Download pdf - Fernando Gandia - Airflow - PyData Mallorca 18-10-2016

Fernando Gandia

Fernando Gandia

Conceptos generales

La plataforma Sus componentes principales Interfaces de comunicación

DAG’s ¿Como se especifican? ¿Como se importan en la plataforma? ¿Como se ejecutan y se prueban?

Operadores Por defecto Propios

Interfaz de usuario

Ejemplos

Fernando Gandia

¿Qué es Airflow?

Seleccionar datos Predecir Decidir

00:00 02:0022:00

Predecir Decidir

23:30 01:0022:00

Seleccionar datos

Predecir Decidir

23:30 01:0022:00

Seleccionar datos

CRON

• Especifica el inicio de cada tarea

• Cada tarea se dispara al llegar un instante. No por dependencia con otra tarea

• Manejo de errores es complejo

Describir

¿Por qué surge Airflow?

Plataforma que permite , Temporizar y Monitorizar flujos de trabajo.

Fernando Gandia

¿La esencia de Airflow?

DAG (Directed Acyclic Graphs):

Colección de tareas, organizadas de tal manera, que queden reflejadas sus relaciones y dependencias.

Grafo acíclico dirigido:

Las aristas tienen un sentido definido.

No tiene ciclos.

Se especifican en ficheros Python

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Conceptos generales




Interfaz de usuario

Ejemplos

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Comandoairflow initdb

Comandoairflow scheduler

Comandoairflow webserver –p <puerto>

Web Server Scheduler DataBase

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Command Line Interface Web User Interface

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Conceptos generales




Interfaz de usuario

Ejemplos

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Importar módulos.

Diccionario de argumentos

Instanciar el DAG

Crear cada tarea, asignándole un tipo de operador y sus correspondientes parámetros.

Especificar relaciones y dependencias.

1

2

3

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5

Fernando Gandia

Copiar fichero .py en la carpeta dags

Dag Folder

Comando airflow list_dags

Si el Scheduler está en marcha el Dag se compila y se importa automáticamente en la UI

Scheduler

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2

3

Fernando Gandia

Por defecto, al importar un DAG, inicialmente la temporización del mismo está encendida.

A menos que, en las opciones de configuración hayamos desactivado dicha característica.

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Si hemos especificado una fecha de inicio, se llevan a cabo ejecuciones de relleno hasta la fecha actual

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python dag_file.pyCompilar

airflow test dag_id task_id execution_dateEjecutar una

tarea específica

airflow backfill dag_id –s start_date –e end_dateEjecutar DAG

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Conceptos generales




Interfaz de usuario

Ejemplos

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Llevan a cabo una

acción o le

indican a otro sistema que la

realice.

3 tipos de operadores

Transfierendatos de un

sistema a otro

Sensores que se

mantienen en ejecución hasta que

se lleva a cabo cierta condición

Tipo 1 Tipo 2 Tipo 3

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BashOperator

DummyOperator

BranchPythonOperator

HttpSensor

SimpleHttpOperator

PythonOperator

ShortCircuitOperator

DummySkipOperator

SubDagOperator

SubDagOperator

TriggerDagRunOperator

…

BaseOperator

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¿Qué necesidad debía cubrir?

Trata con datos de Hive o Impala a través de scripts de Python / PySpark desde un entorno de Airflow remoto.

SSHExecuteOperatorOpción

1

Entorno Airflow

Dag

Infraestructura de datos y procesamiento distribuido

Puerto 22

Python / PySpark

Hive

Bash

Impala

Librerías , Scripts

HDFS

Ssh

Si se interrumpe la tarea se mantiene la ejecución en la insfraestructura

¿Qué opciones me aportaba Airflow?

Fernando Gandia




SSHExecuteOperator

BashOperator

PythonLibrerías , Scripts

Impyla

Opción 2

Opción 1

Entorno Airflow

Dag


Puerto 22

Python / PySpark

Hive

Bash

Impala


HDFS

Ssh

HiveServerPuerto 1000

Los datos se tratan en el entorno Airflow y su ámbito está dentro del script Python.

No hay procesamiento distribuido.ODBC

Fernando Gandia




ODBC

SSHExecuteOperator

BashOperator

PythonLibrerías , Scripts

Impyla

Opción 2

Opción 3

HiveOperator

Hive - Beeline

Hadoop

ODBC

Opción 1

Entorno Airflow

Dag


Puerto 22

Python / PySpark

Hive

Bash

Impala


HDFS

Ssh

HiveServerPuerto 1000

Se necesita tener Hadoop y Hiveinstalados en mismo entorno Airflow

Fernando Gandia

• No instalar nada mas en el entorno Airflow• Los datos y los scripts debían mantenerse en la infraestructura• Sesión SSH interactiva

¿Requisitos para mi operador?

¿Cómo encripto los datos de conexión SSH?

• Airflow proporciona módulos de conexión llamados Hooks

1 Crear una conexión SSH con nuestro usuario propio en la interfaz de Airflow

mi_conexion

2 Utilizar estos datos de conexión desde el código

from airflow.contrib.hook import SSHHook

mi_hook = SSHHook ( “mi_conexion” )

mi_hook.hostmi_hook.loginmi_hook.password

Librería pxssh

Fernando Gandia

¿Cómo hago de mi solución un operador de Airflow?

Creo un fichero .py

PluginsFolder

from airflow.plugins_manager import AirflowPlugin

class myOperador (BaseOperator)

def __init__ (argumentos_del_operador)

def execute

def on_kill

class myPlugin(AirflowPlugin)

name = “myPlugin”operators = [myOperador]flask_blueprint = []hook = []executors = []…

super (myOperador, self).__init__(*args,**kwargs)

Copiar fichero .py en la carpeta plugins

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Conceptos generales




Interfaz de usuario

Ejemplos

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DAGS Resumen del estado de todos los DAGS.

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Data Profiling Querys sobre los orígenes de datos definidos.

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Browse Comprobar el estado de ejecución de un elemento en particular

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Admin Administración de la plataforma, orígenes de datos y variables

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Interfaz de usuario

Ejemplos