Wprowadzenie do Apache Airflow

Czym jest Apache Airflow?

Definicja i cel

Apache Airflow to platforma open-source do programistycznego tworzenia, planowania i monitorowania przepływów pracy. Jest zaprojektowana do orchestracji złożonych obliczeń i potoków przetwarzania danych, umożliwiając użytkownikom definiowanie zadań i zależności jako kodu, planowanie ich wykonywania i monitorowanie postępów za pośrednictwem internetowego interfejsu użytkownika.

Krótka historia i rozwój

Apache Airflow został stworzony przez Maxime'a Beauchemina w Airbnb w 2014 roku, aby rozwiązać wyzwania związane z zarządzaniem i planowaniem złożonych przepływów danych. Został udostępniony jako projekt open-source w 2015 roku i stał się projektem Apache Incubator w 2016 roku. Od tego czasu Airflow zyskał szerokie uznanie i stał się popularnym wyborem do orchestracji danych w różnych branżach.

Podstawowe pojęcia

DAGi (Directed Acyclic Graphs)

W Airflow przepływy pracy są definiowane jako Directed Acyclic Graphs (DAGi). DAG to kolekcja zadań zorganizowanych w sposób odzwierciedlający ich zależności i relacje. Każdy DAG reprezentuje kompletny przepływ pracy i jest zdefiniowany w skrypcie Pythona.

Oto prosty przykład definicji DAGu:

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from datetime import datetime, timedelta
 
# Domyślne argumenty dla DAGu
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),
}
 
# Definicja DAGu
dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    description='Prosty DAG',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)
 
# Definicja zadań
start_task = DummyOperator(task_id='start', dag=dag)
end_task = DummyOperator(task_id='end', dag=dag)
 
# Zależności między zadaniami
start_task >> end_task

Zadania i operatory

Zadania są podstawowymi jednostkami wykonania w Airflow. Reprezentują pojedyncze jednostki pracy, takie jak uruchomienie. Airflow to narzędzie do zarządzania przepływem pracy, które umożliwia automatyzację różnych zadań, takich jak uruchamianie skryptu Pythona, wykonywanie zapytań SQL lub wysyłanie e-maili. Zadania są definiowane przy użyciu Operatorów, które są wstępnie zdefiniowanymi szablonami dla typowych zadań.

Airflow oferuje szeroką gamę wbudowanych operatorów, w tym:

BashOperator: Wykonuje polecenie Bash
PythonOperator: Wykonuje funkcję Pythona
EmailOperator: Wysyła e-mail
HTTPOperator: Wykonuje żądanie HTTP
SqlOperator: Wykonuje zapytanie SQL
I wiele innych...

Oto przykład definiowania zadania przy użyciu PythonOperator:

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

Harmonogramy i Interwały

Airflow umożliwia zaplanowanie wykonywania DAG-ów w regularnych odstępach czasu. Możesz zdefiniować harmonogram przy użyciu wyrażeń cron lub obiektów timedelta. Parametr schedule_interval w definicji DAG-a określa częstotliwość wykonywania.

Na przykład, aby uruchomić DAG codziennie o północy, możesz ustawić schedule_interval w następujący sposób:

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    description='Prosty DAG',
    schedule_interval='0 0 * * *',  # Codziennie o północy
)

Wykonawcy

Wykonawcy są odpowiedzialni za faktyczne uruchamianie zadań zdefiniowanych w DAG-u. Airflow obsługuje kilka rodzajów wykonawców, umożliwiając skalowanie i dystrybucję wykonywania zadań na wielu pracownikach.

Dostępne wykonawcy to:

SequentialExecutor: Uruchamia zadania sekwencyjnie w pojedynczym procesie
LocalExecutor: Uruchamia zadania równolegle na tej samej maszynie
CeleryExecutor: Dystrybuuje zadania do klastra Celery w celu równoległego wykonywania
KubernetesExecutor: Uruchamia zadania na klastrze Kubernetes

Połączenia i Haki

Połączenia w Airflow definiują sposób łączenia się z zewnętrznymi systemami, takimi jak bazy danych, interfejsy API lub usługi w chmurze. Przechowują one niezbędne informacje (np. host, port, poświadczenia) wymagane do nawiązania połączenia.Haki zapewniają sposób na interakcję z zewnętrznymi systemami zdefiniowanymi w połączeniach. Enkapsulują logikę łączenia się i komunikowania z konkretnym systemem, ułatwiając wykonywanie typowych operacji.

Airflow oferuje wbudowane haki dla różnych systemów, takich jak:

PostgresHook: Interakcja z bazami danych PostgreSQL
S3Hook: Interakcja z Amazon S3
HttpHook: Wykonywanie żądań HTTP
I wiele innych...

