Airflow入門（日本語版）

test123コメントをどうぞ

w ドキュメントといくつかの一般的なチュートリアル リソースに基づいて設計されたビデオ チュートリアルの概要です。各セクションは、必要に応じて調整できる個別のビデオとして機能します。

  1. コースの説明と目的
  • Apache Airflow の概要
  • 気流の適用シナリオ
  • コース概要と目的
  1. エアフローのインストールと構成
  • システム要件と依存関係
  • pip を使用して Airflow をインストールする
  • Airflow メタベースを構成する
  • Airflow データベースを初期化する
  1. Airflow基本概念
  • DAG (有向非巡回グラフ)
  • タスク
  • オペレーター
  • タスクインスタンス
  • 実行者
  1. 最初の Airflow DAG を作成する
  • シンプルな DAG を作成する
  • タスクと依存関係を定義する
  • Airflow ウェブ インターフェースでの DAG の表示
  1. 組み込みの演算子を使用する
  • BashOperator
  • PythonOperator
  • BranchOperator
  • SubDagOperator
  • およびその他の一般的な演算子
  1. Airflow タスクのスケジューリングと実行
  • スケジューラーとエグゼキューターの紹介
  • LocalExecutor と CeleryExecutor の使用
  • 並列タスクとリソース制限を構成する
  1. タスクの依存関係とトリガー
  • タスク間の依存関係を設定する
  • トリガー ルールを使用する
  • 外部タスクセンサー
  1. エアフローの変数と接続
  • Airflow 変数を管理する
  • DAG での変数の使用
  • 接続の管理と使用
  1. Airflow XComs (クロスタスク通信)
  • XCom の紹介
  • タスクで XComs を生成して使用する
  1. Airflow テンプレートと Jinja テンプレート エンジン
  • テンプレートを使用してタスク パラメーターを動的に生成する
  • タスク定義での Jinja テンプレートの使用
  • Airflow マクロと関数
  1. 気流の監視とロギング
  • Airflow ウェブ インターフェースを使用したモニタリング
  • タスクログを表示
  • タスクのステータスと SLA を設定する
  1. Airflow の展開とセキュリティ
  • 使用Docker部署Airflow
  • Airflow クラスタのデプロイ
  • Airflow の認証と承認を構成する
  1. カスタム プラグインとオペレーター
  • プラグインシステム紹介
  • カスタム Operator を作成する
  • カスタム Operator を Airflow に追加する
  1. エアフローのベスト プラクティス
  • コード編成とモジュール化
  • 動的に生成された DAG の使用
  • タスク再試行ポリシー
  • 高可用性とフェイルオーバー
  1. コースの概要とフォローアップの学習リソース
  • コース内容の確認
  • Airflow の今後の開発について話し合う
  • 関連する学習リソースと高度なチュートリアルの推奨事項を提供する

このアウトラインは予備的な提案にすぎません。実際のニーズと Web サイトのコンテンツに応じて調整および最適化できます。これが IT チュートリアル ビデオに役立つことを願っています。

gun tei

Apache Airflow の紹介を詳しく説明してください

この会話で使用された以前のモデルは使用できません。最新のデフォルト モデルに切り替えました

Apache Airflow について話すとき、私たちは通常、それを分散型のプログラム可能なワークフロー管理システムと表現します。これは、ユーザーが複雑なデータ パイプライン、ETL (抽出、変換、読み込み) プロセス、機械学習ワークフロー、運用タスク、および複数のシステムとサービスにわたるその他の自動化されたプロセスを作成、計画、および監視するのに役立ちます。

Airflow の主な利点は、これらのタスクとワークフローを管理するためのプログラム可能で拡張可能な方法を提供することです。ユーザーは Python 言語を使用して再利用可能なタスクと演算子を作成し、それらを DAG (有向非巡回グラフ) に基づくワークフローに組み合わせることができます。このアプローチにより、ユーザーはタスクの実行順序、依存関係、パラメーターを柔軟に定義できると同時に、Airflow のスケジューラーとエグゼキューターを利用して、タスクが予定どおりに完了し、タスクの競合が発生しないようにすることもできます。

Airflow は、ビジュアル インターフェイス、プラグイン可能なプラグイン システム、強力な XCom (クロスタスク通信) メカニズム、タスクの再試行、タスクの失敗の処理、監視とアラートなど、他の多くの機能とツールも提供し、ユーザーの管理を向上させます。タスクとワークフローを監視します。

Airflow は Airbnb によってオープンソース化されており、Apache Software Foundation に貢献しています。現在、それは人気のあるオープン ソース プロジェクトになり、多くの大規模な組織や企業で広く使用され、推進されています。

gun tei

Airflowの適用シナリオを詳しく説明してください

Apache Airflow を使用して、さまざまな種類のデータ処理、ETL、機械学習ワークフロー、データ パイプライン、運用タスク、およびその他の自動化されたプロセスを管理および自動化できます。一般的な Airflow アプリケーションのシナリオを次に示します。

  1. データ処理と ETL Airflow は、ユーザーが複雑なデータ処理と ETL ワークフローを管理および自動化するのに役立ちます。DAG を定義することで、ユーザーはタスクとオペレーターの実行順序と依存関係をオーケストレーションしながら、Airflow のスケジューラーとエグゼキューターを使用してタスクが予定どおりに完了し、タスクの競合が発生しないようにすることができます。Airflow は、Hadoop、Spark、Hive、SQLAlchemy、PostgreSQL、MySQL など、さまざまなデータ ソースとデータ ストアもサポートしています。
  2. 機械学習ワークフロー Airflow は、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル トレーニング、モデル評価、デプロイなど、複雑な機械学習ワークフローをユーザーが管理および自動化するのに役立ちます。ユーザーは Python を使用してカスタム タスクとオペレーターを作成し、Airflow のスケジューラとエグゼキューターを使用してこれらのタスクの実行を管理および監視できます。
  3. データ パイプラインとデータフロー Airflow は、ユーザーがデータ パイプラインとデータフローの処理を管理および自動化するのに役立ちます。ユーザーは、Airflow を使用して実行シーケンスとデータ処理タスクの依存関係を定義し、Airflow のスケジューラとエグゼキュータを使用して、さまざまなシステムとサービスの間でデータが時間どおりに流れるようにすることができます。
  4. O&M タスクと自動化プロセス Airflow は、ユーザーがシステム監視、アラーム、ログ分析、バックアップとリカバリなど、さまざまな O&M タスクと自動化プロセスを管理および自動化するのに役立ちます。ユーザーは Python を使用してカスタム タスクとオペレーターを作成し、Airflow のスケジューラとエグゼキューターを使用してこれらのタスクの実行を管理および監視できます。
  5. その他の自動化されたプロセス 上記のシナリオに加えて、Airflow は、データのクリーニング、データの変換、データの読み込み、データの統合、データの移行など、他のさまざまな自動化されたプロセスにも適用できます。ユーザーは Python を使用してカスタム タスクとオペレーターを作成し、Airflow のスケジューラとエグゼキューターを使用してこれらのタスクの実行を管理および監視できます。

つまり、Airflow は、複雑なタスクとワークフローを管理および自動化する必要があるあらゆるシナリオに適用でき、これらのタスクとワークフローを管理するためのプログラム可能で拡張可能な方法を提供し、ユーザーがより適切に管理および監視するのに役立つ豊富な機能とツールを提供します。タスクとワークフロー。

gun tei

Airflow のインストールと構成のシステム要件と依存関係について詳しく説明してください

Airflow をインストールして構成するには、次のシステム要件と依存関係に従う必要があります。

  1. システム要求
  • Airflow は Linux、macOS、Windows での実行をサポートしていますが、Linux での実行が最も一般的です。
  • 依存関係の競合やその他のシステムの問題を最小限に抑えるために、Ubuntu、Debian、CentOS、RHEL などの一般的な Linux ディストリビューションをお勧めします。
  • システムには、Airflow の通常の動作とタスクの実行を保証するために、少なくとも 2 GB のメモリ、2 GB のディスク容量、および十分な CPU とネットワーク帯域幅が必要です。
  1. 頼る
  • Airflow は、Python 3.x バージョンと一部の Python ライブラリおよびツールに依存します。
  • Python 環境を管理するには、Anaconda、Miniconda、または仮想環境を使用することをお勧めします。
  • 最新の機能と修正を確実に入手するには、Airflow の最新の安定版リリースをインストールすることをお勧めします。

一般的な Airflow の依存関係を次に示します。

  • 必要な依存関係: apache-airflow、psutil、setuptools、pandas、pytz、pyOpenSSL など。
  • データベースの依存関係: Airflow は、SQLite、MySQL、PostgreSQL、Oracle など、さまざまなデータベースをサポートしています。ユーザーは、実際のニーズに応じて適切なデータベースを選択し、対応する Python データベース ドライバーをインストールできます。
  • Executor の依存関係: Airflow は、LocalExecutor、CeleryExecutor、DaskExecutor、KubernetesExecutor など、さまざまな Executor をサポートしています。ユーザーは、実際のニーズに応じて適切なアクチュエータを選択し、対応する依存関係をインストールできます。

Airflow をインストールして構成する前に、ユーザーはシステムが上記の要件と依存関係を満たしていることを確認し、実際の状況に応じて調整および最適化する必要があります。たとえば、メモリを増やしたり、スケジューラとエグゼキュータの構成を調整したり、Docker を使用したりすることで、システムのパフォーマンスと信頼性を向上させることができます。

gun tei

Airflow のインストールと設定について詳しく説明してください Airflow を pip でインストールします

pip を使用した Apache Airflow のインストールは、最も簡単で最も一般的な方法の 1 つです。インストール手順は次のとおりです。

  1. Python と pip をインストールする
  • Airflow をインストールする前に、Python と pip をインストールする必要があります。
  • 最新の機能と修正を取得するには、Python 3.x バージョンと最新の pip バージョンを使用することをお勧めします。
  1. エアフローをインストールする
  • ターミナルまたはコマンドライン インターフェースを開き、次のコマンドを実行して Airflow をインストールします。
コードをコピーpip install apache-airflow
  • 特定のバージョンの Airflow をインストールする必要がある場合は、次のコマンドを使用します。
phpコードをコピーするpip install apache-airflow==<version>
  • これにより、PyPI から Airflow とその依存関係がダウンロードされ、インストールされます。
  1. データベースを初期化する
  • Airflow をインストールしたら、Airflow メタベースを初期化する必要があります。
  • 次のコマンドを実行して、メタベースを初期化します。
csharpコードをコピーairflow db init
  • これにより、Airflow のメタベースが作成され、その中に必要なテーブルとインデックスが作成されます。
  1. Airflow ウェブサーバーとスケジューラを起動する
  • 次のコマンドを実行して、Airflow ウェブサーバーとスケジューラを起動します。
cssコードをコピーairflow webserver --port 8080
airflow scheduler
  • これにより、Airflow ウェブサーバーとスケジューラが起動し、ウェブ リクエストをポート 8080 でローカルにリッスンします。
  1. Airflow ウェブ インターフェースにアクセスする
  • ブラウザに次の URL を入力して、Airflow ウェブ インターフェースにアクセスします。
arduinoコードをコピーhttp://localhost:8080/
  • これにより、DAG、タスク、ログ、およびその他の要素を管理および監視できる Airflow の Web インターフェイスが開きます。

予防：

  • Airflow をインストールする前に、システムがシステム要件と依存関係を満たしていること、およびデータベースが初期化されていることを確認する必要があります。
  • Airflow を開始する前に、システムがシステム要件と依存関係を満たしていること、およびデータベースが初期化されていることを確認する必要があります。
  • Airflow ウェブ インターフェースにアクセスする前に、ウェブサーバーとスケジューラを起動する必要があります。
gun tei

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また、留意すべき点がいくつかあります。

  • Airflow をインストールするときは、依存関係の競合やシステム汚染を回避するために、仮想環境またはコンテナ化テクノロジを使用することをお勧めします。
  • pip を使用して Airflow をインストールする場合は、Airflow がシステム レベルの場所ではなくユーザー ディレクトリにインストールされるように、--userパラメーター。
  • pip を使用して Airflow をインストールする場合は、Airflow の実行時のエクスペリエンスと機能を向上させるために、追加の依存関係をインストールすることをお勧めします。たとえば、apache-airflow[postgres]や などのapache-airflow[mysql]PostgreSQL または MySQL データベースをサポートできます。
  • Airflow をインストールして構成するときは、最新の安定したバージョンを使用し、更新とアップグレードを続けて最新の機能と修正を取得することをお勧めします。
  • Airflow ウェブサーバーを起動するときに、-Dまたは--daemonパラメータを使用してデーモン プロセスとして実行し、-pidパラメータをPID ファイルの場所を指定できます。これにより、Web サーバーがバックグラウンドで実行され続け、簡単に停止および再起動できます。
  • Airflow スケジューラを実行する場合、-nまたは--num_runsパラメータを使用して、スケジューラが終了する前に実行する DAG の最大数を指定できます。これにより、あまりにも多くの DAG を実行するときに、スケジューラがシステム リソースと時間を消費しすぎるのを防ぐことができます。
gun tei

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  • Airflow を使用する場合は、最高のパフォーマンスと信頼性を得るためにベスト プラクティスに従うことをお勧めします。たとえば、DAG キャッシュを使用し、スケジューラーとエグゼキューターのパラメーターを合理的に設定し、タスクの再試行とタイムアウトのパラメーターを合理的に設定し、過度に複雑な DAG またはタスク構造の使用を避けることができます。
  • Airflow を使用する場合は、セキュリティと権限管理にも注意する必要があります。たとえば、Airflow が提供する認証および承認メカニズムを使用して、ユーザーとグループのアクセス権と実行権限をタスクと DAG に制限し、Airflow が提供する暗号化と認証メカニズムを使用して、タスクとデータのセキュリティを保護できます。
  • Airflow を使用する場合は、ロギングとモニタリングにも注意を払う必要があります。たとえば、Airflow が提供するログ システムと監視システムを使用して、DAG とタスクの実行を記録および追跡し、ELK、Prometheus、Grafana などのサードパーティのツールとサービスを使用して、より多くのことを行うことができます。 -深度モニタリングと Airflow の動作のモニタリング。分析。
  • Airflow を使用する場合は、スケーラビリティと高可用性も考慮する必要があります。たとえば、Airflow が提供する拡張機構とプラグイン システムを使用してカスタム タスクとオペレーターを追加し、コンテナ化技術とクラウド ネイティブ技術を使用して、弾力的で信頼性の高い Airflow 環境を構築できます。
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  • 最後に、Airflow を使用する場合は、バージョン管理とアップグレードにも注意を払う必要があります。Airflow は新しいバージョンとパッチを頻繁にリリースする可能性があるため、Git などのバージョン管理システムを使用して、Airflow のコードと構成ファイルを管理および追跡し、最新の安定したバージョンに適時にアップグレードすることをお勧めします。

