airflow 是一个很不错的workflow 调度工具，但是实际使用还是有一些问题的。astronomer 基于airflow 做了一些扩展，可以实现airflow安全，产品级，可靠以及可扩展 一些说明 astronomer 也是基于开源的组件做了一些包装，比如graphql的，helm，nginx，es，prometheus。。。。pgbouncer。。。，也是一个
目录 Airflow部署及使用 1、Dockerhub查看镜像地址2、拉取docker镜像3、在宿主机创建外挂文件夹4、创建docker容器5、重新创建docker容器 5.1、查看airflow容器是否正常启动5.2、启动成功才能将容器中的airflow.cfg拷贝出来修改5.3、删除容器重新创建，非删除镜像6、进入docker
Airflow v2.0 分布式部署 elasticsearch日志解决方案 安装环境： docker airflow v2.0 elasticsearch 7+ filebeat 7+ 开发依赖： pip install 'apache-airflow-providers-elasticsearch' 日志方案 graph LR AF[(Airflow)] -.写入.-> LOG[[json格式日志文件]] -.读取.-> FB[/Fil
大数据环境下，调度工具比不可少，离线批任务和准实时任务都需要调度去驱动。下文介绍主流大数据调度工具对比DolphinScheduler Azkaban Airflow Oozie Xxl-job Xxl-jobDolphinSchedulerAzkabanAirflowOozie定位一个轻量级分布式的任务调度框架解决数据处理流程中错综复杂的依
echo "#/bin/sh" >>/app/airflow/tmp_index.sh&&echo "sqlplus -s dcm/dcm_CbPc1@dcsdb.oracle.ccdcpro:11521/dcsdb<<EOF" >>/app/airflow/tmp_index.sh&&echo "create index DCS_RESERVED_DATA_RNSCB_INDEX on
一：环境及包准备： 1、外网服务器一台，内网服务器一台 2、python3.7+airflow1.10.10+redis4.0.6+mysql5.7 3、从https://github.com/apache/airflow找到对应版本的requirements-python3.7.txt列表单 基础软件安装python、mysql及redis 略过，安装简单，再次略过，注意一点mysql集成airflow
1. 依赖 MySqlOperator 的数据库交互通过 MySQLdb 模块来实现, 使用前需要安装相关依赖: pip install apache-airflow[mysql] 2. 使用 使用 MySqlOperator 执行sql任务的一个简单例子: from airflow import DAG from airflow.utils.dates import days_ago from airflow.op
1.安装环境 CentOS-6.5 Python-2.7.12 setuptools-29.0.1 pip-9.0.1 2.编译Python sudo yum install -y gcc sudo yum install -y gcc-c++ sudo yum install -y wget sudo yum install -y mysql sudo yum install -y mysql-devel sudo yum install -y python-devel sudo yu
1.8.1 ================== ================
airflow-1脚本:*/2 * * * * /bin/sh /hongfeng/script/rsynce_airflow_log.sh >/dev/null 2>&1*/4 * * * * /bin/sh /hongfeng/script/monitor_scheduler.sh >/dev/null 2>&1 1/ log的rsync_airflow_log.shrsync -azuq -e ssh root@10.52.51.8:/root/airflow
1.使用python3 pip安装Airflow pip install apache-airflow ,安装结束提示如下: airflow安装到目录:/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/airflow/下 2.使用mysql作为airflow的元数据库 创建airflow数据库create database airflow; grant all on airflow.* to
airflow 和 pycharm 相关基础知识请看其他博客 我们在使用 airflow的 dag时。 每次写完不知道对不对的，总不能到页面环境中跑一下，等到报错再调试吧。这是很让人恼火的事情 这里我想分享 如何用 pycharm 对 airflow 进行调试 airflow的运行环境，依赖于 airflow.cfg和 air
