airflow探索篇

摘要：调度和监控工作流的平台，用于用来创建监控和调整。安装以及方式启动重要说明使用需要安装配置说明上篇在中配置的。负责调度，只支持单节点，多节点启动可能会挂掉负责执行具体中的。轮询查询状态是成功失败。如是则继续轮询，成功失败操作相应后续操作。

airflow是一个 Airbnb 的 Workflow 开源项目，在Github 上已经有超过两千星。data pipeline调度和监控工作流的平台，用于用来创建、监控和调整data pipeline。类似的产品有：Azkaban、oozie 

默认已经安装python >= 2.7 以及 pip
安装可以参考这篇，比较详细。airflow安装以及celery方式启动

python 2 : pip install MySQL-python
python 3 : pip install PyMySQL

上篇在.bashrc中配置的export AIRFLOW_HOME=/home/airflow/airflow01。AIRFLOW_HOME设置目录在airflow initdb的时候初始化，存放airflow的配置文件airflow.cfg及相关文件。

默认$AIRFLOW_HOME/dags存放定义的dag，可以分目录管理dag。常用管理dag做法，dag存放另一个目录通过git管理，并设置软连接映射到$AIRFLOW_HOME/dag。好处方便dag编辑变更，同时dag变更不会出现编辑到一半的时候就加载到airflow中。

默认$AIRFLOW_HOME/plugins存放定义的plugins,自定义组件。可以自定义operator，hook等等。我们希望可以直接使用这种模式定义机器学习的一个算子。下面定义了一个简单的加法算子。

# -*- coding: UTF-8 -*-
# !/usr/bin/env python

from airflow.plugins_manager import AirflowPlugin
from airflow.models import BaseOperator
from airflow.utils.decorators import apply_defaults

# Will show up under airflow.operators.plus_plugin.PluginOperator
class PlusOperator(BaseOperator):

    @apply_defaults
    def __init__(self, op_args=None, params=None, provide_context=False, set_context=False, *args, **kwargs):
        super(PlusOperator, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.params = params or {}
        self.set_context = set_context

    def execute(self, context):
        if self.provide_context:
            context.update(self.op_kwargs)
            self.op_kwargs = context

        puls = self.op_kwargs["a"] + self.op_kwargs["b"]
        print "a =", self.op_kwargs["a"], ". b=", self.op_kwargs["a"]
        return_value = self.main()
        context[self.task_id].xcom_push(key="return_value", value=return_value)
        return puls


# Defining the plugin class
class PlusPlugin(AirflowPlugin):
    name = "plus_plugin"
    operators = [PlusOperator]

在dag中使用案例如下

from airflow.operators.plus_plugin import PlusOperator
plus_task = PlusOperator(task_id="plus_task", provide_context=True, params={"a": 1,"b":2},dag=dag)

run的demo
# run your first task instance
airflow run example_bash_operator runme_0 2018-01-11

# run a backfill over 2 days
airflow backfill example_bash_operator -s 2018-01-10 -e 2018-01-11

使用celery方式的系统架构图(官方推荐使用这种方式，同时支持mesos方式部署)。turing为外部系统，GDags服务帮助拼接成dag，可以忽略。

1.master节点webui管理dags、日志等信息。scheduler负责调度，只支持单节点，多节点启动scheduler可能会挂掉

2.worker负责执行具体dag中的task。这样不同的task可以在不同的环境中执行。

另一种启动方式的思考，一个dag分配到1台机器上执行。如果task不复杂同时task环境相同，可以采用这种方式，方便扩容、管理，同时没有master单点问题。

很多情况airflow是不满足我们需求，就需要自己二次开发，这时候就需要基于源码方式启动。比如日志我们期望通过http的方式提供出来，同其他系统查看。airflow自动的webserver只提供页面查询的方式。

github源码地址 : [https://github.com/apache/inc...]
git clone git@github.com:apache/incubator-airflow.git

master分支的表初始化有坑，mysql设置的sql校验安全级别过高一直建表不成功。这个坑被整的有点惨。v1-8-stable或者v1-9-stable分支都可以。
git checkout v1-8-stable

进入incubator-airflow，python setup.py install (没啥文档说明，又是一个坑。找了半天)

