Airflow 从入门到入土 一：初识任务调度与 Airflow

Airflow 从入门到入土 一：初识任务调度与 Airflow

众所周知，大数据领域内有数不清的组件。大数据领域中的组件甚至多到有人做了个小游戏，提问某串英文单词是宝可梦还是大数据领域里的组件。

但组件多没关系，其实更重要的是看这个组件所扮演了什么角色。例如 IDEA 和 eclipse 都是 Java 的 IDE，掌握其一即可对 IDE 有一定了解了。

从上图我们能看到 Oozie 是作业流调度的系统，但是本文要讲述的 Airflow 是比 Oozie 社区更火的调度系统。

本系列文章总共有三篇，此为第一篇，目前规划如下：

• 入门到入土 一：初识任务调度与 Airflow

  1. 什么是 Airflow？
  2. Airflow 能干什么？

• 入门到入土 二：概念、组件与使用

  1. Airflow 有哪些概念？
  2. Airflow 有哪些组件？
  3. 如何在 docker 中部署 airflow？

• 入门到入土 三：升级、插件与监控

  1. 关于版本：Airflow v1.x vs v2.x
  2. 更丰富和功能：Airflow 插件，如何开发插件？
  3. 监控：如何使用 statsD 监控 Airflow 的运行状况？

AIrflow 是什么？

Airflow 是大数据领域中一款用 Python 开发的任务调度工具，用于 data pipeline 的调度和监控。

划重点：

1. AIrflow 是用 Python 开发的，这意味着 Airflow 的运行效率可能不会很高，但代码更易懂且开发速度快。
2. AIrflow 是一个任务调度工具，用于对 data pipline 进行调度和监控，这意味这不是一个用来存储或者计算的大数据组件。

Airflow 能干什么？

作为一个任务调度工具，Airflow 当然是用来做任务调度的。
那什么是任务调度呢？

我们以洗衣服为例，简单科普下任务调度的概念。

洗衣服有什么流程？

1. 拿衣服
2. 洗衣服
3. 晾衣服

其实这三个流程就是数据仓库里常见的ETL，也即 Extract（数据抽取，就是线上数据库抽取到数据仓库中）, Transform（数据转换，即将数据通过一定的流程处理一遍） 和 Load（数据加载，也就是将清洗后的数据再次加载到数据库中）

我们将洗衣服这个流程抽象下，可以画出一个这样的图：

洗衣服的流程是相对固定的，而且每天要洗，我开始想着如何偷懒。
于是，作为懒狗，我决定每天厚着脸皮让室友A下楼顺便帮我拿我的脏衣服丢进洗衣机，又下血本，用五毛钱的辣条收买了室友B，让他帮我晾衣服。

于是这个流程变成了：

经过这样一番绝妙的布局，洗衣服这件事情对我来就非常轻松了。
我所需要做的，只有三件事情：

• 选择合适的时机求室友A去拿衣服
• 开动洗衣机（根据衣服脏的程度，设置合理的清洗时间）
• 选择合适的时机求室友B去晾衣服（衣服洗完了才能让室友B去拿）

这个阶段可以看做是为 E 和 L 过程编写了脚本，定时执行数据提取和数据载入的 *** 作。

这个时候的我，只需要在合适的时机调度室友 A和室友 B，并简单 *** 作下洗衣机，就能完成洗衣服的流程。

但是，这个流程，也可能会有一些情况需要处理。
例如当室友A在王者上分的时候，得等他打完了再喊他。（合理计划任务的执行时间）
例如洗衣机洗到一半停电了，那么就算时间到了也不需要叫室友B帮我晾衣服了。
（监控任务的执行转态，并根据任务的执行循序去执行，前面的任务完成了再去做后面的任务）

而 Airflow 就相当于这个阶段的我。

官方文档中是这样介绍的：Airflow 是一个以编程方式编写、计划和监视工作流的平台。

就像这个时候的我，想办法如何指示室友拿衣服晾衣服，计划室友什么时候有空，指使他们去哪拿什么衣服，以及看室友是不是好好在执行这个任务。

Airflow 则会定时启动 Extract 脚本，将线上数据库中的数据搬到数据库中，定时启动 Spark 程序进行数据处理和数据建模，然后在将得到的数据导入到某个数据库中。

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