我正在使用云编写器来协调ETL,以获取到达BigCS的GCS中到达的文件.我有一个云函数,当文件到达时会触发dag,而云函数会将文件名/位置传递给DAG.在我的DAG中,我有2个任务： 1)使用DataflowPythonOperator运行一个数据流作业,该作业从GCS中的文本读取数据并将其转换并将其输入到BQ中,以及
我对Airflow很陌生.我已经阅读了几次文档,在网上遇到了许多S / O问题和许多随机文章,但尚未解决此问题.我觉得这很简单,我做错了. 我有适用于Windows的Docker,我拉起了puckel / docker-airflow映像并运行了一个带有暴露端口的容器,以便可以从主机访问UI.我有另一个运行mcr.microsof
#用airflow帐号 su - airflow. /home/airflow/venv/bin/activatepip install supervisormkdir -p /home/airflow/venv/etc拷贝G:\文档\大数据\airflow\ali-supervisord.conf到/home/airflow/venv/etcsudo chown airflow.airflow supervisord.confsupervisord -c /home/airflo
嗨,我想使用气流配置单元运算符执行配置单元查询,并将结果输出到文件.我不想在这里使用INSERT OVERWRITE. hive_ex = HiveOperator( task_id='hive-ex', hql='/sql/hive-ex.sql', hiveconfs={ 'DAY': '{{ ds }}', 'YESTERDAY': '
mysql-airflow 在mysql上执行 create database airflow; —— 创建数据库 GRANT all privileges on airflow.* TO 'airflow'@'%' IDENTIFIED BY '123456'; —— 将数据库airflow的所有权限授权airflow用户，密码123456且该用户可在任何IP段登录操作 FLUSH PRIVILEGES; ——
我正在学习使用气流安排一些python ETL流程.每次更新python代码时,都必须重新启动Web服务器,并在气流更改代码之前重新命名DAG.是否有其他解决办法,尤其是这样,所以我每次更改时都不必重命名DAG吗？解决方法:在网络服务器上,更改可能不明显,但是您可以单击您修改的DAG旁边的刷新按钮,
是否可以自定义Airflow用于记录的格式？ 我尝试在$AIRFLOW_HOME / airflow.cfg中添加一个LOG_FORMAT变量,但是它似乎没有生效 LOG_FORMAT = "%(asctime)s logLevel=%(levelname)s logger=%(name)s - %(message)s" 解决方法:您需要更改气流包装中的settings.py文件以更改日志格式 >
我刚刚开始使用Airflow,有人可以启发我如何将参数传递给PythonOperator,如下所示： t5_send_notification = PythonOperator( task_id='t5_send_notification', provide_context=True, python_callable=SendEmail, op_kwargs=None, #op_kwargs=(key1='value1',
#coding=utf-8from datetime import datetime, timedeltafrom airflow import DAGfrom airflow.operators.python_operator import PythonOperatorimport airflow.utils# 定义默认参数default_args = { 'owner': 'airflow', # 拥有者名称 'start_dat
本篇文章只讲Airflow的部署以及再部署中遇到的坑和解决方式 环境准备 Python的安装 python安装的过程中 你可能会遇到各种各样的问题，上网搜各种问题的解法也不尽相同，最关键的是基本没啥效果。在我安装的过程中总结了几点，再执行我下面的流程的时候，一定要一
有关“动态任务”的其他问题似乎解决了时间表或设计时动态构建DAG的问题.我对在执行期间将任务动态添加到DAG感兴趣. from airflow import DAG from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator from airflow.operators.python_operator import PythonOperator from d
通过管理员 – >连接,我们有能力创建/修改连接的参数,但我想知道我是否可以通过API做同样的事情,所以我可以编程设置连接 airflow.models.Connection似乎只处理实际连接到实例而不是将其保存到列表中.它似乎应该是一个应该实现的函数,但我不知道在哪里可以找到这个特定函数的文档.
我是Airbnb开源工作流程/数据管道软件airflow的新用户.在Web UI启动后,有几十个默认示例dag.我尝试了很多方法来删除这些笨蛋,但我没有这样做. > load_examples = False在airflow.cfg中设置. >文件夹lib / python2.7 / site-packages / airflow / example_dags已删除. 删除dags文件