直接输入airflow initdb(python setup.py install这个命令会将airflow安装进去)

进入$AIRFLOE_HOME (默认在~/airflow),修改airflow.cfg，修改mysql配置。可以查看上面推荐的文章以及上面的[使用mysql需要安装]

airflow webserver -p 8085
airflow scheduler

1.进入incubator-airflow/airflow/www/
2.修改views.py
在 class Airflow(BaseView)中添加下面代码

@expose("/logs")
    @login_required
    @wwwutils.action_logging
    def logs(self):
        BASE_LOG_FOLDER = os.path.expanduser(
            conf.get("core", "BASE_LOG_FOLDER"))
        dag_id = request.args.get("dag_id")
        task_id = request.args.get("task_id")
        execution_date = request.args.get("execution_date")
        dag = dagbag.get_dag(dag_id)
        log_relative = "{dag_id}/{task_id}/{execution_date}".format(
            **locals())
        loc = os.path.join(BASE_LOG_FOLDER, log_relative)
        loc = loc.format(**locals())
        log = ""
        TI = models.TaskInstance
        session = Session()
        dttm = dateutil.parser.parse(execution_date)
        ti = session.query(TI).filter(
            TI.dag_id == dag_id, TI.task_id == task_id,
            TI.execution_date == dttm).first()
        dttm = dateutil.parser.parse(execution_date)
        form = DateTimeForm(data={"execution_date": dttm})

        if ti:
            host = ti.hostname
            log_loaded = False

            if os.path.exists(loc):
                try:
                    f = open(loc)
                    log += "".join(f.readlines())
                    f.close()
                    log_loaded = True
                except:
                    log = "*** Failed to load local log file: {0}.
".format(loc)
            else:
                WORKER_LOG_SERVER_PORT = 
                    conf.get("celery", "WORKER_LOG_SERVER_PORT")
                url = os.path.join(
                    "http://{host}:{WORKER_LOG_SERVER_PORT}/log", log_relative
                ).format(**locals())
                log += "*** Log file isn"t local.
"
                log += "*** Fetching here: {url}
".format(**locals())
                try:
                    import requests
                    timeout = None  # No timeout
                    try:
                        timeout = conf.getint("webserver", "log_fetch_timeout_sec")
                    except (AirflowConfigException, ValueError):
                        pass

                    response = requests.get(url, timeout=timeout)
                    response.raise_for_status()
                    log += "
" + response.text
                    log_loaded = True
                except:
                    log += "*** Failed to fetch log file from worker.
".format(
                        **locals())

            if not log_loaded:
                # load remote logs
                remote_log_base = conf.get("core", "REMOTE_BASE_LOG_FOLDER")
                remote_log = os.path.join(remote_log_base, log_relative)
                log += "
*** Reading remote logs...
"

                # S3
                if remote_log.startswith("s3:/"):
                    log += log_utils.S3Log().read(remote_log, return_error=True)

                # GCS
                elif remote_log.startswith("gs:/"):
                    log += log_utils.GCSLog().read(remote_log, return_error=True)

                # unsupported
                elif remote_log:
                    log += "*** Unsupported remote log location."

            session.commit()
            session.close()

        if PY2 and not isinstance(log, unicode):
            log = log.decode("utf-8")

        title = "Log"

        return wwwutils.json_response(log)

3.重启服务,访问url如:

http://localhost:8085/admin/airflow/logs?task_id=run_after_loop&dag_id=example_bash_operator&execution_date=2018-01-11

就可以拿到这个任务在execution_date=2018-01-11的日志

案例：task通过http请求大数据操作，拆分一些数据，存入一些临时表。
方案：
1.新建一张task实例的状态表如：task_instance_state。
2.扩展一个plugins,如：AsyncHttpOperator。AsyncHttpOperator实现逻辑：

在task_instance_state插入一条running状态记录running。

发送http请求给大数据平台，操作数据。

轮询查询task_instance_state状态是成功、失败、running。如是running则继续轮询，成功、失败操作相应后续操作。

3.提供一个restful api update task_instance_state,供大数据平台回调，修改任务实例状态。

瓜子云的任务调度系统
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