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Java篇开始了！
目前开始更新 MyBatis，一起深入浅出！
目前已经更新到了：
- Hadoop（已更完）
- HDFS（已更完）
- MapReduce（已更完）
- Hive（已更完）
- Flume（已更完）
- Sqoop（已更完）
- Zookeeper（已更完）
- HBase（已更完）
- Redis （已更完）
- Kafka（已更完）
- Spark（已更完）
- Flink（已更完）
- ClickHouse（已更完）
- Kudu（已更完）
- Druid（已更完）
- Kylin（已更完）
- Elasticsearch（已更完）
- DataX（已更完）
- Tez（已更完）
- 数据挖掘（已更完）
- Prometheus（已更完）
- Grafana（已更完）
- 离线数仓（正在更新…）
章节内容
- Airflow 任务调度系统
- 安装部署测试
Crontab简介
基础介绍
Linux系统是由cron（crond）系统服务来控制的，Linux系统上原本那就有非常多的计划性工作，因此这个系统服务是默认启动的。
Linux系统也提供了Linux用户控制计划任务的命令：crontab命令
- 日志文件：ll /var/log/cron*
- 编辑文件: vim /etc/crontab
- 进程: ps -ef | grep crond => /etc/init.d/crond restart
- 作用：任务（命令）定时调度 定时备份等
格式说明
以上各个字段中，还可以使用以下特殊字符：
- 代表所有的取值范围内的数字，如月份字段为，则表示1到12个月
- /代表每一定时间间隔的意思，如分钟字段为*/10，表示每10分钟执行1次
- -代表从某个区间范围，是闭区间，如2-5表示2,3,4,5，小时字段中0-23/2表示在0~23点范围内每两小时执行一次
- ，分散的数字（不连续），如1,2,3,6,8,9
- 由于各个地方每周的第一天不一样，因此Sunday=0（第一天）或Sunday=7（最后一天）
配置实例
# 每一分钟执行一次command（因cron默认每1分钟扫描一次，因此全为*即可）
* * * * * command
# 每小时的第3和第15分钟执行command
3,15 * * * * command
# 每天上午8-11点的第3和15分钟执行command
3,15 8-11 * * * command
# 每隔2天的上午8-11点的第3和15分钟执行command
3,15 8-11 */2 * * command
# 每个星期一的上午8点到11点的第3和第15分钟执行command
3,15 8-11 * * 1 command
# 每晚的21:30执行command
30 21 * * * command
# 每月1、10、22日的4:45执行command
45 4 1,10,22 * * command
# 每周六、周日的1 : 10执行command
10 1 * * 6,0 command
# 每小时执行command
0 */1 * * * command
# 晚上11点到早上7点之间，每隔一小时执行command
* 23-7/1 * * * command任务集成部署
Airflow核心概念
DAGs
有向无环图（Directed Acyclic Graph），将所有需要运行的tasks按照依赖关系组织起来，描述的是所有tasks执行的顺序
Operators
Airflow内置了很多Operators
- BashOperator 执行一个Bash命令
- PythonOperator 调用任意的Python函数
- EmailOperator 用于发送邮件
- HTTPOperator 用于发送HTTP请求
- SqlOperator 用于执行SQL命令
- 自定义 Operator
Task
Task：Task是Operator的一个实例
Task Instance
Task Instance：由于Task会被重复调度，每次Tasks的运行就是不同的Task Instance，Task Instance 有自己的状态，包括 success、running、failed、skipped、up_for_rechedule、up_for_retry、queued、no_status等
Task Relationships
Task Relationships：DAGs中的不同Tasks之间可以有依赖关系
Executor
Executor，在Airflow中支持的执行器就有四种：
- SequentialExecutor：单进程顺序执行任务，默认执行器，通常只用于测试
- LocalExecutor：多进程本地执行任务
- CeleryExecutor：分布式调度，生产常用，Celery是一个分布式调度框架，其本身没有队列功能，需要使用第三方组件，如RabbitMQ
- DaskExecutor：动态任务调度，主要用于数据分析
- 执行器的修改：修改 $AIRFLOW_HOME/airflow.cfg 中：executor = LocalExecutor
这里关于执行器的修改，修改如下所示：
入门案例
编写脚本
mkdir $AIRFLOW_HOME/dags
vim $AIRFLOW_HOME/dags/helloworld.py我们需要写入的内容如下：
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.utils import dates
from airflow.utils.helpers import chain
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
# 定义默认参数
def default_options():
default_args = {
'owner': 'airflow', # 拥有者名称
'start_date': dates.days_ago(1), # 第一次开始执行的时间
'retries': 1, # 失败重试次数
'retry_delay': timedelta(seconds=5) # 失败重试间隔
}
return default_args
# 定义Bash任务
def task1(dag):
t = "pwd"
task = BashOperator(
task_id='MyTask1', # task_id
bash_command=t, # 指定要执行的命令
dag=dag # 指定归属的dag
)
return task
# Python任务函数
def hello_world():
current_time = str(datetime.today())
print('hello world at {}'.format(current_time))
# 定义Python任务
def task2(dag):
task = PythonOperator(
task_id='MyTask2',
python_callable=hello_world, # 指定要执行的函数
dag=dag
)
return task
# 定义另一个Bash任务
def task3(dag):
t = "date"
task = BashOperator(
task_id='MyTask3',
bash_command=t,
dag=dag
)
return task
# 定义DAG
with DAG(
'HelloWorldDag', # dag_id
default_args=default_options(), # 指定默认参数
schedule_interval="*/2 * * * *" # 执行周期，每分钟2次
) as d:
task1 = task1(d)
task2 = task2(d)
task3 = task3(d)
chain(task1, task2, task3) # 指定执行顺序写入的内容如下所示：
测试运行
# 执行命令检查脚本是否有错误。如果命令行没有报错，就表示没问题
python $AIRFLOW_HOME/dags/helloworld.py执行的结果如下图所示：
查看生效的 dags
# 查看生效的 dags
airflow dags list --subdir $AIRFLOW_HOME/dags执行结果如下图所示：
查看指定dag中的task
airflow tasks list HelloWorldDag执行的结果如下图所示：
测试dag中的task
airflow tasks test HelloWorldDag MyTask2 2020-08-01执行的结果如下所示：