Oto przykład użycia haka do pobrania danych z bazy danych PostgreSQL:

from airflow.hooks.postgres_hook import PostgresHook
 
def fetch_data(**context):
    # Pobierz dane z bazy danych PostgreSQL
    hook = PostgresHook(postgres_conn_id='my_postgres_conn')
    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,
)

Kluczowe funkcje Apache Airflow

Skalowalność i elastyczność

Rozproszone wykonywanie zadań

Airflow umożliwia skalowanie wykonywania zadań w poziomie, rozdzielając je między wiele procesów roboczych. Pozwala to na równoległe przetwarzanie i efektywne obsługiwanie dużych przepływów pracy. Przy odpowiedniej konfiguracji wykonawcy, Airflow może wykorzystywać moc obliczeń rozproszonych do równoczesnego wykonywania zadań.

Obsługa różnych wykonawców

Airflow obsługuje różne typy wykonawców, zapewniając elastyczność w sposobie wykonywania zadań. Wybór wykonawcy zależy od konkretnych wymagań i konfiguracji infrastruktury. Na przykład:

SequentialExecutor jest odpowiedni dla małych przepływów pracy lub celów testowych, ponieważ wykonuje zadania sekwencyjnie w pojedynczym procesie.
LocalExecutor umożliwia równoległe wykonywanie zadań na tej samej maszynie, wykorzystując wiele procesów.
CeleryExecutor rozprowadza zadania do klastra Celery, zapewniając horyzontalną skalowalność na wielu węzłach.
KubernetesExecutor uruchamia zadania na klastrze Kubernetes, zapewniając dynamiczne przydzielanie zasobów.## Rozszerzalność

Wtyczki i niestandardowe operatory

Airflow oferuje rozszerzalną architekturę, która pozwala na tworzenie niestandardowych wtyczek i operatorów w celu rozszerzenia jego funkcjonalności. Wtyczki mogą być używane do dodawania nowych funkcji, integracji z zewnętrznymi systemami lub modyfikacji zachowania istniejących komponentów.

Niestandardowe operatory umożliwiają definiowanie nowych typów zadań, które są specyficzne dla danego przypadku użycia. Tworząc niestandardowe operatory, można hermetyzować złożoną logikę, współdziałać z własnościowymi systemami lub wykonywać wyspecjalizowane obliczenia.

Oto przykład niestandardowego operatora, który wykonuje określone zadanie:

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):
        # Tutaj znajduje się niestandardowa logika zadania
        print(f"Wykonywanie MyCustomOperator z parametrem: {self.my_param}")

Integracja z różnymi źródłami danych i systemami

Airflow integruje się płynnie z szeroką gamą źródeł danych i systemów, czyniąc z niego wszechstronne narzędzie do orchestracji danych. Oferuje wbudowane haki i operatory dla popularnych baz danych (np. PostgreSQL, MySQL, Hive), platform chmurowych (np. AWS, GCP, Azure) oraz frameworków przetwarzania danych (np. Apache Spark, Apache Hadoop).

Ta zdolność integracyjna pozwala na budowanie potoków danych, które obejmują wiele systemów, umożliwiając zadaniom odczytywanie i zapisywanie w różnych źródłach danych, wyzwalanie zewnętrznych procesów oraz ułatwianie przepływu danych między różnymi komponentami.

Interfejs użytkownika i monitorowanie

Interfejs WWW do zarządzania i monitorowania DAG-ów

Airflow oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs WWW (UI) do zarządzania i monitorowania DAG-ów. Interfejs umożliwia wizualizację struktury i zależności DAG-ów, ręczne wyzwalanie uruchomień, m. Monitorowanie postępu zadań i wyświetlanie logów.

Interfejs użytkownika Airflow zapewnia scentralizowany widok Twoich przepływów pracy, ułatwiając śledzenie statusu zadań, identyfikację wąskich gardeł i rozwiązywanie problemów. Oferuje on intuicyjną nawigację, funkcje wyszukiwania i różne filtry, które pomagają w efektywnym zarządzaniu i monitorowaniu Twoich DAG-ów.

Śledzenie statusu zadań i obsługa błędów

Airflow śledzi status każdego wykonania zadania, zapewniając widoczność postępu i kondycji Twoich przepływów pracy. Interfejs użytkownika wyświetla status zadań w czasie rzeczywistym, wskazując, czy są one uruchomione, zakończone pomyślnie, zakończone niepowodzeniem lub w innym stanie.

Gdy zadanie napotka błąd lub zakończy się niepowodzeniem, Airflow przechwytuje wyjątek i dostarcza szczegółowych komunikatów o błędach i śladów stosu. Te informacje są dostępne w interfejsie użytkownika, umożliwiając szybkie badanie i debugowanie problemów. Airflow obsługuje również konfigurowalne mechanizmy ponawiania prób, umożliwiając zdefiniowanie zasad ponawiania prób dla zadań, które zakończyły się niepowodzeniem.

Możliwości rejestrowania i debugowania

Airflow generuje kompleksowe logi dla każdego wykonania zadania, rejestrując ważne informacje, takie jak parametry zadania, szczegóły czasu działania i wszelkie dane wyjściowe lub błędy. Te logi są dostępne za pośrednictwem interfejsu użytkownika Airflow, dostarczając cennych informacji do debugowania i rozwiązywania problemów.

