Airflow：掌握Airflow调度器基本原理
Apache Airflow 是一个开源平台，用于以编程方式编写、安排和监控工作流。其核心在于依靠调度器来管理工作流中定义的任务的执行。在本博客中，我们将深入探讨 Apache Airflow 调度器，研究其架构、特性以及它是如何管理工作流执行的。
什么是调度器？
调度器(Scheduler)是Apache Airflow的关键组件，负责确定何时在工作流中执行任务。它读取Airflow中定义的有向无环图（dag），并根据它们的依赖关系和指定的调度间隔调度任务。
调度器体系结构
Apache Airflow中的调度器被设计为具有高度可伸缩性和容错性。它由几个关键部分组成：
- DAG定义：使用Python脚本或配置文件定义DAG。这些dag指定要执行的任务及其依赖项。
- DAG解析：调度器解析DAG以提取任务依赖项、调度间隔和其他元数据。
- DAG调度：基于每个DAG中指定的调度间隔，调度程序确定任务应该何时执行。它考虑任务依赖关系，以确保任务以正确的顺序执行。
- 执行者：调度程序与执行者通信以执行任务。气流支持不同的执行器，包括LocalExecutor、CeleryExecutor和KubernetesExecutor，每个执行器都有自己的优势和用例。
- 作业队列：任务由调度器放置在作业队列中，供执行器执行。调度器监视任务的状态并相应地更新元数据数据库。
- 元数据数据库：使用元数据数据库（如PostgreSQL或MySQL）来存储dag、任务、任务实例和执行历史等信息。
启动调度程序
要启动气流调度器，请按照以下步骤操作：
- 浏览到“Airflow安装目录”：打开终端或命令提示符，浏览到“Airflow“所在目录。
- 激活虚拟环境（可选）：如果你正在使用虚拟环境，请使用适当的命令激活它。例如:
source /path/to/your/virtualenv/bin/activate
- 初始化Metadata数据库 (如果需要)：如果还没有初始化Metadata数据库，执行如下命令：
airflow db init
在生产环境建议使用PostgreSQL或MySQL，默认为Sqlite，由于Sqlite不支持并发，因此在生产环境需要执行元数据库表初始化工作。
- 启动调度程序：执行以下命令启动气流调度程序：
airflow scheduler
该命令启动调度器进程，该进程读取dag、调度任务并管理任务执行。
监视调度程序
调度程序运行后，您可以使用Airflow UI监视其状态并查看计划任务。要访问UI，请打开web浏览器并导航到Airflow web服务器地址（通常为http://localhost:8080）。
在Airflow管理界面中，您可以：
- 查看调度程序和其他Airflow组件的状态。
- 监控dag和任务的执行状态。
- 检查任务实例的日志以排除相关问题。
- 如果需要，手动触发dag或单独的任务。
管理作业调度
Airflow调度程序根据任务的依赖关系和指定的调度间隔自动调度任务。它读取DAG定义并确定何时执行任务。要有效地管理作业调度，至少需要参考下面几天实践经验：
- 定义具有明确任务依赖关系和调度间隔的dag。
- 使用高级调度选项，如cron表达式或间隔调度来控制任务执行时间。
- 定期监控Airflow调度，确保任务按预期执行，及时排除任何问题。
最后总结
Apache Airflow调度程序是编排工作流执行的重要组件，确保任务高效可靠地执行。通过了解它的架构和功能，你可以有效地利用Airflow来管理复杂的工作流。