airflow使用教程

AirFlow是一个用于编排、监控和调度工作流的开源平台，它主要用于Apache Airflow项目，该项目旨在为Python编程语言提供一个简单易用的、高度可扩展的平台，以便开发人员能够快速构建、部署和管理复杂的数据处理和机器学习工作流，本文将详细介绍如何使用AirFlow管理界面。

安装AirFlow

1、安装Python环境：首先需要在计算机上安装Python环境，推荐使用Python 3.6及以上版本。

2、安装Airflow:通过pip工具安装airflow,命令如下：

pip install apache-airflow[all]

3、初始化Airflow:在命令行中输入以下命令，初始化Airflow数据库：

airflow db init

启动Airflow Webserver和Scheduler

1、启动Airflow Webserver:在命令行中输入以下命令，启动Airflow Webserver:

airflow webserver -p 8080

这将在本地的8080端口启动Airflow Webserver，默认情况下，用户可以通过访问http://localhost:8080/来查看管理界面。

2、启动Airflow Scheduler:在命令行中输入以下命令，启动Airflow Scheduler:

airflow scheduler

使用Airflow管理界面

1、登录Airflow管理界面：在浏览器中输入http://localhost:8080/,使用默认的用户名(admin)和密码(admin)登录。

2、创建DAG(Directed Acyclic Graph):点击左侧菜单栏的“DAGs”选项，然后点击右上角的“+”按钮，创建一个新的DAG，在弹出的对话框中，输入DAG的名称、描述等信息，然后点击“Create”按钮，新创建的DAG将显示在DAG列表中。

3、添加任务到DAG:在DAG详情页面，点击右侧的“Tasks”选项卡，然后点击“Add”按钮，在弹出的对话框中，选择任务类型(PythonOperator、BashOperator等),输入任务名称、表达式等信息，然后点击“Save”按钮，新添加的任务将显示在任务列表中。

4、配置任务依赖关系：选中一个任务，点击右侧的“Edit”按钮，在弹出的对话框中，可以配置任务之间的依赖关系，可以将一个任务设置为另一个任务的前置任务，这样当前置任务完成时，后续任务才会开始执行，设置完成后，点击“Save”按钮。

5、手动触发DAG:在DAG详情页面，点击右侧的“Run”按钮，这将手动触发DAG的所有任务执行，可以在“Logs”选项卡查看任务执行过程中的日志信息。

6、自动调度DAG:在DAG详情页面，点击右侧的“Schedule”按钮，这将根据DAG中的Cron表达式自动调度DAG的执行，可以在“Logs”选项卡查看任务执行过程中的日志信息。

常见问题与解答

1、如何删除一个DAG?在DAG列表页面，选中要删除的DAG,点击右侧的“Delete”按钮即可删除该DAG，请注意，删除DAG后，与其相关的所有任务也将被删除。