つまり、pip を使用して Apache Airflow をインストールするのは簡単で便利な方法であり、ユーザーはいくつかの簡単な手順で自分のコンピューターに Airflow 環境をすばやく構築できます。しかし同時に、システム要件と依存関係、セキュリティと権限の管理、ロギングとモニタリング、スケーラビリティと高可用性などにも注意を払い、Airflow の正常な動作とタスクの実行を確保する必要があります。

gun tei

Airflow のインストールと構成について詳しく説明してください Airflow メタベースを構成する

Airflow を使用する前に、まず Airflow のメタデータ データベースを構成して、Airflow が DAG、タスク、ログなどのメタデータ情報を保存および管理できるようにする必要があります。Airflow メタベースを構成する手順は次のとおりです。

  1. データベースの選択 Airflow は、SQLite、MySQL、PostgreSQL、Oracle など、さまざまなデータベースをサポートしています。ユーザーは、実際のニーズに応じて適切なデータベースを選択できます。ここでは SQLite を例に紹介します。
  2. データベースの作成 SQLite を使用している場合、Airflow は自動的に SQLite データベース ファイルを作成します。他のデータベースを使用する場合は、最初に空のデータベースを作成し、Airflow 構成ファイルでデータベース接続情報を構成する必要があります。
  3. メタベース接続の構成 Airflow の構成ファイルairflow.cfgには、メタベースの接続情報を構成するために使用されるcoreいくつかのsql_alchemy_conn構成項目があります。たとえば、SQLite データベースを使用する場合、この構成項目を次のように設定できます。
rubyコードをコピーsql_alchemy_conn = sqlite:////home/user/airflow/airflow.db

////後のパスは、SQLite データベース ファイルのパスです。

  1. メタベースの初期化 メタベース接続情報を構成したら、次のコマンドを実行してメタベースを初期化できます。
csharpコードをコピーairflow db init

これにより、Airflow のメタベースが作成され、その中に必要なテーブルとインデックスが作成されます。

  1. メタベースのアップグレード メタベースをアップグレードする必要がある場合は、次のコマンドを実行できます。
コードをコピーairflow db upgrade

これにより、現在のバージョンの Airflow と一致するようにメタベースが自動的にアップグレードされます。

予防：

  • メタデータ データベースの接続情報を構成するときは、接続情報が正しく、安全で、信頼できるものであることを確認する必要があります。
  • メタベースを初期化またはアップグレードするときは、データベース接続が正常であること、メタベースが存在しないかバックアップされていること、および十分な権限があることを確認する必要があります。
  • SQLite データベースを使用する場合、パス区切りの問題に注意する必要があります。Windows では、パスの区切り記号はバックスラッシュです\が、Linux および macOS では、パスの区切り記号はスラッシュです/。
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  • メタデータ データベース接続情報を構成する場合、MySQL、PostgreSQL などの他のデータベース接続文字列を使用できます。特定の接続文字列の形式については、対応するデータベースのドキュメントを参照してください。
  • メタベースの初期化またはアップグレード時にエラーまたは例外が発生した場合は、airflow db resetコマンド。ただし、これにより、DAG、タスク、ログなどを含むすべてのメタデータ情報が削除されるため、注意して使用する必要があります。
  • Airflow を使用する場合は、メタデータ データベースのバックアップと復元にも注意する必要があります。たとえば、メタデータ リポジトリの定期的なバックアップ、コピー、または同期を使用して、メタデータのセキュリティと信頼性を保護できます。
  • Airflow を使用する場合は、メタデータのクリーニングと管理にも注意を払う必要があります。メタデータは大きなストレージ スペースを占有する可能性があるため、メタデータを定期的にクリーニングしてアーカイブし、ストレージ スペースの浪費とパフォーマンスの低下を防ぐ必要があります。
  • Airflow を使用する場合は、メタベースのパフォーマンスと最適化にも注意を払う必要があります。たとえば、データベース パラメータ、インデックス作成、キャッシュなどの設定を調整して、メタベースのパフォーマンスと応答速度を向上させることができます。同時に、メタベースのより詳細な管理と最適化のために、pgAdmin、phpMyAdmin、Navicat などのサードパーティ ツールとサービスを使用することもできます。
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  • Airflow を使用する場合は、メタベースのバージョン互換性にも注意する必要があります。Airflow は新しいバージョンやパッチを頻繁にリリースする可能性があるため、メタベースと Airflow バージョンの互換性に注意する必要があります。一般に、Airflow の新しいバージョンでは新しいテーブルとフィールドが導入される可能性があるため、新しい機能を正常に使用するにはairflow db upgrade、コマンド。
  • Airflow を使用する場合は、メタベースのセキュリティと権限管理にも注意する必要があります。たとえば、Airflow が提供する認証および承認メカニズムを使用して、ユーザーとグループによるメタデータへのアクセスと変更を制限し、暗号化と認証メカニズムを使用してメタデータのセキュリティを保護できます。同時に、セキュリティ リスクを回避するために、パスワードや API キーなどの機密情報をメタデータに保存しないようにする必要もあります。
  • Airflow を使用する場合は、メタベースのスケーラビリティと高可用性にも注意を払う必要があります。たとえば、分散データベース、クラスタ テクノロジ、キャッシュ テクノロジなどを使用して、メタベースのスケーラビリティと高可用性を向上させることができます。同時に、コンテナ化テクノロジーとクラウド ネイティブ テクノロジーを使用して、伸縮自在で信頼性の高い Airflow 環境を構築し、さまざまな規模とニーズのタスクとシナリオに対処することもできます。

結論として、Airflow メタベースの構成は、Airflow を使用する上で重要なステップの 1 つであり、真剣に取り組む必要があります。メタデータ データベースを構成および管理するときは、接続情報、セキュリティ、バックアップと回復、パフォーマンスと最適化、バージョンの互換性、権利管理、スケーラビリティ、高可用性などの問題に注意して、メタデータの正常な動作と可用性を確保する必要があります。信頼性の高い商品です。

gun tei

Airflow データベースを初期化するための Airflow のインストールと構成について詳しく説明してください

Airflow をインストールしたら、Airflow データベースを初期化して、Airflow が DAG、タスク、ログなどのメタデータ情報を保存および管理できるようにする必要があります。Airflow データベースを初期化する手順は次のとおりです。

  1. ターミナルまたはコマンド ライン インターフェイスを開く ターミナルまたはコマンド ライン インターフェイスを開き、ターミナルまたはコマンド ラインで次のコマンドを実行できることを確認します。
  2. Airflow のインストール ディレクトリを入力します ターミナルまたはコマンド ラインに Airflow のインストール ディレクトリを入力します。次に例を示します。
bashコードをコピーするcd /home/user/airflow

Airflow のインストール ディレクトリはどこに/home/user/airflowあるので、実際の状況に応じて置き換えます。

  1. Airflow データベースの初期化 ターミナルまたはコマンドラインで次のコマンドを実行して、Airflow データベースを初期化します。
csharpコードをコピーairflow db init

このコマンドは、DAG、タスク、ログなどのメタデータ情報を格納するために必要なテーブルとインデックスをデータベースに作成します。

  1. Airflow ユーザーの作成 ターミナルまたはコマンド ラインで次のコマンドを実行して、Airflow ユーザーを作成します。
cssコードをコピーairflow users create \
    --username admin \
    --password admin \
    --firstname John \
    --lastname Doe \
    --role Admin \
    --email admin@example.com

このコマンドは、 username 、 password 、 name 、 role 、および emailadminという名前のユーザーを作成します。adminadminJohn DoeAdminadmin@example.com

予防：

  • Airflow データベースを初期化する前に、必要な依存関係と環境がインストールされ、構成されていることを確認する必要があります。
  • Airflow ユーザーを作成するときは、強力なパスワードと安全なユーザー名を使用して、セキュリティ リスクを回避する必要があります。
  • Airflow ユーザーを作成するときは、役割と権限を慎重に割り当てて、権限の誤用や悪用を避ける必要があります。
  • Airflow データベースを初期化した後、次のコマンドを使用してデフォルトのサンプル DAG を作成できます。
cssコードをコピーairflow dags example --save example_dags

このコマンドは、いくつかの簡単なサンプル DAG を作成し、~/airflow/example_dagsディレクトリの。これらのサンプル DAG は、テストと学習に使用できます。

つまり、Airflow をインストールして構成した後、Airflow データベースを初期化してメタデータ ストレージ構造を確立し、DAG、タスク、スケジューリングなどの後続の操作のためにデフォルトの管理者ユーザーを作成する必要があります。Airflow データベースを初期化するときは、依存関係と環境、ユーザー名とパスワード、役割と権限などの問題に注意して、Airflow データベースの正常な動作とセキュリティを確保する必要があります。

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Airflow DAG（有向非巡回グラフ）の基本的な考え方を詳しく説明してください

DAG は Airflow における重要な概念であり、有向非巡回グラフ (Directed Acyclic Graph) を指します。DAG は、一連のタスク間の依存関係を記述し、それらの実行順序を指定するために使用されるデータ構造です。Airflow では、各 DAG は有向エッジと頂点のセットで構成され、各頂点はタスクを表し、各有向エッジはタスク間の依存関係を表します。DAG 内の各タスクは、実行時間、エグゼキューター、タスク パラメーター、タスク オペレーター、およびその他の属性を指定する必要があります。以下は、DAG のいくつかの基本的な概念と特徴です。

  1. 有向非巡回グラフ DAG は、タスク間の依存関係を表す有向非巡回グラフです。DAG では、タスク間の依存関係は指示することしかできません。つまり、1 つのタスクは他のタスクにしか依存できず、循環的な依存関係は発生しません。
  2. タスク DAG の各頂点は、実行可能な任意の Python 関数または外部コマンド (Bash コマンド、Python スクリプト、SQL クエリなど) であるタスクを表します。
  3. 依存関係 DAG の各有向エッジは、タスク間の依存関係を表します。つまり、タスクは、他のタスクが完了するまで実行できません。Airflow では、演算子を使用して、BashOperator、PythonOperator、SqlOperator などのタスク間の依存関係を表すことができます。
  4. タイム スケジューリング DAG 内の各タスクは、その実行時間とスケジュール ルール (毎日スケジュールされた実行、毎週スケジュールされた実行など) を指定する必要があります。Airflow では、スケジューラを使用して DAG 内のタスクを自動的に実行し、タスクの依存関係とスケジューリング ルールに従ってタスクの実行時間と順序を自動的に計算できます。
  5. パラメータと変数 DAG の各タスクは、実行時間、エグゼキュータ、再試行回数、タイムアウトなど、いくつかのパラメータと変数を設定できます。これらのパラメーターと変数を使用して、タスクのタイムアウト期間の設定など、タスクの動作と結果を制御し、タスクの実行時間が長すぎて DAG 全体の実行効率に影響を与えないようにすることができます。

つまり、DAG は Airflow の中心的な概念であり、タスクのグループ間の依存関係を記述し、それらの実行順序とスケジューリング ルールを指定するために使用されます。DAG では、各タスクは、実行時間、エグゼキューター、タスク パラメーター、タスク オペレーター、およびその他の属性を指定する必要があります。DAG を使用することで、タスクの依存関係とスケジューリングを効果的に管理し、タスクの信頼性と効率を向上させることができます。

gun tei

Airflow Task の基本的な考え方を詳しく説明してください

Task は Airflow における重要な概念で、DAG のノードを指し、実行可能なタスクを表します。Airflow では、各タスクは、Bash コマンド、Python スクリプト、SQL クエリなどの Python 呼び出し可能プログラムまたは外部実行可能プログラムです。タスクは DAG の基本コンポーネントであり、タスクの動作とプロパティを記述するために使用されます。Task の基本的な概念と特徴を次に示します。

  1. 実行可能タスク タスクは実行可能タスクであり、任意の実行可能な Python 呼び出し可能プログラムまたは外部実行可能プログラムにすることができます。Airflow では、各タスクはその実行内容と関連するパラメーターおよび変数を指定する必要があります。
  2. DAG のノード タスクは、DAG のノードであり、DAG の実行単位を表します。DAG では、各タスクは他のタスクに依存することができ、他のタスクから依存することもできます。
  3. 演算子 タスクは演算子を使用して、その実行内容と動作を記述できます。Airflow では、BashOperator、PythonOperator、SqlOperator など、さまざまな演算子から選択でき、さまざまなタスク要件に応じてさまざまな演算子を選択できます。
  4. タスクのステータス タスクには、成功、失敗、実行中、待機中など、さまざまなステータスがあります。Airflow UI または API を介して、タスクのステータスと結果を表示できます。タスク ステータスの変更により、タスク ステータス コールバックと DAG ステータス コールバックがトリガーされ、対応する操作が実行されます。
  5. タスクのパラメーター タスクは、再試行回数、タイムアウト、キュー名など、タスクの動作と結果を制御するために使用できるいくつかのパラメーターと変数を設定できます。Airflow では、パラメーターと変数を Task に渡すことで、タスクの動作と結果を制御できます。
  6. ログとモニタリング タスクの実行中に、対応するログとモニタリング情報を生成できます。Airflow UI または API を使用して、タスクのログとモニタリング情報を表示したり、タスクをデバッグおよびトラブルシューティングしたりできます。

つまり、Task は Airflow における重要な概念であり、DAG で実行可能なタスクを記述するために使用されます. Operators を使用してその実行内容と動作を記述し、いくつかのパラメーターと変数を設定でき、対応するログと監視情報を使用できます。生成されます。Task を使用することで、DAG 内のタスクを効果的に管理でき、タスクの信頼性と効率を向上させることができます。

gun tei

Airflow Operator の基本的な考え方を詳しく説明してください

オペレーターは Airflow の重要な概念であり、特定の操作またはタスクを実行するために使用される特別なタイプのタスクです。Operator は、Python 呼び出し可能、または Bash コマンド、Python スクリプト、SQL クエリなどの外部実行可能ファイルにすることができます。Airflow では、Operator を使用して、タスク間の依存関係と実行順序を記述することができます。Operator のいくつかの基本的な概念と特徴を次に示します。

  1. 実行可能オペレーターは、任意の実行可能 Python 呼び出し可能または外部実行可能可能性がある実行可能です。Airflow では、各 Operator はその実行内容と関連するパラメーターおよび変数を指定する必要があります。
  2. タスク ノード オペレータは、タスク間の依存関係と実行順序を記述するために使用される特別なタイプのタスクです。DAG では、各 Operator は他の Operator に依存することができ、他の Operator によって依存されることもできます。
  3. 定義済みの演算子 Airflow には、BashOperator、PythonOperator、SqlOperator など、多数の定義済みの演算子があります。さまざまなタスク要件に応じて、さまざまな演算子を選択できます。
  4. カスタム オペレータ 定義済みのオペレータを使用するだけでなく、オペレータをカスタマイズして特定のタスク要件を満たすこともできます。Airflow では、BaseOperator クラスを継承し、カスタム Operator を作成し、独自のビジネス ロジックを実装できます。
  5. パラメータと変数 オペレータは、操作の動作と結果を制御するために使用できる、再試行回数、タイムアウト、キュー名など、いくつかのパラメータと変数を設定できます。Airflow では、パラメーターと変数を Operator に渡すことで、操作の動作と結果を制御できます。
  6. ログとモニタリング Operator の実行中に、対応するログとモニタリング情報を生成できます. Airflow UI または API を使用して、Operator のログとモニタリング情報を表示したり、オペレーションのデバッグとトラブルシューティングを行うことができます.

