本文原载于:https://old-panda.com/2018/10/26/airflow-101/
距离上回写小作文过了多半年,这几个月来发生了一些事情,最大的就是这个月初我换了工作,从、 Palo Alto 换到了 Mountain View ,附近吃的喝的玩的较之以前有了很大的提升。但总归主业是过来干活的,上班大概三周了,很开心刚入职就让我研究开发一个新项目,其核心就是 Airflow ,一个有向无环图任务( Directed Acyclic Graph – DAG)的调度工具,看了不少文档博客,踩了大大小小的坑,算是成功的把它运行到了服务器上,下一步就可以在这个基础上开发一些东西。既然告一段落,那么应该写点文字,以 Airflow 为例,简单描述如何把一个程序作为一个服务运行在 Linux 机器上。
安装
我创建了一个用户 airflow
专门负责 Airflow 的运行,即无论是安装运行 Airflow ,还是修改 Airflow 的配置,都通过该用户来进行,为了进展顺利,给这个用户开了绿灯,授予 root 权限。安装 Airflow 这一步其实是最简单的,官网有详细的说明。我的环境是 Python 3.6.6 , Airflow 的版本是 1.10.0 ,为了避免与已有的包冲突,我将其安装在一个 virtualenv 中,在 /home/airflow
下执行如下命令
virtualenv venv -p `which python3`
source venv/bin/activate
pip install apache-airflow[postgres,crypto,gcp_api]==1.10.0
方括号中的是可选的依赖,在这里我用 PostgreSQL 作为 Airflow metadata 的数据库(默认是 SQLite ),并且想要加密我的各种链接参数如密码,同时想要与谷歌云服务进行交互,所以安装这三个。用户可以根据自己的实际情况选择不同的依赖,详细说明可以参考官方文档。
插一句题外话, 如果想给自己开发的 Python 包添加可选依赖的话(方括号),可以通过定义 setup.py
的 extra_require
来实现,具体可参考这里。
配置文件
因为我们希望把 Airflow 作为一个服务运行起来,便于以后的继续开发及维护,而不是运行一次给人看看效果就拉倒,所以我采用了 systemd 来管理 Airflow 进程的运行。
关于 systemd 的配置, Airflow 的文档上有个简要介绍,具体来说,在我的配置中,我将环境变量 AIRFLOW_HOME
设置为 /etc/airflow
,将 AIRFLOW_CONFIG
设置为 /etc/airflow/airflow.cfg
,这样,在我的文件 /etc/sysconfig/airflow
中只有这两行环境变量
AIRFLOW_CONFIG=/etc/airflow/airflow.cfg
AIRFLOW_HOME=/etc/airflow
为了将 Airflow 能顺利运行起来,有两个必需的服务,一个 webserver ,用于显示 web UI ,一个 scheduler ,用于执行 DAG 中的任务,好在 Airflow 已经提供给了我们这两个服务的示例文件: airflow-webserver.service
和 airflow-scheduler.service
,唯一需要修改的一行就是 ExecStart
,因为我们将要在虚拟环境中运行 Airflow ,最终这两个文件分别如下所示
- airflow-webserver.service
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional information
# regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
# to you under the Apache License, Version 2.0 (the
# "License"); you may not use this file except in compliance
# with the License. You may obtain a copy of the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing,
# software distributed under the License is distributed on an
# "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
# KIND, either express or implied. See the License for the
# specific language governing permissions and limitations
# under the License.
[Unit]
Description=Airflow webserver daemon
After=network.target postgresql.service mysql.service redis.service rabbitmq-server.service
Wants=postgresql.service mysql.service redis.service rabbitmq-server.service
[Service]
EnvironmentFile=/etc/sysconfig/airflow
User=airflow
Group=airflow
Type=simple
ExecStart=/bin/bash -c 'source /home/airflow/venv/bin/activate ; airflow webserver --pid /run/airflow/webserver.pid'
Restart=on-failure
RestartSec=5s
PrivateTmp=true
[Install]
WantedBy=multi-user.target
- airflow-scheduler.service
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional information
# regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
# to you under the Apache License, Version 2.0 (the
# "License"); you may not use this file except in compliance
# with the License. You may obtain a copy of the License at
#
# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing,
# software distributed under the License is distributed on an
# "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY
# KIND, either express or implied. See the License for the
# specific language governing permissions and limitations
# under the License.
[Unit]
Description=Airflow scheduler daemon
After=network.target postgresql.service mysql.service redis.service rabbitmq-server.service
Wants=postgresql.service mysql.service redis.service rabbitmq-server.service
[Service]
EnvironmentFile=/etc/sysconfig/airflow
User=airflow
Group=airflow
Type=simple
ExecStart=/bin/bash -c 'source /home/airflow/venv/bin/activate ; airflow scheculer'
Restart=always
RestartSec=5s
[Install]
WantedBy=multi-user.target
具体 bash 的位置因系统而异,需要注意的一点就是必须用绝对路径来执行。然后将两者置于 /etc/systemd/system
下。还有一个文件是不可缺少的 airflow.conf
,这个直接抄下来放在 /etc/systemd
里。
这样 systemd 的部分算是完成了,但还不算完,我们还需要一个 airflow.cfg 来告诉 Airflow 如何配置。每个用户的具体情况不一样,我就不一一赘述了,这里只提几个比较重要的。
-
sql_alchemy_conn = postgresql+psycopg2://<user>:<password>@<host>:<port>
我们在生产环境采用 PostgreSQL 作为 metadata 数据库 -
load_examples = False
示例 DAG 自己在开发测试的时候是很好的参考,但明显在生产环境中用不到它们,所以关掉 -
fernet_key = <some base64 string>
这个肯定得有,要不然 Airflow 会把各种链接的敏感参数存成明文,生成方法可以参考这里 -
executor = LocalExecutor
LocalExecutor 可以最大程度的利用单机的并行能力,即运行多个进程来同时执行不同的任务,对于目前的需求来说是足够了,以后还可以考虑使用 redis + celery 的方式进行横向扩展
运行
首先要初始化数据库,这个得手动搞,还是以 airflow 的身份运行
source ~/venv/bin/activate
export AIRFLOW_HOME=/etc/airflow
airflow initdb
然后就可以用 systemd 来控制 Airflow 的启停了
sudo systemctl [start|stop|restart|status] airflow-webserver
sudo systemctl [start|stop|restart|status] airflow-scheduler
每次希望新加入一个 DAG 时,只需要把 Python 文件放到 /etc/airflow/dags
里即可。
参考
- https://airflow.readthedocs.io/en/latest/
- https://github.com/apache/incubator-airflow
- https://wecode.wepay.com/posts/airflow-wepay
- https://medium.com/@vando/airflow-inside-a-virtual-enviroment-and-integrated-with-systemd-3b6427bd6430
- https://robinhood.engineering/why-robinhood-uses-airflow-aed13a9a90c8
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