Apache Airflow已经成为Python生态系统中管道编排的事实上的库。与类似的解决方案相反，由于它的简单性和可扩展性，它已经获得了普及。在本文中，我将尝试概述它的主要概念，并让您清楚地了解何时以及如何使用它。

Airflow应用场景

想象一下，你想要构建一个机器学习管道，它由以下几个步骤组成：

• 从基于云的存储中读取图像数据集
• 处理图像
• 使用下载的图像训练深度学习模型
• 将训练好的模型上传到云端
• 部署模型

你将如何安排和自动化这个工作流程？Cron作业是一个简单的解决方案，但它也带来了许多问题。最重要的是，它们不允许你有效地扩展。Airflow提供了轻松调度和扩展复杂数据流程编排的能力，另一方面，它还能够在故障后自动重新运行它们，管理它们的依赖关系，并使用日志和仪表板监视它们。

在构建上述数据流之前，让我们先了解Apache Airflow 的基本概念。

Airflow 简介

Apache Airflow 是一个开源的平台，用于编排、调度和监控工作流，工作流是由一系列任务（Tasks）组成的，这些任务可以是数据处理、数据分析、机器学习模型训练、文件传输等各种操作。因此，它是ETL和MLOps用例的理想解决方案。示例用例包括：

• 从多个数据源提取数据，对其进行聚合、转换，并将其存储在数据仓库中。
• 从数据中提取见解并将其显示在分析仪表板中
• 训练、验证和部署机器学习模型

核心组件

在默认版本中安装Apache Airflow 时，你将看到四个不同的组件。

• Webserver: Webserver是Airflow的用户界面（UI），它允许您在不需要CLI或API的情况下与之交互。从那里可以执行和监视管道，创建与外部系统的连接，检查它们的数据集等等。
• 执行器：执行器是管道运行的机制。有许多不同类型的管道在本地运行，在单个机器中运行，或者以分布式方式运行。一些例子是LocalExecutor， SequentialExecutor， CeleryExecutor和KubernetesExecutor
• 调度器：调度器负责在正确的时间执行不同的任务，重新运行管道，回填数据，确保任务完成等。
• PostgreSQL：存储所有管道元数据的数据库。这通常是Postgres，但也支持其他SQL数据库。

安装Airflow最简单的方法是使用docker compose。你可以从这里下载官方的docker撰写文件：

基本概念

要学习Apache Airflow，必须熟悉它的主要概念，这些概念可能有点难理解，让我们试着揭开它们的神秘面纱。

DAGs

所有管道都定义为有向无环图（dag）。每次执行DAG时，都会创建一个单独的运行。每个DAG运行都是独立的，并且包含一个关于DAG执行阶段的状态。这意味着相同的dag可以并行执行多次。

要实例化DAG，可以使用DAG函数或与上下文管理器一起使用，如下所示：

上下文管理器接受一些关于DAG的全局变量和一些默认参数。默认参数被传递到所有任务中，并且可以在每个任务的基础上重写。完整的参数列表可以在官方文档中找到。

在本例中，我们定义DAG将从2023年1月1日开始，并且每天执行一次。retries参数确保在可能出现故障后重新运行一次。

task（任务）

DAG的每个节点表示一个Task，即一段单独的代码。每个任务可能有一些上游和下游依赖项。这些依赖关系表示任务如何相互关联以及它们应该以何种顺序执行。每当初始化一个新的DAG运行时，所有任务都初始化为Task实例。这意味着每个Task实例都是给定任务的特定运行。

operator(任务模板)

操作符可以被视为预定义任务的模板，因为它们封装了样板代码并抽象了它们的大部分逻辑。常见的操作符有BashOperator、PythonOperator、MySqlOperator、S3FileTransformOperator。我们看到，操作符可以定义遵循特定模式的任务。例如，MySqlOperator创建任务来执行SQL查询，而BashOperator执行bash脚本。