つまり、オペレータは Airflow の重要な概念です. 特定の操作またはタスクを実行するために使用されます. 定義済みのオペレータを使用するか、オペレータをカスタマイズして、いくつかのパラメータと変数を設定し、対応するログと監視情報を生成できます. Operator を使用することで、DAG 内のタスクを効果的に管理し、タスクの信頼性と効率を向上させることができます。

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Airflow TaskInstance の基本的な考え方を詳しく説明してください

TaskInstance は Airflow における重要な概念であり、DAG におけるタスクの特定の実行インスタンスです。各タスクは DAG の複数の実行サイクルで実行される場合があり、TaskInstance は特定の実行におけるタスクの状態と結果を表します。以下は、TaskInstance のいくつかの基本的な概念と特徴です。

  1. TaskInstance TaskInstance は、DAG におけるタスクの特定の実行インスタンスであり、特定の実行サイクルにおけるタスクの状態と結果を表します。各タスクは、DAG 内に複数の TaskInstances を持つことができ、異なる実行サイクルでのタスクのステータスと結果を表します。
  2. 実行ステータス TaskInstance には、成功、失敗、実行中、待機中など、さまざまな実行ステータスがあります。TaskInstance のステータスと結果は、Airflow UI または API を介して表示できます。
  3. タスク パラメーター TaskInstance は、再試行回数、タイムアウト、キュー名など、タスクの動作と結果を制御するために使用できるいくつかのパラメーターと変数を設定できます。Airflow では、パラメーターと変数を TaskInstance に渡すことで、タスクの動作と結果を制御できます。
  4. ログとモニタリング TaskInstance の実行中に、対応するログとモニタリング情報を生成できます. Airflow UI または API を使用して、TaskInstance のログとモニタリング情報を表示し、タスクのデバッグとトラブルシューティングを行うことができます.
  5. タスクに依存する TaskInstance は、他の TaskInstance に依存できます。つまり、現在の TaskInstance は、前の TaskInstance が正常に実行された後にのみ実行できます。Airflow では、依存関係ルールを使用して TaskInstances 間の依存関係を記述できます。

つまり、TaskInstance は Airflow の重要な概念であり、DAG で Task の特定の実行インスタンスを表すために使用され、いくつかのパラメーターと変数を設定でき、対応するログと監視情報を生成でき、他の TaskInstances に依存することができます。TaskInstance を使用することで、DAG 内のタスクを効果的に管理し、タスクの信頼性と効率を向上させることができます。

gun tei

Airflow Executor の基本コンセプトを詳しく説明してください

Executor は Airflow の重要な概念であり、TaskInstance の実行を担当するコンポーネントです。Airflow は、LocalExecutor、SequentialExecutor、CeleryExecutor、DaskExecutor などの複数の Executor をサポートしています。実際のニーズに応じて適切な Executor を選択できます。Executor のいくつかの基本的な概念と特徴を次に示します。

  1. TaskInstance の実行 Executor は、TaskInstance の実行、つまり、指定されたスケジューリング ルールに従って DAG 内の Task の実行を担当します。Executor は、DAG の依存関係に従って、タスクの実行順序と実行時間を自動的に計算します。
  2. 複数の Executor Airflow は、LocalExecutor、SequentialExecutor、CeleryExecutor、DaskExecutor などの複数の Executor をサポートしています。実際のニーズに応じて適切な Executor を選択できます。
  3. Concurrency Executor は、複数の TaskInstances の同時実行をサポートして、タスクの実行効率を向上させます。Airflow では、同時実行数を構成することで、Executor の同時実行を制御できます。
  4. Resource Scheduling Executor は、スケジューリング ルールとタスクの同時実行性に従って、CPU、メモリ、ディスク、ネットワークなどのリソースを合理的に割り当てて使用する必要があります。Airflow では、リソース制限とキュー管理を構成することで、Executor のリソース スケジューリングを制御できます。
  5. ステータス管理 Executor は、TaskInstance の実行ステータスと結果を維持する責任があり、タスクの実行が完了した後、後続のタスクのスケジューリングと管理のために実行ステータスと結果をメタデータ データベースに書き込むことができます。

つまり、Executor は Airflow における重要な概念であり、TaskInstance を実行するために使用され、複数の Executor をサポートし、複数の TaskInstances の同時実行をサポートします.リソースを合理的に割り当てて使用する必要があり、実行ステータスと結果を維持する責任があります。タスクインスタンス。Executor を使用することで、DAG 内のタスクを効果的に管理でき、タスクの信頼性と効率を向上させることができます。

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詳しく説明してください 初めての Airflow DAG を作成する シンプルな DAG を作成する

通常、最初の Airflow DAG の作成は、単純な DAG の作成から始まります。このセクションでは、単純な DAG を作成して、Airflow DAG の基本的な構造と構文を示す方法について説明します。

まず、Airflow の DAG ディレクトリに Python スクリプトを作成し、名前を付けてmy_first_dag.pyから、必要なモジュールとライブラリをスクリプトにインポートする必要があります。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta

次に、DAG の名前、開始時間、スケジュール間隔など、DAG のいくつかの基本的なプロパティを定義できます。

pythonコードをコピーするdefault_args = {
    'owner': 'my_username',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
    'email': ['my_email@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'my_first_dag',
    default_args=default_args,
    description='My first DAG with Airflow',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

ここでは、DAG の名前はmy_first_dag、開始時刻はdatetime(2023, 1, 1)、スケジューリング間隔は 1 日 1 回など、DAG のいくつかの基本的なプロパティを定義します。同時に、タスクの再試行回数、再試行間隔など、いくつかのデフォルト パラメータも定義します。これらの既定のパラメーターは、DAG 内のすべてのタスクに適用されます。

次に、DAG でタスクを定義できます。たとえば、BashOperator を使用して単純なコマンドを実行します。

pythonコードをコピーするtask1 = BashOperator(
    task_id='print_hello',
    bash_command='echo "Hello, world!"',
    dag=dag,
)

ここでは、 BashOperator を使用して単純なコマンドを実行するprint_helloという名前のecho "Hello, world!"。また、タスクを DAG に追加して、実行をスケジュールできるようにします。

最後に、タスク間の依存関係を定義する必要があります。この例では、Task が 1 つしかないため、依存関係を定義する必要はありません。ただし、実際のアプリケーションでは、タスク間の依存関係が非常に重要であり、実際のニーズに応じて定義する必要があります。

pythonコードをコピーするtask1

完全なコードは次のとおりです。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'my_username',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
    'email': ['my_email@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'my_first_dag',
    default_args=default_args,
    description='My first DAG with Airflow',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

task1 = BashOperator(
    task_id='print_hello',
    bash_command='echo "Hello, world
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続けてください

最後に、上記のコードを名前を付けて保存しmy_first_dag.py、Airflow の DAG ディレクトリに配置します。Airflow が開始されると、この DAG が自動的に検出され、実行のスケジューリングが開始されます。

Airflow の UI で、DAG のステータスと結果を表示できます。すべてが順調であれば、print_helloタスクがecho "Hello, world!"コマンドを正常に実行するはずです。

これは、DAG を作成してタスクを定義する方法を示す簡単な例です。実際、Airflow の DAG は、より複雑な依存関係、パラメーターの受け渡し、変数の使用、タスク間のデータ転送など、他の多くの機能もサポートしています。継続的な学習と実践を通じて、より多くの Airflow スキルを習得し、それを使用してより複雑なワークフローを管理できます。

gun tei

タスクと依存関係を定義する最初の Airflow DAG の記述について詳しく説明してください

Airflow では、通常、DAG は複数のタスクで構成され、各タスクは特定の操作またはタスクを表します。このセクションでは、タスクを定義し、タスク間の依存関係を定義する方法を紹介します。

Airflow では、各タスクは Operator インスタンスであり、事前定義された Operator またはカスタム Operator にすることができます。オペレーターは通常、Bash コマンドの実行、Python スクリプトの実行、SQL クエリの実行など、特定の操作またはタスクを実行するために使用されます。BashOperator を使用して Task を定義する方法を示す簡単な例を次に示します。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'my_username',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
    'email': ['my_email@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'my_first_dag',
    default_args=default_args,
    description='My first DAG with Airflow',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

task1 = BashOperator(
    task_id='print_hello',
    bash_command='echo "Hello, world!"',
    dag=dag,
)

ここでは、BashOperator を使用してprint_hello名前付きの、echo "Hello, world!"コマンドを使用して「Hello, world!」を出力します。また、タスクを DAG に追加して、実行をスケジュールできるようにします。

タスクの定義に加えて、タスク間の依存関係も定義する必要があります。Airflow では、依存関係ルールを使用してタスク間の依存関係を定義できます。たとえば、Task1 が Task2 に依存している場合、次を使用して依存関係を定義できます。

pythonコードをコピーするtask2 >> task1

ここでは、>>Task1 が Task2 に依存していること、つまり、Task2 が Task1 の前に実行されなければならないことを意味します。以下は、複数のタスクを定義し、それらの間の依存関係を定義する方法を示す完全な例です。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'my_username',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
    'email': ['my_email@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'my_first_dag',
    default_args=default_args,
    description='My first DAG with Airflow',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

task1 = BashOperator(
    task_id='print_hello',
    bash_command='echo "Hello, world!"',
    dag=dag,
)

task2 = BashOperator(
    task_id='print_date',
    bash_command='date',
    dag=dag,
)

task2 >> task1

それはここにある、

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続けてください

「Hello, world!」と現在の日付をそれぞれ出力するために使用される と のprint_hello2つのタスクを定義します。print_dateまた、task2 >> task1依存関係ルールを使用して、Task1 を Task2 の依存関係として定義します。つまり、DAG では、Task2 は Task1 の前に実行する必要があります。

Task1 と Task2 を並行して実行する場合は、set_upstreamメソッドを。例えば：

pythonコードをコピーするtask2.set_upstream(task1)

ここでは、set_upstreamTask2 が Task1 に依存していること、つまり、Task1 が Task2 の前に実行されなければならないことを意味します。この方法は上記の方法と同等ですが、方向が逆であることに注意してください。

単一のタスク間の依存関係に加えて、複数のタスク間の依存関係を定義することもできます。たとえば、Task1、Task2、Task3 の 3 つの Task があり、Task3 は Task1 と Task2 の実行結果に依存するとします。set_upstreamこのメソッドを使用して、Task3 の依存関係を定義できます。

pythonコードをコピーするtask1.set_downstream(task3)
task2.set_downstream(task3)

ここでは、set_downstreamTask3 が Task1 と Task2 に依存していること、つまり、Task1 と Task2 が Task3 の前に実行されなければならないことを意味します。これは、Task3 が Task1 と Task2 の完了を待ってから実行を開始することを意味します。

つまり、Task と依存関係を定義することが Airflow DAG の基本です。複数のタスクを定義し、実際のニーズに応じてタスク間の依存関係を定義することで、複雑なワークフローを構築して、より豊富で効率的なデータ処理と分析を実現できます。

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初めての Airflow DAG の作成について詳しく説明してください Airflow ウェブ インターフェースで DAG を表示

Airflow では、ウェブ インターフェースを使用して DAG のステータスと結果を表示できます。このセクションでは、Airflow ウェブ インターフェースで DAG を表示する方法について説明します。

まず、Airflow サービスが開始されていること、および表示する DAG が DAG ディレクトリに追加されていることを確認する必要があります (DAG のファイル名が であると仮定します) my_first_dag.py。すべて問題なければ、この DAG のステータスと結果を Airflow ウェブ インターフェースで表示できます。

Web インターフェイスでは、左側のナビゲーション バーにDAGsメニュー、クリックして DAG リスト ページに入ります。このページでは、my_first_dagという名前の。クリックすると、DAG の詳細ページに移動します。このページでは、DAG のステータス、実行履歴、タスク リスト、およびその他の情報を表示できます。

その中で、Graph Viewタブ ページは、DAG の構造と依存関係を表示するために使用されます。このタブでは、DAG 内のすべてのタスクを表示し、それらの間の依存関係を理解できます。たとえば、前の例では、print_helloと の2 つのタスクを定義しprint_date、それらの間の依存関係を として定義しましたtask2 >> task1。Graph Viewでは、次の DAG グラフを確認できます。

錆コピーコードprint_date -> print_hello

図では、矢印が指す方向がタスク間の依存関係を示しています。たとえば、 からの矢印print_dateはに依存するprint_helloことを意味します。つまり、の前に実行する必要があります。print_helloprint_dateprint_dateprint_hello

さらに、などGraph View、DAG のステータスと結果を表示するために使用できるタブが他にもいくつかありますTree View。Gantt Chart各タブ ページにはさまざまなビューと機能が用意されており、実際のニーズに応じて選択できます。

つまり、Airflow ウェブ インターフェースで DAG のステータスと結果を表示するのは非常に便利です。これにより、DAG の実行を常に把握し、必要な調整と最適化を行うことができます。

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組み込みの Operator BashOperator を使用して詳細に説明してください

Airflow では、BashOperator は Bash コマンドまたはスクリプトを実行するための組み込み Operator です。通常、ターミナルで実行されるコマンドや Python スクリプトの実行など、いくつかの単純なコマンドまたはスクリプトを実行するために使用されます。

BashOperator は、次のような複数のパラメーターを受け入れることができます。

  • task_id: 一意である必要があるタスクの ID。
  • bash_command: 実行する Bash コマンドまたはスクリプト。文字列または文字列のリストを指定できます。文字列のリストの場合、リスト内の各文字列は個別のコマンドとして実行されます。
  • xcom_push: コマンド出力を XCom として後続のタスクに渡すかどうか。デフォルトは False です。
  • env: 設定する環境変数。ディクショナリにすることができます。
  • output_encoding: コマンド出力のエンコード形式。デフォルトは utf-8 です。
  • bash_exit_code: 許可された終了コードのリスト、デフォルト [0]。
  • dag: 所属的 DAG。

BashOperator を使用して単純な Bash コマンドを実行する方法を示す例を次に示します。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'my_username',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
    'email': ['my_email@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    description='My first DAG with Airflow',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

task = BashOperator(
    task_id='print_hello',
    bash_command='echo "Hello, world!"',
    dag=dag,
)

ここでは、BashOperator を使用してprint_hello名前付きの、echo "Hello, world!"コマンドを使用して「Hello, world!」を出力します。また、タスクを DAG に追加して、実行をスケジュールできるようにします。

実行されると、BashOperator はシステム ターミナルでecho "Hello, world!"コマンドを、タスクの結果としてコマンドの出力を返します。コマンド出力を後続のタスクに渡す必要がある場合は、xcom_pushパラメーター。次に例を示します。

pythonコードをコピーするtask = BashOperator(
    task_id='print_hello',
    bash_command='echo "Hello, world!"',
    xcom_push=True,
    dag=dag,
)

ここでは set です。xcom_push=Trueこれは、コマンドの出力が XCom として後続のタスクに渡されることを意味します。後続のタスクは、この出力を取得する{{ ti.xcom_pull(task_ids='print_hello') }}ために。

つまり、BashOperator は Airflow の非常に便利な組み込み Operator であり、さまざまな Bash コマンドとスクリプトを実行し、コマンド出力を後続のタスクに渡すために使用できます。BashOperator の賢明な使用により、

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続けてください

複雑なデータ処理・解析ワークフローを簡単に構築し、作業効率とデータ処理品質を向上させます。

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組み込みの演算子 PythonOperator を使用して詳しく説明してください