Oprócz interfejsu użytkownika, Airflow umożliwia konfigurowanie różnych ustawień rejestrowania, takich jak poziomy logowania, formaty logów i miejsca docelowe logów. Możesz kierować logi do różnych systemów przechowywania (np. pliki lokalne, zdalne przechowywanie) lub zintegrować je z zewnętrznymi rozwiązaniami do zarządzania logami i monitorowania w celu scentralizowanego zarządzania logami.

Bezpieczeństwo i uwierzytelnianie

Kontrola dostępu oparta na rolach (RBAC)

Airflow obsługuje kontrolę dostępu opartą na rolach (RBAC) w celu zarządzania uprawnieniami użytkowników i dostępem do DAG-ów i zadań. RBAC umożliwia definiowanie ról z określonymi uprawnieniami i przypisywanie tych ról użytkownikom. Zapewnia to, że użytkownicy mają odpowiedni poziom dostępu na podstawie ich obowiązków i zapobiega nieautoryzowanym modyfikacjom przepływów pracy.

Wi.

RBAC w Apache Airflow

Dzięki RBAC (Role-Based Access Control) możesz kontrolować, kto może przeglądać, edytować lub wykonywać DAGi oraz ograniczać dostęp do wrażliwych informacji lub krytycznych zadań. Airflow oferuje elastyczny model uprawnień, który pozwala na definiowanie niestandardowych ról i uprawnień w oparciu o wymagania bezpieczeństwa Twojej organizacji.

Mechanizmy uwierzytelniania i autoryzacji

Airflow oferuje różne mechanizmy uwierzytelniania i autoryzacji, aby zabezpieczyć dostęp do interfejsu WWW i API. Obsługuje on wiele mechanizmów uwierzytelniania, w tym:

Uwierzytelnianie hasłem: Użytkownicy mogą zalogować się przy użyciu nazwy użytkownika i hasła.
OAuth/OpenID Connect: Airflow może integrować się z zewnętrznymi dostawcami tożsamości w celu pojedynczego logowania (SSO) i scentralizowanego zarządzania użytkownikami.
Uwierzytelnianie Kerberos: Airflow obsługuje uwierzytelnianie Kerberos w celu bezpiecznego dostępu w środowiskach korporacyjnych.

Oprócz uwierzytelniania, Airflow zapewnia kontrolę autoryzacji w celu ograniczenia dostępu do określonych funkcji, widoków i akcji w oparciu o role i uprawnienia użytkowników. Zapewnia to, że użytkownicy mogą wykonywać tylko te akcje, które są dozwolone przez przypisane im role.

Bezpieczne połączenia i obsługa danych

Airflow priorytetowo traktuje bezpieczeństwo połączeń i obsługę danych. Umożliwia on bezpieczne przechowywanie wrażliwych informacji, takich jak poświadczenia bazy danych i klucze API, przy użyciu obiektów połączeń. Te obiekty połączeń mogą być szyfrowane i przechowywane w bezpiecznym backendie, takim jak Hashicorp Vault lub AWS Secrets Manager.

Podczas interakcji z zewnętrznymi systemami Airflow obsługuje bezpieczne protokoły komunikacji, takie jak SSL/TLS, aby szyfrować dane w czasie przesyłania. Zapewnia również mechanizmy do obsługi i maskowania wrażliwych danych, takich jak dane osobowe (PII) lub poufne dane biznesowe, aby nie były one ujawniane w dziennikach lub interfejsach użytkownika.

Architektura Apache Airflow

Kluczowe Komponenty

Scheduler

Scheduler jest kluczowym komponentem Airflow odpowiedzialnym za planowanie i wyzwalanie wykonywania zadań. Stale monitoruje DAGi i ich powiązane. Planista (Scheduler) odpowiada za planowanie i wykonywanie zaplanowanych zadań, sprawdzając ich harmonogramy i zależności, aby określić, kiedy powinny być wykonywane.

Planista (Scheduler) odczytuje definicje DAG z skonfigurowanego katalogu DAG i tworzy uruchomienie DAG dla każdego aktywnego DAG na podstawie jego harmonogramu. Następnie przypisuje zadania do dostępnych Wykonawców (Executors) do wykonania, biorąc pod uwagę czynniki takie jak zależności zadań, priorytet i dostępność zasobów.

Serwer WWW

Serwer WWW jest komponentem, który obsługuje interfejs użytkownika Airflow. Zapewnia on przyjazny dla użytkownika interfejs do zarządzania i monitorowania DAG, zadań i ich wykonań. Serwer WWW komunikuje się z Planistą (Scheduler) i Bazą Danych Metadanych, aby pobrać i wyświetlić odpowiednie informacje.

Serwer WWW obsługuje uwierzytelnianie i autoryzację użytkowników, umożliwiając im logowanie i dostęp do interfejsu użytkownika na podstawie przypisanych im ról i uprawnień. Udostępnia również interfejsy API do programistycznej interakcji z Airflow, umożliwiając integrację z zewnętrznymi systemami i narzędziami.