操作符在DAG上下文管理器中定义，如下所示。下面的代码创建了两个任务，一个执行bash命令，另一个执行MySQL查询。

任务依赖

为了形成DAG的结构，我们需要定义每个任务之间的依赖关系。一种方法是使用>>符号，如下所示：

xcom

xcom，或相互通信，负责任务之间的通信。xcom对象可以在任务之间推拉数据。更具体地说，它们将数据推入元数据数据库，其他任务可以从中提取数据。这就是为什么可以通过它们传递的数据量是有限的。但是，如果需要传输大数据，则可以使用合适的外部数据存储，例如对象存储或NoSQL数据库。

看看下面的代码。这两个任务使用ti参数（任务实例的缩写）通过xcom进行通信。train_model任务将model_path推入元数据数据库，元数据由deploy_model任务拉出。

Taskflow

Taskflow API是一种使用Python装饰器@task来定义任务的简单方法。如果所有任务的逻辑都可以用Python编写，那么一个简单的注释就可以定义一个新任务。Taskflow自动管理其他任务之间的依赖关系和通信。

使用Taskflow API，我们可以用@dag装饰器初始化DAG。下面是使用Tashflow示例：

注意，任务之间的依赖关系是通过每个函数参数隐含的。这里我们是简单的连接顺序，但实际可以变得复杂得多。Taskflow API还解决了任务之间的通信问题，因此使用xcom的需求有限。

调度

作业调度是Airflow的核心功能之一。这可以使用schedule_interval参数完成，该参数接收cron表达式，表示日期时间对象，或预定义变量，如@hour， @daily等。更灵活的方法是使用最近添加的时间表，它支持使用Python定义自定义时间表。

下面是如何使用schedule_interval参数的示例。以下DAG将每天执行。

关于调度，需要了解两个非常重要的概念：回填(backfill)和追赶(catchup)。

一旦我们定义了DAG，我们就设置了开始日期和计划间隔。如果catchup=True，则Airflow 将为从开始日期到当前日期的所有计划间隔创建DAG运行。如果catchup=False，气流将只从当前日期调度运行。

回填扩展了这个想法，使我们能够在CLI中创建过去的运行，而不管catchup参数的值：

连接

Airflow 提供了一种简单的方法来配置与外部系统或服务的连接。可以使用UI、作为环境变量或通过配置文件创建连接。它们通常需要URL、身份验证信息和唯一id。钩子(Hooks )是一种API，它抽象了与这些外部系统的通信。例如，我们可以通过如下的UI定义一个PostgreSQL连接：

然后使用PostgresHook来建立连接并执行我们的查询：

高级概念

为了使本教程尽可能完整，我需要提到一些更高级的概念。我不会详细介绍每一个，但我强烈建议你看看他们，如果你想深入掌握Airflow 。

• 分支：分支允许你将任务划分为许多不同的任务，如：支持条件处理不同任务的工作流。最常见的方法是BranchPythonOperator。
• 任务组：任务组可以在单个组中组织多个任务。它是简化图形视图和重复模式的好工具。
• 动态包：包和任务也可以以动态的方式构造。从Airflow 2.3开始，可以在运行时创建包和任务，这对于并行和依赖输入的任务来说是理想的。气流也支持Jinja模板，并且是对动态包非常有用的补充。
• 单元测试和日志记录：气流具有运行单元测试和记录信息的专用功能.

Airflow最佳实践

在我们看到实际操作的示例之前，让我们讨论一下大多数从业者使用的一些最佳实践。

• 分支：分支允许你将任务划分为许多不同的任务，如：支持条件处理不同任务的工作流。最常见的方法是BranchPythonOperator。
• 任务组：任务组可以在单个组中组织多个任务。它是简化图形视图和重复模式的好工具。
• 动态包：包和任务也可以以动态的方式构造。从Airflow 2.3开始，可以在运行时创建包和任务，这对于并行和依赖输入的任务来说是理想的。气流也支持Jinja模板，并且是对动态包非常有用的补充。
• 单元测试和日志记录：气流具有运行单元测试和记录信息的专用功能.