在本地快速搭建临时服务
  • 任务集中化监控问题,硬件监控,服务监控,业务任务监控:
    airflow有比较方便的webUI,但是有一个很大的问题就是无法实现任务的集中化监控,任务的集中化最高一级只能到Dag层面,而我们常常需要根据业务属性集中化监控几个甚至几十个Dag的所有任务
    对于这种场景,我们一方面搭建了一套ELK日志系统(airflow -> kafka -> logstash -> kibana),在logstash当中根据业务分类创建相应的日志index,最后在kibana当中显示定制化的dashboard. 另一方面我们的airflow集成了atlas,可以根据任务之间的血缘关系管理与监控整个生产流的任务状态
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 222,183评论 6 516
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 94,850评论 3 399
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 168,766评论 0 361
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 59,854评论 1 299
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 68,871评论 6 398
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 52,457评论 1 311
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,999评论 3 422
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,914评论 0 277
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 46,465评论 1 319
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 38,543评论 3 342
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,675评论 1 353
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 36,354评论 5 351
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 42,029评论 3 335
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,514评论 0 25
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,616评论 1 274
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 49,091评论 3 378
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,685评论 2 360

推荐阅读更多精彩内容