Airflow では、PythonOperator は Python 関数を実行するための組み込み Operator です。BashOperator とは異なり、PythonOperator は Python 関数をターミナル経由で実行せずに直接呼び出すことができます。

PythonOperator は、次のような複数のパラメーターを受け取ることができます。

  • task_id: 一意である必要があるタスクの ID。
  • python_callable: 実行する Python 関数。関数、メソッド、callable、またはパス文字列を指定できます。パス文字列の場合、関数はそのパスに従ってインポートおよび実行されます。
  • op_args: リストとして提供される Python 関数への位置引数。
  • op_kwargs: 辞書として提供される、Python 関数へのキーワード引数。
  • provide_context: タスク コンテキストを追加パラメーターとして Python 関数に渡すかどうか。既定値は False です。
  • templates_dict: Python 関数でテンプレート文字列をレンダリングするために使用できるテンプレートのディクショナリ。
  • templates_exts: テンプレートのレンダリングに使用されるファイル拡張子。
  • dag: 所属的 DAG。

PythonOperator を使用して単純な Python 関数を実行する方法を示す例を次に示します。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'my_username',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
    'email': ['my_email@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    description='My first DAG with Airflow',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

def print_hello():
    print('Hello, world!')

task = PythonOperator(
    task_id='print_hello',
    python_callable=print_hello,
    dag=dag,
)

ここでは、「Hello, world!」print_helloを。次に、PythonOperator を使用して Task を定義し、Python 関数を PythonOperator にpython_callableパラメーター。実行時に、PythonOperator は Python 関数を直接呼び出し、関数本体のコードを実行します。

BashOperator と同様に、PythonOperator も位置引数とキーワード引数を受け入れることができ、タスク コンテキストを追加の引数として Python 関数に渡すことができます。例えば：

pythonコードをコピーするdef print_hello(name):
    print(f'Hello, {name}!')

task = PythonOperator(
    task_id='print_hello',
    python_callable=print_hello,
    op_kwargs={'name': 'Airflow'},
    dag=dag,
)

ここでは、値が であるPython 関数にキーワード引数print_helloを渡します。実行時に、PythonOperator は Python 関数を呼び出し、キーワード引数を引数として関数に渡します。関数本体のコードは、「Hello, Airflow!」を出力します。name'Airflow'

要するに、PythonOperator は Airflow の非常に実用的な組み込み Operator であり、さまざまな Python 関数を実行して複雑なビルドを作成するために使用できます。

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組み込みの演算子 BranchOperator を使用して詳細に説明してください

Airflow では、BranchOperator は組み込みの Operator であり、タスクの結果に基づいて実行パスを動的に選択します。通常、タスクプロセスの分岐とマージを制御するために使用され、さまざまな条件に応じてさまざまな実行パスを選択できます。

BranchOperator は、次のような複数のパラメーターを受け取ることができます。

  • task_id: 一意である必要があるタスクの ID。
  • python_callable: 実行する Python 関数。関数は、実行するタスク ID を表す文字列を返す必要があります。関数は、関数、メソッド、呼び出し可能、またはパス文字列にすることができます。パス文字列の場合、関数はそのパスに従ってインポートおよび実行されます。
  • op_args: リストとして提供される Python 関数への位置引数。
  • op_kwargs: 辞書として提供される、Python 関数へのキーワード引数。
  • dag: 所属的 DAG。

次に、BranchOperator を使用して簡単な分岐操作を実行する方法を示す例を示します。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.python_operator import BranchOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'my_username',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
    'email': ['my_email@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    description='My first DAG with Airflow',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

def decide_what_to_do():
    if datetime.today().weekday() == 0:
        return 'print_date'
    else:
        return 'print_hello'

branch_task = BranchOperator(
    task_id='branch_task',
    python_callable=decide_what_to_do,
    dag=dag,
)

print_date_task = BashOperator(
    task_id='print_date',
    bash_command='date',
    dag=dag,
)

print_hello_task = BashOperator(
    task_id='print_hello',
    bash_command='echo "Hello, world!"',
    dag=dag,
)

branch_task >> [print_date_task, print_hello_task]

ここでは、BranchOperator を使用して Taskbranch_taskという名前、Python 関数をパラメーターdecide_what_to_doとしてBranchOperator に渡します。python_callable実行時、BranchOperator はこの Python 関数を呼び出し、返された結果に従って実行するタスクを選択します。

Python 関数decide_what_to_doでは、現在の日付の週番号に従って実行するタスクを決定します. 月曜日であればprint_dateタスクを実行することを選択し、それ以外の場合はprint_helloタスクを実行することを選択します.

DAG ダイアグラムでは、 の出力がの入力として使用され、次に実行するタスクを決定することbranch_taskがわかります。たとえば、現在の日付が月曜日の場合、出力はになり、Task が実行されます。print_dateprint_hellobranch_task'print_date'print_date

つまり、BranchOperator は、タスクの結果に応じて使用できる、非常に便利な Airflow の組み込み Operator です。

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続けてください

実行パスを動的に選択し、分岐とマージの制御を実現します。BranchOperator を合理的に使用することで、複雑なタスク プロセスを構築して、より柔軟なタスク スケジューリングを実現できます。

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組み込みの演算子 SubDagOperator を使用して詳しく説明してください

Airflow では、SubDagOperator は DAG を別の DAG 内にネストするための組み込み Operator です。これは通常、大きな DAG を複数のサブ DAG に分割して、管理とスケジューリングを改善するために使用されます。

SubDagOperator は、次のような複数のパラメーターを受け取ることができます。

  • task_id: 一意である必要があるタスクの ID。
  • subdag: ネストする DAG は、DAG オブジェクトである必要があります。
  • default_args: 子 DAG に渡される既定のパラメーターは、ディクショナリである必要があります。指定しない場合、デフォルトで親 DAG のデフォルト パラメータが使用されます。
  • dag: 所属的 DAG。

SubDagOperator を使用して DAG を別の DAG 内にネストする方法を示す例を次に示します。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.subdag_operator import SubDagOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'my_username',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
    'email': ['my_email@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    description='My first DAG with Airflow',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

def subdag(parent_dag_id, child_dag_id, default_args):
    subdag = DAG(
        dag_id=f'{parent_dag_id}.{child_dag_id}',
        default_args=default_args,
        description='SubDAG example',
        schedule_interval=timedelta(days=1),
    )

    task1 = BashOperator(
        task_id='subdag_task1',
        bash_command='echo "Hello, from SubDAG!"',
        dag=subdag,
    )

    return subdag

subdag_task = SubDagOperator(
    task_id='subdag_task',
    subdag=subdag('my_dag', 'subdag', default_args),
    dag=dag,
)

ここでは、子 DAG を作成するために呼び出される Pythonsubdag関数。次に、SubDagOperator を使用してsubdag_task名前付きの、subdag関数をsubdagパラメーターSubDagOperator に渡します。実行されると、SubDagOperator は Python 関数を呼び出し、サブ DAG を作成し、サブ DAG をタスクとして親 DAG に追加します。

subDAG では、「Hello, from SubDAG!」を出力するsubdag_task1という名前の。DAG ダイアグラムでは、タスクを含むサブ DAGsubdag_taskが含まれていることが。

つまり、SubDagOperator は Airflow の非常に実用的な組み込み Operator であり、DAG を別の DAG にネストして、管理とスケジューリングを改善できます。

gun tei

ビルトイン Operator とその他の一般的な Operator の使用方法を詳しく説明してください

Airflow には、BashOperator、PythonOperator、BranchOperator、および SubDagOperator に加えて、次のような他の多くの一般的な組み込み Operator があります。

  1. DummyOperator

DummyOperator は、操作を実行せず、プレースホルダーまたは接続タスクとしてのみ使用されるダミー Operator です。DummyOperator は、などをtask_id含む複数のパラメーターを受け取ることができます。dag

  1. BashOperator

BashOperator は、シェル スクリプト、Python スクリプト、Linux コマンドなど、任意の Bash コマンドを実行できます。task_idBashOperator は、 、bash_commandなどの複数のパラメーターを受け取ることができますxcom_push。

  1. PythonVirtualenvOperator

PythonVirtualenvOperator は、仮想環境で Python 関数またはスクリプトを実行できます。仮想環境へのパスと、実行する Python 関数またはスクリプトを指定する必要があります。task_idPythonVirtualenvOperator は、python_callable、requirements、system_site_packagesなどを含む複数のパラメーターを受け取ることができます。

  1. メールオペレーター

EmailOperator を使用して、電子メール通知を送信できます。受信者、件名、メッセージ本文を指定する必要があります。task_idEmailOperator は、、、、、などを含む複数のパラメータを受け取ることができますto。subjecthtml_contentfiles

  1. FTPセンサー

FTPSensor は、FTP サーバー上のファイルの存在を監視し、ファイルが存在する場合にタスクの実行をトリガーできます。task_idFTPSensor は、、、、、などを含む複数のパラメーターを受け取ることができますftp_conn_id。filepathtimeoutpoke_interval

  1. HttpSensor

HttpSensor は、URL にアクセスできるかどうかを監視し、URL にアクセスできる場合にタスクの実行をトリガーできます。HttpSensor は、、、、、などを含む複数のパラメータを受け取るtask_idことができますhttp_conn_id。endpointrequest_paramsresponse_check

  1. MySqlOperator

MySqlOperator は、MySQL データベースで SQL コマンドを実行できます。MySQL 接続 ID、SQL コマンド、およびその他のパラメーターを指定する必要があります。MySqlOperator は、、、、、などを含む複数のパラメータを受け取るtask_idことができますmysql_conn_id。sqldatabaseautocommit

  1. PostgresOperator

PostgresOperator は、PostgreSQL データベースで SQL コマンドを実行できます。PostgreSQL 接続 ID、SQL コマンド、およびその他のパラメーターを指定する必要があります。PostgresOperator は、、、、、などを含む複数のパラメータを受け取るtask_idことができますpostgres_conn_id。sqldatabaseautocommit

  1. S3KeySensor

S3KeySensor は、Amazon S3 上のファイルの存在を監視し、ファイルが存在する場合にタスクの実行をトリガーできます。S3KeySensor は、、、、、などを含む複数のパラメータを受け取るtask_idことができますbucket_key。bucket_namewildcard_matchtimeout

  1. S3
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続けてください

  1. S3CopyObjectOperator

S3CopyObjectOperator は、Amazon S3 上のオブジェクトを別の場所にコピーできます。ソース オブジェクト、宛先の場所、およびその他のパラメータを指定する必要があります。S3CopyObjectOperator は、、、、、、などを含む複数のパラメータをtask_id受け取ることができますsource_bucket_key。source_bucket_namedest_bucket_keydest_bucket_nameextra_args

  1. S3DeleteObjectsOperator

S3DeleteObjectsOperator は、Amazon S3 上の 1 つ以上のオブジェクトを削除できます。削除するオブジェクトのリストとその他のパラメーターを指定する必要があります。S3DeleteObjectsOperator は、、、、、などを含む複数のパラメータを受け取るtask_idことができますbucket。keysversion_idsextra_args

  1. SlackAPIOperator

SlackAPIOperator は Slack チャネルにメッセージを送信できます。メッセージ テキスト、Slack 接続 ID、およびその他のパラメーターを指定する必要があります。SlackAPIOperator は、、、、、などを含む複数のパラメータを受け取るtask_idことができますslack_conn_id。channeltextattachments

これらの一般的な組み込み Operator は、シェル コマンドの実行から電子メールや Slack メッセージの送信まで、多くの一般的なタスクのニーズを満たすことができます。既成の Operator が利用できない場合は、特定のタスク要件を満たすために独自の Operator を作成することもできます。

gun tei

Airflowタスクスケジューリングと実行スケジューラーとエグゼキューターの導入について詳しく説明してください

Airflow では、タスクのスケジューリングと実行は Scheduler と Executor によって実装されます。

スケジューラは Airflow のコア コンポーネントの 1 つで、DAG とタスクのスケジューリングを管理します。スケジューラは、指定された時間間隔内に未完了のタスクをチェックし、実行できるタスクを判断してから、実行のためにエグゼキュータに送信します。スケジューラは通常、データベースと対話して、DAG とタスクのステータス、および計画された実行時間などの情報を判断します。

Executor は Airflow のもう 1 つのコア コンポーネントであり、DAG とタスクを実行可能なタスクに変換します。エグゼキュータは、ローカルまたはリモート サーバーで実行できます。エグゼキュータは通常、スケジューラとやり取りして、実行するタスクに関する情報を取得し、それを実行可能なタスクに変換してから、タスクを実行します。

Airflow は、次のようないくつかのタイプのアクチュエータをサポートしています。

  1. LocalExecutor

LocalExecutor は Airflow の組み込みのエグゼキューターであり、ローカル コンピューターでタスクを実行できます。LocalExecutor は、実行効率を向上させるために、ローカル マシン上で複数のタスクを並行して実行できます。

  1. SequentialExecutor

SequentialExecutor は Airflow の組み込みエグゼキューターでもあり、DAG で定義された順序でタスクを 1 つずつ実行します。SequentialExecutor は 1 つのプロセスでしかタスクを実行できないため、並列実行は実現できません。

  1. セロリエグゼキュータ

CeleryExecutor は、Celery メッセージ キュー システムを使用して、分散タスク実行を実装します。CeleryExecutor は、複数のリモート サーバーで複数のタスクを並行して実行し、実行効率を向上させることができます。CeleryExecutor は、異なる Celery キューを設定することで、タスクの実行優先度を制御することもできます。

  1. KubernetesExecutor

KubernetesExecutor は、Kubernetes オーケストレーション システムを使用して分散タスク実行を実現する比較的新しいエグゼキューターです。KubernetesExecutor は、複数の Kubernetes Pod で複数のタスクを並行して実行できるため、実行効率が向上します。KubernetesExecutor は、Kubernetes のリソース管理機能を使用して、Task のリソース使用を制御することもできます。

つまり、スケジューラとエグゼキュータは Airflow の 2 つの重要なコンポーネントであり、DAG とタスクのスケジューリングと実行を担当します。Airflow は複数のタイプのエグゼキュータをサポートしており、タスクの要件に従ってタスクを実行するために適切なエグゼキュータを選択できます。

gun tei

LocalExecutor と CeleryExecutor を使用した Airflow タスクのスケジューリングと実行について詳しく説明してください

Airflow は、LocalExecutor、SequentialExecutor、CeleryExecutor、KubernetesExecutor など、いくつかのタイプのエグゼキューターをサポートしています。ここでは、LocalExecutor と CeleryExecutor の使用に焦点を当てます。

LocalExecutor

LocalExecutor は Airflow の組み込みのエグゼキューターであり、ローカル コンピューターでタスクを実行できます。LocalExecutor は、実行効率を向上させるために、ローカル マシン上で複数のタスクを並行して実行できます。

LocalExecutor を使用するには、Airflow 構成ファイルでの構成が必要です。LocalExecutor を使用した構成の例を次に示します。

makefileコードをコピーするexecutor = LocalExecutor
parallelism = 4

上記の構成では、executor を LocalExecutor として設定し、並列処理を 4 に設定しています。これは、LocalExecutor が同時に 4 つのタスクを実行できることを意味します。

