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Airflow 安装与配置

Apache Airflow 是一个开源的工作流管理平台，用于编排复杂的数据管道。它允许用户以编程方式定义、调度和监控工作流。本文将逐步指导您如何安装和配置 Airflow，以便您能够开始使用它来管理您的工作流。

1. 安装 Airflow​

1.1 环境准备​

在安装 Airflow 之前，您需要确保您的系统满足以下要求：

  • Python 3.6 或更高版本
  • pip（Python 包管理工具）

您可以通过以下命令检查 Python 和 pip 的版本：

bash
python --version
pip --version

1.2 安装 Airflow​

Airflow 可以通过 pip 安装。建议在虚拟环境中安装 Airflow，以避免与其他 Python 项目产生冲突。

首先，创建一个虚拟环境并激活它：

bash
python -m venv airflow_env
source airflow_env/bin/activate

接下来，使用 pip 安装 Airflow：

bash
pip install apache-airflow
备注

默认情况下，Airflow 会安装所有核心组件。如果您只需要特定的组件，可以使用 pip install apache-airflow[<component>] 来安装。例如，pip install apache-airflow[postgres] 会安装 Airflow 和 PostgreSQL 相关的依赖。

1.3 初始化数据库​

Airflow 使用数据库来存储元数据。在首次使用 Airflow 之前，您需要初始化数据库：

bash
airflow db init

此命令将创建一个 SQLite 数据库（默认情况下），并生成必要的表结构。

2. 配置 Airflow​

2.1 配置数据库​

默认情况下，Airflow 使用 SQLite 作为数据库。对于生产环境，建议使用更强大的数据库，如 PostgreSQL 或 MySQL。

要更改数据库配置，请编辑 airflow.cfg 文件中的 sql_alchemy_conn 配置项。例如，使用 PostgreSQL 数据库：

ini
sql_alchemy_conn = postgresql+psycopg2://user:password@localhost/airflow

然后，重新初始化数据库：

bash
airflow db init

2.2 配置执行器​

Airflow 支持多种执行器，如 SequentialExecutor、LocalExecutor 和 CeleryExecutor。默认情况下，Airflow 使用 SequentialExecutor，它只能顺序执行任务。

要更改执行器，请编辑 airflow.cfg 文件中的 executor 配置项。例如，使用 LocalExecutor：

ini
executor = LocalExecutor

2.3 配置 Web 服务器​

Airflow 提供了一个 Web 界面，用于监控和管理工作流。要启动 Web 服务器，请运行以下命令：

bash
airflow webserver

默认情况下，Web 服务器会在 http://localhost:8080 上运行。您可以通过编辑 airflow.cfg 文件中的 web_server_port 配置项来更改端口。

2.4 配置调度器​

调度器是 Airflow 的核心组件，负责调度和执行任务。要启动调度器，请运行以下命令：

bash
airflow scheduler

3. 实际案例​

3.1 创建第一个 DAG​

DAG（有向无环图）是 Airflow 中工作流的基本单位。以下是一个简单的 DAG 示例，它每天打印 "Hello, World!"：

python
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash import BashOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
}

dag = DAG(
    'hello_world',
    default_args=default_args,
    description='A simple tutorial DAG',
    schedule_interval='@daily',
)

t1 = BashOperator(
    task_id='print_hello',
    bash_command='echo "Hello, World!"',
    dag=dag,
)

将此代码保存为 hello_world.py，并放置在 Airflow 的 dags 目录中。Airflow 会自动加载并调度此 DAG。

3.2 监控 DAG​

启动 Web 服务器后，您可以在 http://localhost:8080 上查看 DAG 的状态。您还可以手动触发 DAG 的执行，并查看任务的日志。

4. 总结​

通过本教程，您已经成功安装并配置了 Apache Airflow，并创建了第一个简单的 DAG。Airflow 是一个功能强大的工具，适用于各种复杂的工作流管理场景。接下来，您可以探索更多高级功能，如使用不同的执行器、配置电子邮件通知、以及集成其他数据源。

5. 附加资源​

6. 练习​

  1. 修改 hello_world.py，使其每天打印不同的消息。
  2. 尝试使用 LocalExecutor 并观察任务并行执行的效果。
  3. 配置 Airflow 使用 PostgreSQL 数据库，并验证其功能。

祝您学习愉快！