Wykonawca (Executor)

Wykonawca (Executor) odpowiada za faktyczne uruchamianie zadań zdefiniowanych w DAG. Airflow obsługuje różne typy Wykonawców, każdy z własnymi charakterystykami i przypadkami użycia. Wykonawca otrzymuje zadania od Planisty (Scheduler) i wykonuje je.

Integracja z innymi narzędziami i systemami

Przetwarzanie danych i ETL

Integracja z Apache Spark

Apache Airflow integruje się płynnie z Apache Spark, potężnym rozproszonym frameworkiem do przetwarzania danych. Airflow zapewnia wbudowane operatory i haki do interakcji ze Sparkiem, umożliwiając przesyłanie zadań Spark, monitorowanie ich postępu i pobieranie wyników.

Operator SparkSubmitOperator umożliwia przesyłanie aplikacji Spark do klastra Spark bezpośrednio z Twoich DAG Airflow. Możesz określić parametry aplikacji Spark, takie jak główna klasa, argumenty aplikacji i właściwości konfiguracji.

Oto przykład użycia SparkSubmitOperator do przesłania zadania Spark:

from airflow.contrib.operators.spark_submit_operator import SparkSubmitOperator
 
spark_submit_task = Spar.
 
kSubmitOperator(
    task_id='spark_submit_task',
    application='/ścieżka/do/twojej/aplikacji/spark.jar',
    name='twoje_zadanie_spark',
    conn_id='spark_default',
    conf={
        'spark.executor.cores': '2',
        'spark.executor.memory': '4g',
    },
    dag=dag,
)

Integracja z Apache Hadoop i HDFS

Airflow integruje się z Apache Hadoop i HDFS (Hadoop Distributed File System), aby umożliwić przetwarzanie i przechowywanie danych w środowisku Hadoop. Airflow dostarcza operatorów i haków do interakcji z HDFS, umożliwiając wykonywanie operacji na plikach, uruchamianie zadań Hadoop i zarządzanie danymi w HDFS.

HdfsSensor pozwala czekać na obecność pliku lub katalogu w HDFS przed przejściem do zadań w dół strumienia. HdfsHook zapewnia metody do interakcji z HDFS programistycznie, takie jak przesyłanie plików, wyświetlanie katalogów i usuwanie danych.

Oto przykład użycia HdfsHook do przesłania pliku do HDFS:

from airflow.hooks.hdfs_hook import HdfsHook
 
def upload_to_hdfs(**context):
    hdfs_hook = HdfsHook(hdfs_conn_id='hdfs_default')
    local_file = '/ścieżka/do/lokalnego/pliku.txt'
    hdfs_path = '/ścieżka/do/docelowego/hdfs/'
    hdfs_hook.upload_file(local_file, hdfs_path)
 
upload_task = PythonOperator(
    task_id='upload_to_hdfs',
    python_callable=upload_to_hdfs,
    dag=dag,
)

Integracja z ramami przetwarzania danych

Airflow integruje się z różnymi ramami przetwarzania danych, takimi jak Pandas i Hive, aby ułatwić manipulację danymi i analizę w ramach przepływów pracy.

Na przykład możesz użyć PandasOperator, aby wykonać kod Pandas w ramach zadania Airflow. Pozwala to wykorzystać moc Pandas do czyszczenia, transformacji i analizy danych.

Podobnie, Airflow dostarcza operatorów i haków do interakcji z Hive, takich jak HiveOperator do wykonywania zapytań Hive i HiveServer2Hook do łączenia się z serwerem Hive.

Platformy i usługi w chmurze

Integracja z AWS

Airflow integruje się z różnymi. Amazon Web Services (AWS) w celu umożliwienia przetwarzania danych, przechowywania i wdrażania w środowisku chmury AWS.

Amazon S3: Airflow zapewnia S3Hook i S3Operator do interakcji z magazynem Amazon S3. Możesz ich użyć do przesyłania plików do S3, pobierania plików z S3 i wykonywania innych operacji S3 w ramach Twoich przepływów pracy.
Amazon EC2: Airflow może uruchamiać i zarządzać instancjami Amazon EC2 przy użyciu EC2Operator. Pozwala to dynamicznie przydzielać zasoby obliczeniowe dla Twoich zadań i skalować Twoje przepływy pracy w zależności od popytu.
Amazon Redshift: Airflow integruje się z Amazon Redshift, usługą chmurową do przechowywania danych. Możesz użyć RedshiftHook i RedshiftOperator do wykonywania zapytań, ładowania danych do tabel Redshift i przeprowadzania transformacji danych.

Integracja z GCP

Airflow integruje się z usługami Google Cloud Platform (GCP), aby wykorzystać możliwości ekosystemu GCP.