LocalExecutor を使用して Task を実行するプロセスは、他のエグゼキューターを使用する場合と同様であり、DAG で対応するエグゼキューターを指定するだけで済みます。

セロリエグゼキュータ

CeleryExecutor は、Celery メッセージ キュー システムを使用して、分散タスク実行を実装します。CeleryExecutor は、複数のリモート サーバーで複数のタスクを並行して実行し、実行効率を向上させることができます。CeleryExecutor は、異なる Celery キューを設定することで、タスクの実行優先度を制御することもできます。

CeleryExecutor を使用するには、まず Celery をインストールして構成し、次に Airflow 構成ファイルで構成する必要があります。CeleryExecutor を使用した構成例を次に示します。

perlコードをコピーexecutor = CeleryExecutor
celery_result_backend = db+postgresql://airflow_user:airflow_pass@localhost:5432/airflow
celery_broker_url = amqp://guest:guest@localhost:5672//

上記の構成では、エグゼキューターを CeleryExecutor としてセットアップし、Celery を結果のバックエンドおよびメッセージ ブローカーとして使用します。また、ワーカー数、キュー名など、Celery で関連するパラメーターを構成する必要があります。

CeleryExecutor を使用して Task を実行するプロセスは、他のエグゼキューターを使用する場合と似ています。DAG で対応するエグゼキューターを指定するだけで済みます。

つまり、LocalExecutor と CeleryExecutor は Airflow で一般的に使用される 2 つのエグゼキューターであり、タスクの要件に従ってタスクを実行するために適切なエグゼキューターを選択できます。LocalExecutor を選択してローカル コンピューターでタスクを実行し、CeleryExecutor を選択して分散環境でタスクを実行できます。

gun tei

詳しく説明してください Airflow タスクのスケジューリングと実行構成の並列タスクとリソースの制限

Airflow では、並列タスクとリソース制限を次の 2 つの方法で構成できます。

  1. 並列タスク

並列タスクの数は、設定parallelismと。dag_concurrency

parallelism単一の DAG インスタンス内の並列タスクの数を制御しながら、すべての DAG インスタンスにわたる並列タスクの数dag_concurrencyを制御します。これらのパラメータの値は、タスクの要件に従って構成できます。

たとえば、次のパラメータを Airflow 構成ファイルで設定できます。

makefileコードをコピーするparallelism = 16
dag_concurrency = 4

これにより、すべての DAG インスタンスで最大 16 のタスクを並行して実行でき、単一の DAG インスタンス内で最大 4 つのタスクを実行できます。

  1. リソースの制約

DAG の Task でresourcesパラメーターを。

resourcesパラメータは、タスクによって使用される CPU、メモリ、ディスク容量などのリソースの制限を含むディクショナリにすることができます。例えば：

pythonコードをコピーするtask = BashOperator(
    task_id='my_task',
    bash_command='echo "Hello, World!"',
    resources={'cpu': 1, 'memory': 2048},
    dag=dag
)

上記のコードでは、resourcesパラメーターによって、タスクが使用する CPU を 1 に、メモリを 2048 MB に制限しています。

Airflow Web UI でタスクのリソース使用量を表示して、リソース制限パラメータを調整できます。

つまり、Airflow では、並列タスクの数とリソース制限パラメーターを構成することで、タスクの並列処理とリソース使用を制御して、より効率的なタスクのスケジューリングと実行を実現できます。

gun tei

タスクの依存関係とトリガー設定タスクの依存関係を詳しく説明してください

Airflow では、タスク間の依存関係はdepends_on_past、trigger_ruleタスクの および パラメータを介して設定できます。

タスクの依存関係

タスクのdepends_on_pastパラメーターは、現在のタスクが前の実行の結果に依存するかどうかを指定するために使用されます。depends_on_pastパラメータが True の場合、現在のタスクは、前の実行が成功した後にのみ実行できます。前回の実行が失敗した場合、現在のタスクは実行されません。

たとえば、次はdepends_on_pastパラメータが。

pythonコードをコピーするtask = BashOperator(
    task_id='my_task',
    bash_command='echo "Hello, World!"',
    depends_on_past=True,
    dag=dag
)

上記の例では、現在のタスクは、前回の実行が成功した後にのみ実行できます。前回の実行が失敗した場合、現在のタスクは実行されません。

トリガー設定

タスクのtrigger_ruleパラメーターは、タスクがトリガーされる状況を指定するために使用されます。trigger_ruleパラメータが all_success の場合、タスクはすべての依存タスクが正常に実行された後にのみ実行されます。trigger_ruleパラメータが one_success の場合、少なくとも 1 つの依存タスクが正常に実行された場合にのみ、タスクが実行されます。trigger_ruleパラメータが all_done の場合、タスクはすべての依存タスクが実行された後にのみ実行されます。trigger_ruleパラメータが one_failed の場合、依存タスクの少なくとも 1 つが失敗した場合にのみタスクが実行されます。

たとえば、以下はtrigger_ruleパラメータ。

pythonコードをコピーするtask = BashOperator(
    task_id='my_task',
    bash_command='echo "Hello, World!"',
    trigger_rule='all_success',
    dag=dag
)

上記の例では、現在のタスクは、すべての依存タスクが正常に実行された後にのみ実行されます。

上記のパラメーターに加えて、Airflow は、再帰的な依存関係、クロス DAG の依存関係など、他のタイプのタスクの依存関係もサポートしています。これらの依存関係の種類は、より柔軟なタスクのスケジューリングと実行のために、タスクの要件に従って構成できます。

gun tei

タスクの依存関係とトリガー ルールを使用したトリガーについて詳しく説明してください

Airflow では、タスクのトリガー ルール (トリガー ルール) を使用して、タスクがトリガーされる状況を指定します。トリガー ルールは、 Task でtrigger_ruleパラメーター。

Airflow は、次の 4 つのトリガー ルールをサポートしています。

  1. all_success: すべての依存タスクが正常に実行されたときに、現在のタスクをトリガーします。
  2. all_failed: すべての依存タスクの実行に失敗したときに、現在のタスクをトリガーします。
  3. all_done: すべての依存タスクが実行されたときに、現在のタスクをトリガーします。
  4. one_success: 少なくとも 1 つの依存タスクが正常に実行されたときに、現在のタスクをトリガーします。

トリガー ルールの使用例を次に示します。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'my_dag',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    catchup=False
)

t1 = BashOperator(
    task_id='task_1',
    bash_command='echo "Task 1"',
    dag=dag,
)

t2 = BashOperator(
    task_id='task_2',
    bash_command='echo "Task 2"',
    dag=dag,
)

t3 = BashOperator(
    task_id='task_3',
    bash_command='echo "Task 3"',
    trigger_rule='all_success',
    dag=dag,
)

t4 = BashOperator(
    task_id='task_4',
    bash_command='echo "Task 4"',
    dag=dag,
)

t5 = BashOperator(
    task_id='task_5',
    bash_command='echo "Task 5"',
    dag=dag,
)

t1 >> t2 >> t3
t1 >> t4 >> t3
t3 >> t5

上記の例では、パラメータtask_3は に設定されています。これは、実行が成功した場合にのみ実行がトリガーされることを意味します。trigger_ruleall_successtask_1task_2task_3

タスクの Web UI ページで、現在のタスクの依存関係とトリガー ルールを表示できます。これらのパラメーターは、より柔軟なタスクのスケジューリングと実行のために、タスクの要件に従って構成できます。

gun tei

タスクの依存関係と外部タスク センサーのトリガーについて詳しく説明してください

Airflow では、外部タスク センサー (ExternalTask​​Sensor) は特別なタイプの Operator であり、他の DAG インスタンスのタスクが実行を完了したかどうかを監視するために使用されます。通常、外部タスク センサーは、現在のタスクを実行する前に他のタスクが完了するのを待機するために使用されます。

外部タスク センサーは、 Task で Operator を使用してExternalTaskSensor構成できます。以下は、外部タスク センサーを使用した例です。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.sensors import ExternalTaskSensor
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'my_dag',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    catchup=False
)

t1 = BashOperator(
    task_id='task_1',
    bash_command='echo "Task 1"',
    dag=dag,
)

t2 = ExternalTaskSensor(
    task_id='task_2',
    external_dag_id='other_dag',
    external_task_id='other_task',
    dag=dag,
)

t3 = BashOperator(
    task_id='task_3',
    bash_command='echo "Task 3"',
    dag=dag,
)

t1 >> t2 >> t3

上記の例では、 Operatortask_2を使用してin の実行が完了したかどうかExternalTaskSensorをother_dag監視しています。実行は、実行がother_task成功した場合にのみトリガーされます。other_tasktask_2

Operatorでは、監視する DAG インスタンスとタスクをExternalTaskSensor設定external_dag_idおよび。external_task_idさらに、modeパラメーター。

つまり、外部タスク センサーは Airflow の非常に便利なオペレーターであり、より柔軟で複雑なタスクのスケジューリングと実行を実現するのに役立ちます。

gun tei

Airflow 変数と接続管理 Airflow 変数について詳しく説明してください

Airflow では、変数と接続は、情報を管理および共有するための 2 つの重要な概念です。変数は、文字列、数値、リスト、辞書など、あらゆるタイプのデータを格納できますが、接続は外部システムやサービスへの接続に使用されます。

気流変数

Airflow 変数は、AWS アクセス キー、データベース接続文字列など、アプリケーションで使用されるデータを保存および共有するために使用されます。変数は DAG で使用でき、Airflow ウェブ UI から構成できます。

Airflow では、次のメソッドを使用して変数を作成、読み取り、削除できます。

  • 変数を作成します。
pythonコードをコピーするfrom airflow import models

models.Variable.set('my_variable', 'my_value')
  • 変数の読み取り:
pythonコードをコピーするfrom airflow import models

my_value = models.Variable.get('my_variable')
  • 変数を削除:
pythonコードをコピーするfrom airflow import models

models.Variable.delete('my_variable')

変数は、変数の作成、編集、削除など、Airflow Web UI の [変数] ページで管理できます。

エアフロー接続

Airflow 接続は、データベース、クラウド サービス、FTP サーバーなどの外部システムやサービスに接続するために使用されます。接続は DAG で使用でき、Airflow ウェブ UI から構成できます。

Airflow では、次のメソッドを使用して接続を作成、読み取り、削除できます。

  • 接続を作成します:
pythonコードをコピーするfrom airflow import models, settings
from airflow.models import Connection

my_conn = Connection(
    conn_id='my_conn',
    conn_type='my_type',
    host='my_host',
    login='my_login',
    password='my_password',
    port=1234
)

session = settings.Session()
session.add(my_conn)
session.commit()
  • 接続の読み取り:
pythonコードをコピーするfrom airflow import models

my_conn = models.Connection.get('my_conn')
  • 接続を削除:
pythonコードをコピーするfrom airflow import models

models.Connection.delete('my_conn')

接続は、接続の作成、編集、削除など、Airflow Web UI の [接続] ページで管理できます。

要約すると、Airflow 変数と接続は、情報を管理および共有するための 2 つの重要なメカニズムです。これらのメカニズムを使用して、アプリケーション全体でデータと構成を保存および共有し、より柔軟で保守しやすいタスクのスケジューリングと実行を行うことができます。

gun tei

詳しく説明してください Airflow 変数と接続は DAG で変数を使用します

Airflow DAG では、Airflow 変数を使用して、構成、パラメーター、資格情報などの情報を保存および共有できます。変数を使用すると、より柔軟で構成可能な DAG を実現するのに役立ちます。

Airflow 変数を使用した例を次に示します。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.models import Variable
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'my_dag',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    catchup=False
)

my_var = Variable.get('my_variable')

t1 = BashOperator(
    task_id='task_1',
    bash_command=f'echo "{my_var}"',
    dag=dag,
)

上記の例では、Variable.get()メソッドmy_variable名前付き変数を取得し、my_var変数。次に、BashOperator のmy_var変数をコマンドを実行します。

Variable.get()メソッドを使用して変数を取得するだけでなく、DAG ファイルで変数を直接定義することもできます。変数を定義する例を次に示します。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'my_dag',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    catchup=False,
    default_args={
        'my_variable': 'my_value',
    }
)

t1 = BashOperator(
    task_id='task_1',
    bash_command='echo "{{ dag_run.conf["my_variable"] or dag.default_args["my_variable"] }}"',
    dag=dag,
)

上記の例では、DAG 定義のdefault_argsパラメータmy_variable、そのデフォルト値は に設定されていますmy_value。テンプレート言語を使用して、ランタイム構成パラメーターとBashOperator{{ }}で定義されたデフォルトのパラメーターにdag_run.confアクセスします。default_args

変数を使用するだけでなく、DAG で接続を使用して外部システムやサービスにアクセスすることもできます。接続を使用すると、DAG 内の資格情報と構成情報を管理したり、実行時に外部システムやサービスに接続したりできます。

DAG で接続を使用する場合、Connection.get()メソッドを。結合を使用した例を次に示します。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.mysql_operator import MySqlOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'my_dag',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    catchup=False
)

my_conn = Connection.get('my_conn')

t1 = MySqlOperator(
    task_id='task_1',
    sql='SELECT * FROM my_table',
    mysql_conn_id=my_conn.conn_id,
    dag=dag,
)

上記の例では、Connection.get()メソッドmy_connという名前の接続情報を取得し、それMySqlOperatorをmysql_conn_idのパラメータに渡します。このようにして、接続情報を Operator で使用して MySQL データベースにアクセスできます。

要約すると、Airflow 変数と接続は保存と共有に役立ちます

gun tei

接続管理と接続の使用について、Airflow 変数について詳しく説明してください

Airflow では、データベース、クラウド サービス、FTP サーバーなどの外部システムやサービスに接続するために接続が使用されます。接続は DAG で使用でき、Airflow ウェブ UI から構成できます。

Airflow では、次の方法を使用して接続を管理できます。

  • 接続の作成: Airflow Web UI の [接続] ページで、[作成] ボタンをクリックして新しい接続を作成します。接続を作成するときは、接続 ID、タイプ、ホスト名、ユーザー名、パスワード、およびその他の情報を指定する必要があります。
  • 接続の編集: Airflow Web UI の [接続] ページで、接続名をクリックして接続の詳細ページに入ります。このページでは、ホスト名、ユーザー名、パスワードなどの接続のプロパティを編集できます。
  • 接続の削除: Airflow Web UI の [接続] ページで、接続名をクリックして接続の詳細ページに入ります。このページで、[削除] ボタンをクリックして接続を削除します。

DAG で接続を使用する場合、Connection.get()メソッドを。結合を使用した例を次に示します。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.mysql_operator import MySqlOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'my_dag',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    catchup=False
)

my_conn = Connection.get('my_conn')

t1 = MySqlOperator(
    task_id='task_1',
    sql='SELECT * FROM my_table',
    mysql_conn_id=my_conn.conn_id,
    dag=dag,
)

上記の例では、Connection.get()メソッドmy_connという名前の接続情報を取得し、それMySqlOperatorをmysql_conn_idのパラメータに渡します。このようにして、接続情報を Operator で使用して MySQL データベースにアクセスできます。

接続を使用するだけでなく、DAG で変数を使用して、構成、パラメーター、資格情報などの情報を保存および共有することもできます。変数を使用すると、より柔軟で構成可能な DAG を実現するのに役立ちます。

