Airflow中的调度：玩转你的数据流管道

2023-10-09 16:27:08

Airflow 调度技巧：打造高效可靠的数据流管道

在当今数据驱动的时代，数据流管道已成为企业数字化转型不可或缺的一部分。Apache Airflow，作为一款流行的数据流管道编排工具，因其强大的调度功能而备受青睐。通过 Airflow，您可以轻松定义数据流管道的执行流程，并设置 DAG（有向无环图）的调度策略，实现数据的自动流转和处理。

灵活调度：满足不同数据任务需求

固定时间间隔调度

这是最基本的调度策略，您可以设置 DAG 每隔一定时间运行一次，例如每天凌晨 1 点或每周一上午 9 点。这种调度策略简单易用，适用于需要定期执行的数据任务，如数据同步、清洗或报表生成。

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator

# 创建 DAG
dag = DAG('fixed_interval_dag', schedule_interval=timedelta(days=1))

# 添加任务
t1 = BashOperator(
    task_id='task_1',
    bash_command='echo "Hello, world!"',
    dag=dag,
)

动态 DAG：处理复杂数据任务

对于更复杂的数据任务，可以使用动态 DAG。它允许您在运行时动态生成 DAG 的任务列表，实现数据的灵活处理。例如，可以根据数据源中的数据量动态调整 DAG 的任务数量，或根据数据质量动态选择执行哪些任务。

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

# 创建 DAG
dag = DAG('dynamic_dag')

# 动态生成任务
def generate_tasks(data):
    tasks = []
    for i in range(len(data)):
        task_id = 'task_{}'.format(i)
        task = PythonOperator(
            task_id=task_id,
            python_callable=lambda: print(data[i]),
            dag=dag,
        )
        tasks.append(task)
    return tasks

# 添加动态任务
tasks = generate_tasks([1, 2, 3])

数据管理：处理历史数据和修复错误

回填加载

回填加载允许您将过去的某个时间段的数据加载到 DAG 中进行处理。例如，可以将过去一个月的数据加载到 DAG 中，并按照 DAG 的数据处理流程进行处理。

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator

# 创建 DAG
dag = DAG('backfill_dag', catchup=True)

# 添加任务
t1 = BashOperator(
    task_id='task_1',
    bash_command='echo "Hello, world!"',
    dag=dag,
)

# 回填加载 DAG
dag.cli()

重新处理

重新处理允许您重新处理 DAG 中已经执行失败的任务。例如，如果某个任务由于数据质量问题而执行失败，可以使用重新处理功能重新执行该任务，并尝试修复数据错误。

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator

# 创建 DAG
dag = DAG('retry_dag')

# 添加任务
t1 = BashOperator(
    task_id='task_1',
    bash_command='exit 1',  # 模拟任务失败
    dag=dag,
    retries=3,
    retry_delay=timedelta(minutes=5),
)

# 重试 DAG
dag.cli()