Google Cloud Storage (GCS): Airflow zapewnia GCSHook i GCSOperator do interakcji z Google Cloud Storage. Możesz ich użyć do przesyłania plików do GCS, pobierania plików z GCS i wykonywania innych operacji GCS w ramach Twoich przepływów pracy.
BigQuery: Airflow integruje się z BigQuery, w pełni zarządzaną usługą magazynu danych Google. Możesz użyć BigQueryHook i BigQueryOperator do wykonywania zapytań, ładowania danych do tabel BigQuery i wykonywania zadań analizy danych.
Dataflow: Airflow może orchestrować zadania Google Cloud Dataflow przy użyciu DataflowCreateJavaJobOperator i DataflowCreatePythonJobOperator. Pozwala to na uruchamianie równoległych potoków przetwarzania danych i wykorzystywanie skalowalności Dataflow w ramach Twoich przepływów pracy Airflow.

Integracja z Azure

Airflow integruje się z usługami Microsoft Azure, aby umożliwić przetwarzanie i przechowywanie danych w środowisku chmury Azure.

Azure Blob Storage: Airflow zapewnia AzureBlobStorageHook i AzureBlobStorageOperator do interakcji z Azure Blob Storage. Możesz ich użyć do przesyłania plików.
Azure Functions: Airflow może wyzwalać Azure Functions przy użyciu AzureFunctionOperator. Pozwala to na wykonywanie bezserwerowych funkcji jako części Twoich przepływów pracy Airflow, umożliwiając architektury oparte na zdarzeniach i bezserwerowe.

Inne integracje

Integracja z narzędziami do wizualizacji danych

Airflow może integrować się z narzędziami do wizualizacji danych, takimi jak Tableau i Grafana, aby umożliwić wizualizację danych i raportowanie w ramach przepływów pracy.

Na przykład możesz użyć TableauOperator, aby odświeżyć wyciągi Tableau lub opublikować skoroszyty na serwerze Tableau. Podobnie, Airflow może wyzwalać aktualizacje pulpitów nawigacyjnych Grafana lub wysyłać dane do Grafana w celu monitorowania i wizualizacji w czasie rzeczywistym.

Integracja z ramami uczenia maszynowego

Airflow integruje się z popularnymi ramami uczenia maszynowego, takimi jak TensorFlow i PyTorch, umożliwiając włączenie zadań uczenia maszynowego do Twoich przepływów pracy.

Możesz użyć Airflow do orchestracji trenowania, ewaluacji i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Na przykład możesz użyć PythonOperator, aby wykonać kod TensorFlow lub PyTorch do trenowania modelu, a następnie użyć innych operatorów do wdrożenia wytrenowanych modeli lub wykonania zadań wnioskowania.

Integracja z systemami kontroli wersji

Airflow może integrować się z systemami kontroli wersji, takimi jak Git, aby umożliwić kontrolę wersji i współpracę nad Twoimi DAG-ami i przepływami pracy.

Możesz przechowywać swoje DAG-i Airflow i powiązane pliki w repozytorium Git, co pozwala śledzić zmiany, współpracować z członkami zespołu i zarządzać różnymi wersjami Twoich przepływów pracy. Airflow może być skonfigurowany do ładowania DAG-ów z repozytorium Git, umożliwiając płynną integrację z Twoim systemem kontroli wersji.

Przykłady i przypadki użycia w prawdziwym świecie

Potoki danych i ETL

Budowanie potoków pozyskiwania i transformacji danych

Airflow jest powszechnie używany do budowania potoków pozyskiwania i transformacji danych. Możesz tworzyć DAGi, które definiują kroki związane z wyodrębnianiem danych z różnych źródeł, stosowaniem transformacji i ładowaniem danych do docelowych systemów.

Na przykład, możesz użyć Airflow, aby:

Wyodrębnić dane z baz danych, interfejsów API lub systemów plików.
Wykonywać zadania oczyszczania, filtrowania i agregacji danych.
Zastosować złożoną logikę biznesową i transformacje danych.
Załadować przekształcone dane do hurtowni danych lub platform analitycznych.

Planowanie i orchestracja przepływów pracy ETL

Airflow doskonale nadaje się do planowania i orchestracji przepływów pracy ETL (Wyodrębnianie, Transformacja, Ładowanie). Możesz zdefiniować zależności między zadaniami, ustawić harmonogramy i monitorować wykonywanie potoków ETL.

Korzystając z Airflow, możesz:

Zaplanować zadania ETL do uruchamiania w określonych odstępach czasu (np. co godzinę, codziennie, co tydzień).
Zdefiniować zależności zadań, aby zapewnić właściwą kolejność wykonywania.
Obsługiwać awarie i ponowne próby zadań ETL.
Monitorować postęp i status przepływów pracy ETL.

Uczenie maszynowe i nauka o danych

Automatyzacja trenowania i wdrażania modeli

Airflow może automatyzować proces trenowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego. Możesz tworzyć DAGi, które obejmują kroki związane z przygotowaniem danych, trenowaniem modeli, ewaluacją i wdrażaniem.