DAG で変数を使用する場合、Variable.get()メソッド変数情報を取得し、その変数情報を Operator で使用できます。変数の使用例を次に示します。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.models import Variable
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'my_dag',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    catchup=False
)

my_var = Variable.get('my_variable')

t1 = BashOperator(
    task_id='task_1',
    bash_command=f'echo "{my_var}"',
    dag=dag,
)

上記の例では、Variable.get()メソッドmy_variable名前付き変数を取得し、my_var変数。次に、BashOperator のmy_var変数をコマンドを実行します。

要約すると、Airflow 接続と変数は、構成、パラメーター、資格情報などの情報を DAG に保存して共有するのに役立ちます。接続と変数を使用すると、より柔軟で構成可能な DAG を有効にし、機密情報の管理と保護に役立ちます。

gun tei

Airflow XComs (Cross Task Communication) XCom の紹介を詳しく説明してください

Airflow では、XCom (Cross Communication) はタスク間でデータを渡すためのメカニズムです。XCom を介して、タスクは他のタスクにデータを送信したり、他のタスクからデータを受信したりして、より柔軟で複雑なタスク オーケストレーションとデータ処理を実現できます。

XCom メカニズムは、次の機能をサポートしています。

  • タスク間でデータを共有する
  • データの保存と取得
  • Key値によるデータ取得
  • タスク間の転送データ型を任意の Python データ型としてサポート

Airflow では、XCom データは Airflow メタベースに保存されます。以下を使用して、タスク間でデータを渡すことができます。

  • データの送信: タスクでcontextパラメータをデータを送信します。たとえば、タスクでcontext['task_instance'].xcom_push(key='my_key', value='my_value')メソッドを。
  • データの受信: タスク内のcontextパラメーターをデータを受信します。たとえば、タスクでmy_value = context['task_instance'].xcom_pull(key='my_key')メソッドを。

DAG で XCom を使用する場合、xcom_push()メソッドXCom ストアにデータを送信し、xcom_pull()メソッドを使用して XCom ストアからデータを取得できます。XCom を使用した例を次に示します。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'my_dag',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    catchup=False
)

t1 = BashOperator(
    task_id='task_1',
    bash_command='echo "Hello, Airflow!"',
    dag=dag,
)

t2 = BashOperator(
    task_id='task_2',
    bash_command='echo "{{ ti.xcom_pull(task_ids="task_1") }}"',
    dag=dag,
)

t1 >> t2

上記の例では、タスクはコマンドt1を実行し"echo "Hello, Airflow!"、文字列を XCom ストアに"Hello, Airflow!"格納します。このタスクはt2、テンプレート言語{{ }}とti.xcom_pull()メソッドを使用して"echo "{{ ti.xcom_pull(task_ids="task_1") }}"、コマンドへの引数として XCom ストアからデータを取得します。

要約すると、XCom は Airflow でタスク間でデータを渡すために使用されるメカニズムです。XCom を使用すると、タスク間でデータを共有したり、データを保存および取得したり、任意の Python データ型をサポートしたりできます。DAG で XCom を使用すると、より柔軟で複雑なタスク オーケストレーションとデータ処理が可能になります。

gun tei

Airflow がタスクで XCom を生成および使用する方法を詳しく説明してください

Airflow では、タスクは実行時に XComs (クロスタスク通信) を生成して使用できます。XComs を使用することで、タスクは実行中にデータを共有できるため、より柔軟で複雑なタスク オーケストレーションとデータ処理が可能になります。

タスクで XCom を生成する方法は、データを XCom ストアに格納するtask_instance.xcom_push()メソッド。メソッドのパラメーターにkeyはvalue、keyXCom ストレージ内のデータを識別するために使用される文字列である と が含まれており、valueこれが格納されるデータです。たとえば、次のコードは、タスクで XCom を生成する方法を示しています。

pythonコードをコピーするdef my_task(ds, **kwargs):
    # 产生 XCom 数据
    task_instance = kwargs['task_instance']
    task_instance.xcom_push(key='my_key', value='my_value')

タスクで XComs を使用する方法は、XCom ストアからデータを取得するtask_instance.xcom_pull()メソッド。メソッドのパラメーターkeyにtask_ids、key取得するデータのキー値であり、task_ids取得するタスクの ID を示す文字列または文字列のリストであるオプションのパラメーター が含まれます。指定しない場合task_ids、デフォルトで現在のタスクになります。たとえば、次のコードは、タスクで XCom を使用する方法を示しています。

pythonコードをコピーするdef my_task(ds, **kwargs):
    # 检索 XCom 数据
    task_instance = kwargs['task_instance']
    my_value = task_instance.xcom_pull(key='my_key')
    print(my_value)

DAG では、タスクを連鎖させることで XCom を渡すことができます。たとえば、次のコードは、XCom を使用して 2 つのタスク間でデータを渡す方法を示しています。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'my_dag',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    catchup=False
)

t1 = BashOperator(
    task_id='task_1',
    bash_command='echo "Hello, Airflow!"',
    dag=dag,
)

t2 = BashOperator(
    task_id='task_2',
    bash_command='echo "{{ ti.xcom_pull(task_ids="task_1") }}"',
    dag=dag,
)

t1 >> t2

上記の例では、タスクはコマンドt1を実行し"echo "Hello, Airflow!"、文字列を XCom ストアに"Hello, Airflow!"格納します。このタスクはt2、テンプレート言語{{ }}とti.xcom_pull()メソッドを使用して"echo "{{ ti.xcom_pull(task_ids="task_1") }}"、コマンドへの引数として XCom ストアからデータを取得します。タスク オーケストレーションでは、>>演算子タスクをリンクします。

要約すると、Airflow のタスクは XCom を生成して使用し、実行中にデータを共有できます。XComs を使用すると、より柔軟で複雑なタスク オーケストレーションとデータ処理を実現できます。タスクでは、task_instance.xcom_push()メソッドを

gun tei

続けてください

task_instance.xcom_pull()` メソッドは、XCom ストアから XCom を取得します。DAG では、タスクを連鎖させることで XCom を渡すことができます。

gun tei

Airflow テンプレートと Jinja テンプレート エンジンがテンプレートを使用してタスク パラメータを動的に生成する方法を詳しく説明してください

Airflow では、テンプレートはタスク パラメータを動的に生成できるメカニズムです。テンプレートには、タスクの実行中に必要に応じて置換できるテンプレート変数を含めることができます。Airflow は、Jinja テンプレート エンジンを使用してテンプレートを処理します。

Jinja は Python 用の人気のあるテンプレート エンジンで、論理制御、変数、フィルター、およびその他の機能をサポートしているため、ユーザーはテンプレートを使用してさまざまなテキスト形式をすばやく生成できます。Airflow では、Jinja テンプレート エンジンを使用して、タスク名、Bash コマンド、SQL ステートメントなどのさまざまなタスク パラメータを処理できます。

Jinja テンプレートは、二重中括弧を使用してテンプレート変数{{ }}を識別します。たとえば、次のコードは、BashOperator でテンプレート変数を使用する方法を示しています。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'my_dag',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    catchup=False
)

my_var = 'Airflow'

t1 = BashOperator(
    task_id='task_1',
    bash_command='echo "Hello, {{ var.value.my_var }}!"',
    dag=dag,
)

上記の例では、変数を使用して文字列my_varが定義され'Airflow'、タスクt1の{{ var.value.my_var }}。Airflow のvar.value変数はAirflow の変数を表し、var.value変数名を使用して変数の値にアクセスできます。タスクの実行中、Jinja テンプレート エンジンはテンプレート変数を文字列に{{ var.value.my_var }}置き換えて'Airflow'、最終的な Bash コマンドを生成します"echo "Hello, Airflow!"。

var.value変数に加えて、Airflow には、テンプレートで使用できる他のグローバル変数もいくつか用意されています。例えば：

  • ds: の形式の現在の実行日YYYY-MM-DD。
  • ds_nodash: の形式の現在の実行日YYYYMMDD。
  • ts: の形式での現在の実行時間YYYY-MM-DDTHH:mm:ss。
  • ts_nodash: の形式での現在の実行時間YYYYMMDDTHHmmss。
  • yesterday_ds: 形式の昨日の日付YYYY-MM-DD。
  • yesterday_ds_nodash: 形式の昨日の日付YYYYMMDD。

テンプレートを使用する場合、条件文、ループ文、文字列処理など、Jinja テンプレート エンジンがサポートするさまざまなロジック制御およびフィルタ機能も使用できます。たとえば、次のコードは、条件ステートメントと文字列フィルターを使用してタスク名を生成する方法を示しています。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'my_dag',
    schedule_interval='0 0 * * *',
    start_date=datetime(2023, 1,
gun tei

続けてください

1)、キャッチアップ = False )

my_var = ‘Airflow’ my_list = [‘apple’, ‘banana’, ‘orange’]

for fruit in my_list: t = BashOperator( task_id=’task_’ + fruit, bash_command=’echo “こんにちは、{{ var.value.my_var }}! これは {{ fruit|capitalize }} です。”’, dag=dag 、 )

goコピーコード
在上述例子中，使用变量 `my_var` 定义了一个字符串 `'Airflow'`，使用列表 `my_list` 定义了一个包含三个字符串的列表。然后，使用循环语句 `for` 在 DAG 中生成三个 BashOperator 任务，任务名称根据循环变量 `fruit` 动态生成。在任务 `t` 的 Bash 命令中使用了模板变量 `{{ var.value.my_var }}` 和字符串过滤器 `{{ fruit|capitalize }}`，生成最终的 Bash 命令，例如 `"echo "Hello, Airflow! This is Apple."`。

总之，在 Airflow 中，模板是一种可以动态生成任务参数的机制。模板可以包含模板变量，模板变量可以在任务执行时根据需要进行替换。Airflow 使用 Jinja 模板引擎来处理模板。Jinja 模板使用双大括号 `{{ }}` 来标识模板变量，还支持各种逻辑控制和过滤器功能。可以使用模板快速生成各种文本格式的任务参数，从而实现更灵活、更复杂的任务编排和数据处理。
gun tei

詳しく説明してください Airflow テンプレートと、Jinja テンプレートをタスク定義で使用する Jinja テンプレート エンジン

Airflow では、Jinja テンプレートをタスク定義で使用して、タスク パラメータを動的に生成できます。タスク名、Bash コマンド、SQL ステートメントなどのさまざまなタスク パラメーターは、Jinja テンプレートを使用して簡単に処理できます。

タスク定義では、変数、ロジック コントロール、フィルターなど、Jinja テンプレート エンジンのさまざまな機能を使用して、タスク パラメーターを動的に生成できます。Jinja テンプレートは、二重中かっこを使用してテンプレート変数{{ }}を識別し、{% %}論理制御ステートメントを識別し、Airflow の JSON 型変数にアクセスする{{ var.json.* }}ために。一般的な Jinja テンプレートの構文を次に示します。

  • テンプレート変数: 変数を{{ variable }}識別する。この変数は、タスクの実行時に変数の値に動的に置き換えることができます。例: pythonCopy コードfrom airflow import DAG from airflow.operators.bash_operator import BashOperator from datetime import datetime dag = DAG( 'my_dag', schedule_interval='0 0 * * *', start_date=datetime(2023, 1, 1), catchup=False ) my_var = 'Airflow' t1 = BashOperator( task_id='task_1', bash_command='echo "Hello, {{ my_var }}!"', dag=dag, ) 上記の例では、変数を使用して文字列my_varを定義し'Airflow'、タスクt1の{{ my_var }}。タスクの実行中、Jinja テンプレート エンジンはテンプレート変数を文字列に{{ my_var }}置き換えて'Airflow'、最終的な Bash コマンドを生成します"echo "Hello, Airflow!"。
  • 論理制御ステートメント:{% if condition %}および{% endif %}、条件に従ってタスク パラメーターを生成するかどうかを決定できる条件ステートメントを識別します。例: pythonCopy コードfrom airflow import DAG from airflow.operators.bash_operator import BashOperator from datetime import datetime dag = DAG( 'my_dag', schedule_interval='0 0 * * *', start_date=datetime(2023, 1, 1), catchup=False ) my_var = 'Airflow' my_condition = True t1 = BashOperator( task_id='task_1', bash_command='{% if my_condition %}echo "Hello, {{ my_var }}!"{% endif %}', dag=dag, ) 上記の例では、文字列my_varは variable を使用して定義され'Airflow'、ブール変数は variable を使用してmy_condition定義されますTrue。次にt1、タスクの Bash コマンドで条件ステートメント{% if my_condition %}と{% endif %}変数が truemy_conditionかどうかを使用されます。variablemy_conditionがテンプレート変数を使用して{{ my_var }}Bash を生成します
gun tei

続けてください

command "echo "Hello, Airflow!"、それ以外の場合、コマンドは生成されません。

  • フィルター:{{ variable | filter }}形式、大文字と小文字の変換、日付の書式設定など、変数をフィルター処理します。例: pythonCopy コードfrom airflow import DAG from airflow.operators.bash_operator import BashOperator from datetime import datetime dag = DAG( 'my_dag', schedule_interval='0 0 * * *', start_date=datetime(2023, 1, 1), catchup=False ) my_var = 'Airflow' t1 = BashOperator( task_id='task_1', bash_command='echo "Hello, {{ my_var|upper }}!"', dag=dag, ) 上記の例では、変数 を使用して文字列my_varを定義し'Airflow'、タスクt1の|upper文字列を大文字に変換します。タスクの実行中、Jinja テンプレート エンジンはテンプレート変数を文字列に{{ my_var|upper }}置き換えて'AIRFLOW'、最終的な Bash コマンドを生成します"echo "Hello, AIRFLOW!"。

つまり、Airflow では、Jinja テンプレートを使用すると、タスク パラメーターを簡単かつ動的に生成して、より柔軟で効率的なタスク配置を実現できます。テンプレート変数、論理制御文、フィルタなどの機能をタスクの要求に応じて自由に組み合わせて、さまざまなタスクパラメータを生成できます。

gun tei

Airflow テンプレートと Jinja テンプレート エンジンの Airflow マクロと機能について詳しく説明してください

Jinja テンプレートの使用に加えて、Airflow には、DAG で動的タスク パラメータを生成するための多数の組み込みマクロと関数が用意されています。マクロと関数は、DAG 書き込みのプロセスを大幅に簡素化し、コーディング効率を向上させることができます。

Airflow の組み込みマクロと関数は、主に次のカテゴリに分類されます。

  • 時間マクロ: 一般的に使用される時間形式と時間計算関数を提供します。たとえば、ds現在のタスクの実行日を示す、ds_nodash現在のタスクの実行日を示す、途中のセパレータを削除する、execution_date現在のタスクの実行時刻を示す、prev_ds前のタスクの実行日を示す、など. これらの時間マクロを使用して、ファイル名、ディレクトリ名、SQL クエリ ステートメントなどを動的に生成するなどのタスク パラメーターを生成できます。
  • ファイル パス マクロ: Airflow のインストール ディレクトリを示す、マクロのストレージ パスを示す、一時ファイル パスを示すなど、airflow_home一般的に使用されるファイル パス形式を提供します。これらのファイル パス マクロを使用して、ファイル パスやディレクトリ パスなどを動的に生成するなどのタスク パラメータを生成できます。macrostmp
  • データベース接続マクロ: いくつかのデータベース接続文字列形式を提供します。たとえば、PostgreSQL データベース接続文字列postgres_conn_idを表したり、 mysql_conn_idMySQL データベース接続文字列を表したりします。これらのデータベース接続マクロを使用して、データベースへの動的接続、データベース内のデータの読み取りなどのタスク パラメータを生成できます。
  • 変換関数: JSON 文字列から Python オブジェクトへの変換、文字列から日時オブジェクトへの変換など、json.loads一般的に使用されるデータ型変換関数を提供します。datetime.strptimeこれらの変換関数を使用して、文字列型を数値型や日時型などに変換するなど、タスク パラメーターを処理できます。
  • 演算関数: 切り上げ関数の表現、時差関数の表現math.ceilなど、一般的に使用される数学および論理演算関数を提供します。datetime.timedeltaこれらの算術関数を使用して、2 つの日時の時間差の計算、タスクの実行時間の計算など、タスク パラメーターを処理できます。

一般的に使用されるマクロと関数の例を次に示します。

pythonコードをコピーするfrom airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.postgres_operator import PostgresOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval='@daily',
    catchup=False
)

t1 = BashOperator(
    task_id='task_1',
    bash_command='echo "{{ ds }} {{ ds_nodash }} {{ ts }} {{ ts_nodash }}"',
    dag=dag,
)

t2 = PostgresOperator(
    task_id='task_2',
    postgres_conn_id='my_postgres',
    sql='SELECT * FROM my_table WHERE date = \'{{ ds }}\'',
    dag=dag,
)

t3 = BashOperator(
    task_id='task_3',
gun tei

続けてください

makefileコードをコピーするbash_command='echo "{{ var.value.my_var | int + 1 }}"',
dag=dag,

)

上記の DAG で、{{ ds }}と は、現在のタスクの実行日を{{ ds_nodash }}それぞれ。{{ ts }}と は、現在のタスク実行のタイムスタンプを表します。{{ ts_nodash }}それぞれ。{{ var.value.my_var | int + 1 }}Airflow 変数を整数にmy_var変換して。

組み込みのマクロと関数に加えて、Airflow はカスタム マクロと関数もサポートしています。次の構成を Airflow 構成ファイルに追加して、カスタム マクロと関数モジュールを指定できます。

iniCopyコード[core]
user_defined_macros = my_macros
user_defined_filters = my_filters

my_macrosと は、my_filtersそれぞれカスタム マクロとフィルターが配置されている Python モジュールです。カスタム マクロとフィルターは、特定の仕様に従って作成する必要があります。詳細については、公式ドキュメントを参照してください。

つまり、Airflow では、マクロと関数を使用することで、DAG の記述プロセスを大幅に簡素化し、コードの可読性と保守性を向上させることができます。特定のビジネス ニーズに応じて、適切なマクロと関数を選択してタスク パラメータを処理し、より柔軟で効率的なタスク配置を実現できます。

gun tei

モニタリング用の Airflow Web インターフェイスを使用して、Airflow のモニタリングとロギングについて詳しく説明してください

Airflow は、DAG、タスク、スケジューラなどを簡単に監視および管理するためのウェブ インターフェースを提供します。Web インターフェイスでは、タスクの実行ステータス、ログ出力、タスクの実行時間などの詳細情報を表示できます。これは、ユーザーがトラブルシューティングを行い、パフォーマンスを最適化するのに便利です。

Airflow ウェブ インターフェースには、主に次の部分が含まれます。

  • DAG リスト ページ: DAG 名、ステータス、最終実行時間、その他の情報を含むすべての DAG を表示します。DAG は、リスト ページで開始、一時停止、スケジュール、編集、および削除できます。
  • DAG 詳細ページ: DAG タスク リスト、タスク ステータス、タスク実行時間、タスク ログ出力、およびその他の情報を含む、指定された DAG の詳細情報を表示します。詳細ページで、タスクを開始、一時停止、スケジュール、編集、および削除できます。
  • ログページ: 指定したタスクのログ出力を表示します。ログ出力は、時間、レベル、タスク ID、およびその他の条件に従ってフィルタリングできます。ログ ページでは、タスク ログのダウンロード、タスク ログのクリア、タスクの再実行などを行うことができます。
  • タスク インスタンス ページ: タスクの開始時間、終了時間、実行時間、およびその他の情報を含む、指定されたタスクの実行ステータスと実行時間を表示します。タスク インスタンス ページから、タスクの再実行、タスク ステータスのクリアなどを行うことができます。
  • 統計ページ: DAG の数、タスクの数、タスクの成功率などの情報を含む、Airflow の全体的な統計を表示します。統計ページでは、さまざまなタスクの実行ステータスと統計データを表示およびエクスポートできます。

Airflow は、Web インターフェースに加えて、便利なログ管理と分析のためのさまざまなログ出力方法も提供します。タスクログは、ファイル、データベース、ログサーバーなどのさまざまなターゲットに出力できるため、ユーザーによる集中管理と監視が容易になります。構成ファイルまたはコードを使用してログ出力モードとレベルを設定し、さまざまなログ要件を満たすことができます。

つまり、Airflow では、Web インターフェイスとログ出力モードを使用してタスクを簡単に監視および管理できるため、タスクの信頼性と保守性が向上します。特定のビジネス ニーズに応じて、適切な監視方法とログ出力方法を選択して、よりインテリジェントで効率的なタスクのスケジューリングと運用と保守を実現できます。

gun tei

Airflow の監視とログについて詳しく説明してください タスクログを表示する

Airflow では、Web インターフェース、コマンドライン ツール、ログ出力ターゲットなど、さまざまな方法でタスク ログを表示できます。Web インターフェイスでは、次の手順でタスク ログを表示できます。

  1. DAG リスト ページで、指定した DAG を選択して DAG の詳細ページに入ります。
  2. DAG の詳細ページで、指定されたタスクを選択してタスク インスタンス ページに入ります。
  3. タスク インスタンス ページで、ログ ボタンをクリックしてタスク ログ ページに入ります。
  4. タスク ログ ページでは、タスクの詳細なログ出力を表示し、時間、レベル、タスク ID およびその他の条件に従ってフィルター処理できます。同時に、タスク ログをダウンロードし、タスク ログをクリアして、タスク ログ ページでタスクを再実行することもできます。

Web インターフェイスに加えて、コマンド ライン ツールを使用してタスク ログをairflow logs表示する。次のコマンドを使用して、特定のタスクのログを表示できます。

phpコードをコピーするairflow logs <dag_id> <task_id> --execution-date <date>

このうち、 は<dag_id>DAG の名前を示し、<task_id>タスクの名前を示し、<date>タスクが実行された日付を示します。このコマンドを使用して、タスクの詳細なログ出力を表示できます。ログ出力は、時間、レベル、およびその他の条件に従ってフィルタリングできます。

上記の方法に加えて、構成ファイルまたはコードを使用して、ログの出力方法とレベルを設定することもできます。タスクログは、ファイル、データベース、ログサーバーなどのさまざまなターゲットに出力できるため、ユーザーによる集中管理と監視が容易になります。特定のビジネス ニーズに応じて、適切なログ出力モードとレベルを選択して、よりインテリジェントで効率的なタスクのスケジューリングと運用と保守を実現できます。

つまり、Airflow では、タスク ログを簡単に表示して、タスクの信頼性と保守性を向上させることができます。特定のニーズに応じて、適切なログ出力モードとレベルを選択して、よりインテリジェントで効率的なタスクの監視と管理を実現できます。

gun tei

Airflow の監視とログ設定のタスクのステータスと SLA を詳しく説明してください

Airflow では、タスクのステータスと SLA (サービス レベル アグリーメント) メカニズムを通じて、タスクの実行を監視および管理できます。タスクのステータスには、完了、実行中、待機中、失敗などのさまざまな状態を含む、タスクの現在の状態が反映されます。SLA とは、指定された時間内にタスクを完了する必要があるという合意を指し、タスクのパフォーマンスと信頼性を測定するために使用できます。

Airflow のタスク ステータスと SLA メカニズムは、次の方法で設定および監視できます。

  1. タスク ステータスの設定

タスクのステータスはタスク定義で設定できます。次のメソッドを使用してタスクのステータスを設定できます。

  • タスクの最後に、PythonOperator と xcom_push メソッドを使用して、タスクの状態を XComs に書き込みます。
pythonコードをコピーするdef my_task(**context):
    # 执行任务逻辑
    task_status = 'success' # or 'failed'
    context['ti'].xcom_push(key='task_status', value=task_status)

my_task_operator = PythonOperator(
    task_id='my_task',
    python_callable=my_task,
    provide_context=True,
    dag=dag,
)
  • タスクの最後に、BashOperator および airflow CLI コマンドを使用して、タスク ステータスをタスク ステータス ファイルに書き込みます。
pythonコードをコピーするmy_task_operator = BashOperator(
    task_id='my_task',
    bash_command='echo "success" > /tmp/my_task_status',
    dag=dag,
)

my_task_operator.set_downstream(set_task_state_op)

その中で、set_task_state_op特定のニーズに応じて、設定タスクのステータスを表す演算子を選択できます。

  1. タスクのステータスと SLA を監視する

タスクのステータスと SLA は、Airflow ウェブ インターフェースで監視できます。DAG の詳細ページでは、タスクのステータスと、SLA が要件を満たしているかどうかを確認できます。同時にアラームや通知をメールやSlackなどで送信することもでき、タスクの信頼性や保守性を向上させます。

タスク ステータスと SLA メカニズムに加えて、Airflow は、タスクの監視と管理を容易にするさまざまな監視およびアラーム メカニズムも提供します。特定のビジネス ニーズに応じて、適切な監視とアラームの方法を選択して、よりインテリジェントで効率的なタスクのスケジューリングと運用と保守を実現できます。

つまり、Airflow では、タスクのステータスと SLA を簡単に設定して、タスクの信頼性と保守性を向上させることができます。特定のビジネス ニーズに応じて、適切な監視およびアラーム メカニズムを選択して、よりインテリジェントで効率的なタスク スケジューリングおよび運用と保守を実現できます。

gun tei

Docker を使用して Airflow をデプロイする Airflow のデプロイとセキュリティについて詳しく説明してください

Docker を使用して Airflow をデプロイすると、デプロイと管理のプロセスが簡素化され、デプロイの効率と保守性が向上します。Docker を使用して Airflow をデプロイする一般的な手順は次のとおりです。

  1. Docker と Docker Compose をインストールします。
  2. docker-compose.ymlAirflow コンテナと関連する依存関係を構成するファイルを作成します。
yamlコードをコピーversion: '3'

services:
  postgres:
    image: postgres:13
    environment:
      POSTGRES_USER: postgres
      POSTGRES_PASSWORD: postgres
      POSTGRES_DB: airflow

  redis:
    image: redis:latest

  webserver:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    depends_on:
      - postgres
      - redis
    environment:
      - POSTGRES_USER=postgres
      - POSTGRES_PASSWORD=postgres
      - POSTGRES_DB=airflow
      - REDIS_HOST=redis
      - EXECUTOR=CeleryExecutor
      - FERNET_KEY=${FERNET_KEY}
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - ./dags:/usr/local/airflow/dags
      - ./logs:/usr/local/airflow/logs
      - ./plugins:/usr/local/airflow/plugins

このうち、 はwebserverAirflow Web サーバーを示し、postgresAirflow が使用する PostgreSQL データベースを示し、redisAirflow が使用する Redis サーバーを示します。volumesこの属性は、コンテナとホスト間のデータ マウントを表します。

  1. DockerfileAirflow コンテナ イメージを構成するファイルを作成します。
dockerfileコードをコピーするFROM apache/airflow:2.2.0
RUN pip install --no-cache-dir redis

このうち、 はapache/airflow:2.2.0Airflow コンテナ イメージのバージョンを示し、RUNコマンドは Redis クライアント ライブラリのインストールを示します。

  1. docker-compose upコマンドを実行してAirflow コンテナを起動します。

Airflow コンテナが展開された後、次の側面を含め、コンテナのセキュリティをさらに改善する必要があります。

  1. HTTPS プロトコルを使用して Web インターフェイスと API インターフェイスを保護し、データの乗っ取りや盗難を防ぎます。
  2. パスワードやキーなどの認証メカニズムを使用して、機密データと操作を保護します。
  3. コンテナは定期的に更新および監視され、安全性が確保されています。
  4. コンテナー オーケストレーション ツールとサービス レジストリを使用して、コンテナーの自動化と保守性を向上させます。

つまり、Docker を使用して Airflow をデプロイすると、デプロイの効率と保守性が向上すると同時に、コンテナーの信頼性とセキュリティを確保するために、コンテナーのセキュリティと監視メカニズムを強化する必要があります。

gun tei

Airflow のデプロイとセキュリティの Airflow クラスターのデプロイについて詳しく説明してください

Airflow クラスターのデプロイとは、高可用性とスケーラビリティを実現するために Airflow コンポーネントを複数のノードにデプロイすることを指します。Airflow クラスタのデプロイでは、次の側面を考慮する必要があります。

  1. 展開アーキテクチャ

Airflow クラスターのデプロイ アーキテクチャは、マスター/スレーブ モード、分散モード、ハイブリッド モードなど、さまざまな形式を取ることができます。マスター/スレーブ モードとは、Airflow コンポーネントを 2 つのノードにデプロイすることを指します。そのうちの 1 つはマスター ノードで、タスクのスケジューリングと管理を担当し、もう 1 つのノードはスレーブ ノードで、タスクの実行を担当します。分散モードとは、複数のノードに Airflow コンポーネントをデプロイすることを指し、ノードの数と構成方法は、さまざまなビジネス ニーズとリソース構成に従って選択できます。ハイブリッド モードとは、Airflow コンポーネントを複数のノードにデプロイすることを指し、マスター/スレーブ モードと分散モードを同時に使用して、より柔軟で信頼性の高いデプロイ ソリューションを実現します。

  1. セキュリティメカニズム

Airflow クラスタのデプロイには、次のような強化されたセキュリティ メカニズムが必要です。

  • HTTPS プロトコルを使用して Web インターフェイスと API インターフェイスを保護し、データの乗っ取りや盗難を防ぎます。
  • パスワードやキーなどの認証メカニズムを使用して、機密データと操作を保護します。
  • コンテナは定期的に更新および監視され、安全性が確保されています。
  • コンテナー オーケストレーション ツールとサービス レジストリを使用して、コンテナーの自動化と保守性を向上させます。
  • ファイアウォールとネットワーク分離メカニズムを使用して、外部からの攻撃と内部リークを防ぎます。
  1. 高可用性

Airflow クラスターのデプロイでは、単一障害点によるタスク実行の失敗を防ぐために、高可用性を確保する必要があります。高可用性は、次の方法で向上させることができます。

  • ロード バランサーを使用して、タスク リクエストを複数のノードに分散します。
  • マスター/スレーブ モードを使用して、マスター ノードが障害時にスレーブ ノードに自動的に切り替わるようにします。
  • データのバックアップと回復のメカニズムを使用して、タスク データのセキュリティと整合性を確保します。
  • コンテナー オーケストレーション ツールとコンテナー サービス レジストリを使用して、コンテナーの弾力性とスケーラビリティを向上させます。