Na przykład, możesz użyć Airflow, aby:

Przeprowadzić preprocessing i inżynierię cech danych treningowych.
Trenować modele uczenia maszynowego przy użyciu bibliotek takich jak scikit-learn, TensorFlow lub PyTorch.
Ocenić wydajność modelu i wybrać najlepszy model.
Wdrożyć wytrenowany model w środowisku produkcyjnym.
Zaplanować regularne retrenowanie i aktualizacje modelu.

Orchestracja zadań preprocessing danych i inżynierii cech

Airflow może orchestrować zadania preprocessing danych i inżynierii cech jako część przepływów pracy uczenia maszynowego. Możesz zdefiniować zadania, które wykonują czyszczenie danych, normalizację, selekcję cech i transformację cech.

Korzystając z Airflow, możesz:

Wykonywać zadania preprocessing danych przy użyciu bibliotek takich jak Pandas lub PySpark.
Stosować techniki inżynierii cech.Oto tłumaczenie pliku na język polski. Komentarze w kodzie zostały przetłumaczone, a sam kod nie został zmieniony.

es do tworzenia informacyjnych funkcji.

Obsługa zależności danych i zapewnienie spójności danych.
Integracja zadań wstępnego przetwarzania danych z treningiem i ewaluacją modelu.

DevOps i CI/CD

Integracja Airflow z potokami CI/CD

Airflow może być zintegrowany z potokami CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment), aby zautomatyzować wdrażanie i testowanie przepływów pracy. Możesz użyć Airflow do orchestracji procesu wdrażania i zapewnienia płynnego przejścia przepływów pracy z etapu rozwoju do produkcji.

Na przykład, możesz użyć Airflow, aby:

Wyzwalać wdrożenia przepływów pracy na podstawie zmian w kodzie lub zdarzeń Git.
Wykonywać testy i kontrole jakości na przepływach pracy przed wdrożeniem.
Koordynować wdrażanie przepływów pracy w różnych środowiskach (np. testowym, produkcyjnym).
Monitorować i wycofywać wdrożenia w razie potrzeby.

Automatyzacja zadań wdrażania i udostępniania infrastruktury

Airflow może automatyzować zadania wdrażania i udostępniania infrastruktury, ułatwiając zarządzanie i skalowanie Twoich przepływów pracy. Możesz definiować zadania, które udostępniają zasoby w chmurze, konfigurują środowiska i wdrażają aplikacje.

Korzystając z Airflow, możesz:

Udostępniać i konfigurować zasoby w chmurze przy użyciu dostawców takich jak AWS, GCP lub Azure.
Wykonywać zadania infrastruktury jako kodu przy użyciu narzędzi takich jak Terraform lub CloudFormation.
Wdrażać i konfigurować aplikacje i usługi.
Zarządzać cyklem życia zasobów i wykonywać zadania czyszczenia.

Najlepsze praktyki i wskazówki

Projektowanie i organizacja DAG

Strukturyzowanie DAG pod kątem konserwacji i czytelności

Projektując DAG w Airflow, ważne jest, aby strukturyzować je w sposób, który promuje konserwację i czytelność. Oto kilka wskazówek:

Używaj znaczących i opisowych nazw dla DAG i zadań.
Organizuj zadania w logiczne grupy lub sekcje w ramach DAG.
Używaj zależności zadań, aby zdefiniować przepływ i kolejność wykonywania.
Utrzymuj DAG zwięzłe i skoncentrowane na konkretnym przepływie pracy lub celu.
Używaj komentarzy i dokumentacji, aby zapewnić wyjaśnienia.### Modulowanie zadań i używanie ponownie wykorzystywalnych komponentów Aby poprawić możliwość ponownego wykorzystania kodu i jego konserwację, rozważ modulowanie zadań i używanie ponownie wykorzystywalnych komponentów w swoich DAG-ach Airflow.
Wyodrębnij wspólną funkcjonalność do oddzielnych funkcji lub klas Pythona.
Użyj SubDagOperator Airflow, aby zamknąć ponownie wykorzystywalne podzbiory zadań.
Wykorzystaj BaseOperator Airflow, aby tworzyć niestandardowe, ponownie wykorzystywalne operatory.
Użyj PythonOperator Airflow z wywoływalnymi funkcjami dla logiki specyficznej dla zadania.

Optymalizacja wydajności

Dostrajanie konfiguracji Airflow dla optymalnej wydajności

Aby zoptymalizować wydajność wdrożenia Airflow, rozważ dostrojenie następujących konfiguracji:

Ustawienia wykonawcy: Wybierz odpowiedni wykonawcę (np. LocalExecutor, CeleryExecutor, KubernetesExecutor) w oparciu o wymagania dotyczące skalowalności i współbieżności.
Równoległość: Dostosuj parametr parallelism, aby kontrolować maksymalną liczbę zadań, które mogą być uruchomione jednocześnie.
Współbieżność: Ustaw parametry dag_concurrency i max_active_runs_per_dag, aby ograniczyć liczbę współbieżnych uruchomień DAG-ów i zadań.
Zasoby pracowników: Przydziel wystarczające zasoby (np. CPU, pamięć) do pracowników Airflow na podstawie obciążenia i wymagań zadań.

Optymalizacja wykonywania zadań i wykorzystania zasobów

Aby zoptymalizować wykonywanie zadań i wykorzystanie zasobów, rozważ następujące praktyki:

Używaj odpowiednich operatorów i haków dla wydajnego wykonywania zadań.
Zminimalizuj użycie drogich lub długotrwałych zadań w ramach DAG-ów.
Użyj pul zadań, aby ograniczyć liczbę współbieżnych zadań i zarządzać wykorzystaniem zasobów.
Wykorzystaj funkcję XCom Airflow do lekkiego udostępniania danych między zadaniami.
Monitoruj i profiluj wydajność zadań, aby zidentyfikować wąskie gardła i odpowiednio zoptymalizować.

Testowanie i debugowanie

Pisanie testów jednostkowych dla DAG-ów i zadań

Aby zapewnić niezawodność i poprawność Twoich przepływów pracy Airflow, ważne jest, aby napisać testy jednostkowe dla Twoich DAG-ów i zadań. Oto kilka wskazówek.Oto tłumaczenie na język polski:

ps dla pisania testów jednostkowych:

Użyj modułu unittest Airflow, aby utworzyć przypadki testowe dla twoich DAG-ów i zadań.
Zasymuluj zewnętrzne zależności i usługi, aby odizolować zakres testowania.
Przetestuj poszczególne zadania i ich oczekiwane zachowanie.
Zweryfikuj poprawność zależności zadań i struktury DAG.
Przetestuj przypadki brzegowe i scenariusze błędów, aby zapewnić właściwe postępowanie.

Techniki debugowania i rozwiązywania problemów

Podczas debugowania i rozwiązywania problemów z przepływami pracy Airflow, rozważ następujące techniki:

Użyj interfejsu użytkownika Airflow, aby monitorować status zadań i DAG-ów, logi oraz komunikaty o błędach.
Włącz szczegółowe logowanie, aby przechwycić szczegółowe informacje o wykonywaniu zadań.
Użyj instrukcji print Airflow lub modułu logging Pythona, aby dodać niestandardowe komunikaty logowania.
Wykorzystaj operator PDB (Python Debugger) Airflow, aby ustawić punkty przerwania i interaktywnie debugować zadania.
Analizuj logi zadań i ślady stosu, aby zidentyfikować źródło problemu.
Użyj polecenia airflow test, aby przetestować poszczególne zadania w izolacji.

Skalowanie i monitorowanie

Strategie skalowania wdrożeń Airflow

Wraz ze wzrostem złożoności i skali twoich przepływów pracy Airflow, rozważ następujące strategie skalowania twojego wdrożenia Airflow:

Skaluj poziomo pracowników Airflow, dodając więcej węzłów roboczych, aby obsłużyć zwiększoną współbieżność zadań.
Skaluj pionowo komponenty Airflow (np. scheduler, webserver), przydzielając więcej zasobów (CPU, pamięć) do obsługi większych obciążeń.
Użyj rozproszonego wykonawcy (np. CeleryExecutor, KubernetesExecutor), aby rozdzielić zadania między wiele węzłów roboczych.
Wykorzystaj CeleryExecutor Airflow z kolejką komunikatów (np. RabbitMQ, Redis) dla zwiększonej skalowalności i odporności na awarie.
Wdróż mechanizmy autoskalowania, aby dynamicznie dostosowywać liczbę pracowników w oparciu o zapotrzebowanie na obciążenie.

Monitorowanie metryk i wydajności Airflow

Aby zapewnić zdrowie i wydajność twojego wdrożenia Airflow, kluczowe jest monitorowanie kluczowych metryk i wskaźników wydajności. Rozważ...Poniżej znajduje się tłumaczenie na język polski:

Użyj wbudowanego interfejsu internetowego Airflow, aby monitorować status DAG-ów i zadań, czasy wykonania oraz wskaźniki powodzenia.
Zintegruj Airflow z narzędziami monitorującymi, takimi jak Prometheus, Grafana lub Datadog, aby zbierać i wizualizować metryki.
Monitoruj metryki na poziomie systemu, takie jak wykorzystanie procesora, zużycie pamięci i we/wy dysku komponentów Airflow.
Ustaw alerty i powiadomienia dla krytycznych zdarzeń, takich jak awarie zadań lub wysokie wykorzystanie zasobów.
Regularnie przeglądaj i analizuj logi Airflow, aby zidentyfikować wąskie gardła wydajności i zoptymalizować przepływy pracy.

Podsumowanie

W tym artykule poznaliśmy Apache Airflow, potężną platformę do programowego tworzenia, planowania i monitorowania przepływów pracy. Omówiliśmy kluczowe koncepcje, architekturę i funkcje Airflow, w tym DAG-i, zadania, operatory i wykonawców.

Przedyskutowaliśmy różne integracje dostępne w Airflow, umożliwiające płynną łączność z ramami przetwarzania danych, platformami chmurowymi i zewnętrznymi narzędziami. Zbadaliśmy również praktyczne przypadki użycia, pokazując, jak Airflow może być stosowany w potokach danych, przepływach pracy uczenia maszynowego i procesach CI/CD.

Ponadto zagłębiliśmy się w najlepsze praktyki i wskazówki dotyczące projektowania i organizowania DAG-ów, optymalizacji wydajności, testowania i debugowania przepływów pracy oraz skalowania wdrożeń Airflow. Przestrzegając tych wytycznych, możesz budować solidne, łatwe w utrzymaniu i wydajne przepływy pracy przy użyciu Airflow.

Podsumowanie kluczowych punktów

Airflow to platforma open-source do programowego tworzenia, planowania i monitorowania przepływów pracy.
Używa DAG-ów do definiowania przepływów pracy jako kodu, a zadania reprezentują jednostki pracy.
Airflow zapewnia bogaty zestaw operatorów i haków do integracji z różnymi systemami i usługami.
Obsługuje różne typy wykonawców do skalowania i rozprowadzania wykonywania zadań.
Airflow umożliwia przepływy pracy przetwarzania danych, uczenia maszynowego i CI/CD dzięki rozbudowanym integracjom.
Najlepsze praktyki obejmują strukturyzowanie DAG-ów pod kątem łatwości utrzymania, ...Modularyzacja zadań, optymalizacja wydajności oraz testowanie i debugowanie przepływów pracy.
Skalowanie Airflow obejmuje strategie takie jak skalowanie poziome i pionowe, rozproszone wykonawcy oraz autoskalowanie.
Monitorowanie metryk i wydajności Airflow jest kluczowe dla zapewnienia zdrowia i efektywności przepływów pracy.

Przyszłe rozwój i mapa drogowa Apache Airflow

Apache Airflow jest aktywnie rozwijany i ma prężną społeczność przyczyniającą się do jego rozwoju. Niektóre z przyszłych rozwojów i elementów mapy drogowej obejmują:

Poprawa interfejsu użytkownika i doświadczenia użytkownika w interfejsie internetowym Airflow.
Zwiększenie skalowalności i wydajności Airflow, zwłaszcza w przypadku dużych wdrożeń.
Rozszerzenie ekosystemu wtyczek i integracji Airflow, aby wspierać więcej systemów i usług.
Uproszczenie wdrażania i zarządzania Airflow przy użyciu konteneryzacji i technologii orkiestracji.
Wprowadzenie zaawansowanych funkcji, takich jak dynamiczne generowanie zadań i automatyczne ponowne próby zadań.
Poprawa mechanizmów bezpieczeństwa i uwierzytelniania w Airflow.

Wraz z dalszym rozwojem społeczności Airflow możemy oczekiwać dalszych ulepszeń i innowacji w tej platformie, czyniąc ją jeszcze potężniejszą i bardziej przyjazną dla użytkownika w zarządzaniu przepływami pracy.

Zasoby do dalszej nauki i eksploracji

Aby dalej eksplorować i uczyć się o Apache Airflow, rozważ następujące zasoby:

Oficyczna dokumentacja Apache Airflow: https://airflow.apache.org/docs/ (opens in a new tab)
Samouczki i przewodniki Airflow: https://airflow.apache.org/docs/tutorials.html (opens in a new tab)
Zasoby społeczności Airflow i listy mailingowe: https://airflow.apache.org/community/ (opens in a new tab)
Kod źródłowy Airflow i wytyczne dotyczące współpracy: https://github.com/apache/airflow (opens in a new tab)
Blog i studia przypadków Airflow: https://airflow.apache.org/blog/ (opens in a new tab)
Spotkania i konferencje Airflow.Oto tłumaczenie na język polski:

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

Wykorzystując te zasoby i aktywnie uczestnicząc w społeczności Airflow, możesz pogłębić swoją wiedzę na temat Airflow, uczyć się od doświadczonych praktyków i przyczyniać się do rozwoju i ulepszania tej platformy.

Apache Airflow wyłonił się jako wiodąca, open-source'owa platforma do zarządzania przepływami pracy, umożliwiająca inżynierom danych, naukowcom danych i zespołom DevOps budowanie i orchestrację złożonych przepływów pracy z łatwością. Jej rozbudowane funkcje, integracje i elastyczność czynią ją cennym narzędziem w ekosystemie danych.

Rozpoczynając swoją przygodę z Apache Airflow, pamiętaj, aby zacząć od małych kroków, eksperymentować z różnymi funkcjami i integracjami oraz nieustannie iterować i ulepszać swoje przepływy pracy. Dzięki mocy Airflow na wyciągnięcie ręki, możesz usprawnić swoje potoki danych, zautomatyzować swoje przepływy uczenia maszynowego i zbudować solidne i skalowalne aplikacje oparte na danych.

Jak obsługiwać szkolenie wieloGPU dla dużych modeli AI Lora Ai