つまり、Airflow クラスターのデプロイのプロセスでは、特定のビジネス ニーズとリソース構成に従って、適切なデプロイ アーキテクチャとセキュリティ メカニズムを選択する必要があると同時に、高可用性と保守性を確保する必要があります。タスクの信頼性と安定性。

gun tei

Airflow の展開とセキュリティ構成について説明してください Airflow の認証と認可について詳しく説明してください

Airflow の認証と承認は、Airflow のセキュリティを保護するための重要な手段であり、Airflow Web インターフェースと API インターフェースへのユーザーのアクセスと操作を制限できます。Airflow では、次のようなさまざまな認証および承認方法を使用できます。

  1. 基本認証

基本認証は最も単純な認証方法であり、ユーザーはユーザー名とパスワードによって認証されます。Airflow Web インターフェースは、Apache や Nginx などの Web サーバーが提供する Basic 認証モジュールを使用して認証できます。Airflow 構成ファイルではwebserver_authenticate、webserver_userパラメーターを設定して基本認証を有効にし、ユーザー名とパスワードを設定できます。

  1. LDAP 認証

LDAP 認証は、既存の LDAP ディレクトリ サービスを使用してユーザーを認証できる、一般的なエンタープライズ レベルの認証方法です。Airflow 構成ファイルではauthenticate、auth_backendパラメーターを設定して LDAP 認証を有効にし、LDAP サーバーとユーザー情報を設定できます。

  1. OAuth2 認証

OAuth2認証は、シングルサインオンやセキュリティ認可などの機能を実装できるトークンベースの認証方式です。Airflow では、Flask-AppBuilder が提供する OAuth2 認証モジュールを使用して、Airflow Web インターフェイスを認証できます。Airflow 構成ファイルではrbac、auth_typeパラメータを設定して OAuth2 認証を有効にし、OAuth2 サーバーとクライアントの情報を設定できます。

  1. RBAC 承認

RBAC 承認はロールベースの承認方法であり、Airflow Web インターフェースと API インターフェースへのユーザーのアクセス権と操作権を制御できます。Airflow では、Flask-AppBuilder が提供する RBAC 承認モジュールを使用して、Airflow Web インターフェイスを承認できます。Airflow 構成ファイルでは、rbacパラメーター。

つまり、Airflow 展開のプロセスでは、特定のビジネス ニーズとセキュリティ要件に応じて適切な認証および承認方法を選択し、Airflow システムのセキュリティと安定性を確保するためにユーザー権限を厳密に制限する必要があります。

gun tei

Airflow カスタム プラグインと Operator プラグイン システムの導入について詳しく説明してください

Airflow カスタム プラグインと Operator プラグインは、Airflow 機能を拡張するための重要な手段です. ビジネス ニーズとリソース構成に応じて、一部の新しい Operator とプラグインをカスタマイズして、タスク プロセスの管理と実行をより適切にサポートできます.

  1. Operator プラグイン システムの紹介

Operator プラグイン システムは、既存の Operator 機能を拡張したり、新しい Operator タイプをカスタマイズしたりするために Airflow によって提供されるメカニズムです。Airflow では、新しい Operator タイプを追加したり、Operator プラグイン システムを介して既存の Operator タイプをカスタマイズしたりして、特定のビジネス ニーズを満たすことができます。Operator プラグイン システムは Python モジュールを実装する必要があります。このモジュールには、Operator クラスと、テンプレート、パラメーターなどのいくつかの追加機能が含まれています。

  1. Airflow カスタム プラグイン

Airflow カスタム プラグインは、Hook、Sensor、Macro、Executor、Web UI など、Airflow の機能を拡張するための一般的なプラグイン メカニズムです。Airflow では、フックやセンサーのカスタマイズ、Executor の拡張、カスタム Web UI ページの追加など、カスタム プラグインを介していくつかの追加機能を実装できます。カスタム プラグインは Python モジュールを実装する必要があります。このモジュールには、defaul_plugin関数、hooksクラス、クラスoperatorsなどの特定の関数とクラスが含まれています。

つまり、Airflow カスタム プラグインと Operator プラグインは、Airflow 機能を拡張するための重要なメカニズムです.一部の新しい Operator とプラグインは、タスクの管理と実行をより適切にサポートするために、特定のビジネス ニーズとリソース構成に従ってカスタマイズおよび実装できます。プロセス。これらの拡張メカニズムを使用することで、Airflow の柔軟性とスケーラビリティが大幅に向上し、ユーザーにより良いタスク スケジューリングと管理エクスペリエンスが提供されます。

gun tei

カスタム Operator を記述するための Airflow カスタム プラグインと Operator について詳しく説明してください。

Airflow カスタム Operator はBaseOperator、execute()クラスを拡張してメソッドを実装することで作成されます。カスタム Operator を作成することで、特定のデータ ソースとの統合、カスタム アルゴリズムの実行など、特定のビジネス ニーズを満たすことができます。

カスタム Operator を作成するための基本的な手順は次のとおりです。

  1. Python モジュールを作成する

最初に、カスタム Operator のコードを格納するために Python モジュールを作成する必要があります。新しい Python ファイルは、Airflow インストール ディレクトリの下のdagsディレクトリmy_operator.py。

  1. 依存関係のインポート

Python モジュールでは、BaseOperatorクラス。例えば：

javascriptコードをコピーfrom airflow.models.baseoperator import BaseOperator
from airflow.utils.decorators import apply_defaults
  1. カスタム Operator クラスを作成する

BaseOperatorクラスから継承してメソッドを実装することにより、execute()カスタム Operator クラスを作成します。カスタム Operator クラスでは、いくつかの追加のプロパティとメソッドを追加して、特定の機能を実現できます。例えば：

rubyコードをコピーclass MyOperator(BaseOperator):
    @apply_defaults
    def __init__(self, my_arg, *args, **kwargs):
        super(MyOperator, self).__init__(*args, **kwargs)
        self.my_arg = my_arg

    def execute(self, context):
        # 自定义逻辑
        pass

上記の例では、MyOperatorclass はBaseOperatorclass、__init__()余分なパラメーターが method に追加されmy_arg、デフォルトのパラメーターは@apply_defaultsdecorator。execute()メソッドでは、カスタム ロジックを追加できます。

  1. DAG ファイルを構成する

DAG ファイルでは、カスタム オペレータはPythonOperatorclass。例えば：

javaコードをコピーfrom my_operator import MyOperator

my_task = MyOperator(
    task_id='my_task',
    my_arg='my_value',
    dag=dag
)

上記の例ではMyOperator、my_taskという名前のタスクがクラスで作成され、追加のパラメーターが渡されますmy_arg。DAG ファイルでは、他の Operator と同様に、このタスクの依存関係やその他のパラメーターを設定できます。

つまり、カスタム Operator を作成することで、特定のビジネス ニーズを満たし、Airflow の機能とスケーラビリティを強化できます。カスタム Operator を作成するときは、Airflow のプログラミング パターンと仕様に従って、コードの読みやすさと保守性を確保する必要があります。

gun tei

Airflow カスタム プラグインと Operator について詳しく説明してください カスタム Operator を Airflow に追加する

カスタム Operator を Airflow に追加するには、次の手順が必要です。

  1. プラグインを作成

まず、カスタム Operator のコードを格納するプラグインを作成する必要があります。プラグインは、Airflow の関連する Operator、Sensor、Hook、Macro などのコレクションです。新しい Python モジュールは、Airflow インストール ディレクトリの下のpluginsディレクトリmy_plugin.py。

  1. カスタム Operator を作成する

プラグインにカスタム Operator を記述します。具体的な手順は前の回答で説明したとおりです。

  1. オペレータ登録

AirflowPluginclassを介して実装できるカスタム Operator をプラグインに登録します。例えば：

arduinoコードをコピーfrom airflow.plugins_manager import AirflowPlugin

class MyPlugin(AirflowPlugin):
    name = 'my_plugin'
    operators = [MyOperator]

上記の例ではMyPlugin、my_plugin指定されたプラグインがクラスを通じて登録され、カスタム オペレータがMyOperatorプラグインのオペレータ リストに追加されます。

  1. プラグインを有効にする

最後に、Airflow 構成ファイルでプラグインを有効にする必要があります。プラグインのリストは、次のような構成ファイルのセクションの構成airflow.cfgできます。[core]plugins_folder

javascriptコードをコピーplugins_folder = /path/to/plugins_folder, /path/to/my_plugin

上記の例では、/path/to/my_pluginカスタム プラグインを含むディレクトリへのパス。

上記の手順を完了すると、カスタム Operator を他の Operator と同様に Airflow で使用できます。

要約すると、Airflow にカスタム Operator を追加するには、プラグインを作成し、カスタム Operator を記述し、Operator を登録し、構成ファイルでプラグインを有効にする必要があります。これらの手順により、カスタム Operator を Airflow に追加して、特定のビジネス ニーズを実現できます。

gun tei

Airflow のベスト プラクティスのコード構成とモジュール化について詳しく説明してください

コードの編成とモジュール性は、Airflow のベスト プラクティスの重要な側面です。優れたコード構成とモジュール性により、Airflow DAG ファイルの理解、維持、拡張が容易になります。

Airflow DAG ファイルを整理してモジュール化するための一般的なベスト プラクティスを次に示します。

  1. タスクをモジュールに分割

タスクをモジュールに分割すると、DAG ファイルの管理が容易になります。たとえば、各タスクのコードを保持するためにtasks呼び出される。tasksディレクトリでは、タスクごとに 1 つずつ、複数の Python モジュールを作成できます。

  1. 構成ファイルを使用する

ハードコーディングを避けるために、DAG の定数と構成を個別の構成ファイルに入れることができます。たとえば、各タスクの構成を保持するconfig.py名前の。DAG ファイルでは、importステートメント。

  1. テンプレートと変数の使用

テンプレートと変数を使用して、タスク パラメーターを動的に生成できます。たとえば、Jinja テンプレートを使用してタスク定義で SQL ステートメントを生成し、ハードコーディングを回避します。DAG ファイルでは、テンプレートと変数を Airflow 変数で管理できます。

  1. 抽象的な共有コード

DAG 内の共有コードは、個別の Python モジュールに抽象化できます。たとえば、データベース接続、データ処理関数などの共有コードを格納するためにutils.py呼び出される。DAG ファイルでは、importステートメント。

  1. マクロと関数の使用

マクロと関数を使用して、DAG ファイルのコードを簡素化できます。たとえば、一般的に使用されるマクロと関数を DAG ファイルで定義すると、コード サイズが小さくなり、読みやすさが向上します。

  1. 使用上の注意

DAG ファイルにコメントを追加すると、コードの意図とタスク間の関係を明確にするのに役立ちます。コメントには、タスクの説明、依存関係、変数、構成情報などを含めることができます。

要約すると、Airflow DAG ファイルは、適切なコード構成とモジュール化によって、理解しやすく、維持しやすく、拡張しやすくなります。DAG ファイルを整理してモジュール化する場合、タスクをモジュールに分割する、構成ファイルを使用する、テンプレートと変数を使用する、共有コードを抽象化する、マクロと関数を使用する、注釈を使用するなど、従うべきいくつかのベスト プラクティスがあります。

gun tei

詳しく説明してください 動的に生成された DAG を使用した Airflow のベスト プラクティスの生成

Airflow では、動的に生成された DAG は、オンデマンドでタスクを生成および管理するための非常に強力で柔軟な手法です。動的に生成された DAG を操作するためのベスト プラクティスを次に示します。

  1. Jinja テンプレート エンジンの使用

Jinja テンプレート エンジンは、Airflow が動的に DAG を生成する主な方法です。DAG の名前、説明、タスク、依存関係、デフォルト パラメーターなどは、Jinja テンプレート エンジンを使用して生成できます。DAG ファイルでは、Jinja テンプレート コードを挿入する{% ... %}ために{% for i in range(10) %}。

  1. パラメータ化された DAG の使用

パラメータ化された DAG により、DAG の生成がより柔軟になります。Airflow 変数を使用して、日付範囲、データソース名、テーブル名などの DAG のパラメーターを保存できます。DAG ファイルでは、Jinja テンプレート エンジンと Airflow 変数を介して DAG を動的に生成できます。

  1. コードの重複を避ける

DAG を動的に生成するときは、コードの重複を避けるように注意する必要があります。共有コードは、個別の関数またはクラスに抽出して、必要に応じて呼び出すことができます。これにより、コードの重複が減り、DAG の生成がよりシンプルになり、保守しやすくなります。

  1. デバッグ ツールを使用する

DAG を動的に生成すると、構文エラー、パラメーター エラー、論理エラーなどの問題が発生する場合があります。DAG のデバッグに役立つデバッグ ツールが用意されています。たとえば、airflow testこのコマンド。

  1. DAG の視覚化を確認する

DAG が動的に生成された後、DAG の視覚化をチェックして、DAG の依存関係とタスクが正しく設定されていることを確認できます。Airflow ウェブ インターフェースを使用して、DAG の視覚化を表示し、タスクのステータスや実行時間などの情報を確認できます。

要約すると、動的に生成された DAG を使用する場合、Jinja テンプレート エンジンの使用、パラメーター化された DAG の使用、コードの重複の回避、デバッグ ツールの使用、DAG ビジュアライゼーションの検査など、いくつかのベスト プラクティスに従う必要があります。これらのベスト プラクティスにより、動的に生成された DAG をより柔軟に、保守しやすく、拡張しやすくすることができます。

gun tei

Airflow のベスト プラクティス生成タスクの再試行戦略について詳しく説明してください

Airflow では、タスクの再試行は、タスクの失敗や例外に対処するのに役立つ非常に重要なメカニズムです。タスクの再試行戦略で使用できるいくつかのベスト プラクティスを次に示します。

  1. タスクの再試行を有効にする

DAG ファイルで、タスクの再試行メカニズムを有効にし、再試行回数と再試行間隔を設定する必要があります。デフォルトでは、ジョブが失敗すると、Airflow は 3 回の再試行を試行します。再試行の間隔は 5 分です。再試行回数と再試行間隔は、DAG の パラメータretriesと。retry_delay

  1. 使用 backoff 策略

バックオフ戦略により、タスクの再試行がよりインテリジェントで効率的になります。バックオフ戦略では、タスクの再試行間の時間間隔は、再試行の回数とともに増加します。たとえば、1 回目の再試行で 1 分間、2 回目の再試行で 2 分間、3 回目の再試行で 4 分間というように設定できます。

  1. 無限の再試行を避ける

タスクが失敗した場合、無限の再試行は避ける必要があります。再試行の最大回数と最大再試行時間を設定して、タスクが無限に再試行されるのを防ぐことができます。DAG ファイルではmax_retry、retry_exponential_backoffパラメーターを使用して、タスクの再試行の最大回数と時間を制御できます。

  1. タスク失敗のしきい値を設定する

タスクが失敗したときにアラートまたは通知をトリガーするようにしきい値を設定できます。たとえば、タスクの再試行回数が 3 回を超えたときにトリガーされるようにアラームを設定して、時間内にタスクの問題を検出することができます。

  1. 補償メカニズムを使用する

タスクが失敗した場合、補正メカニズムを使用してタスクの実行を再開できます。たとえば、補正関数をタスクで使用して、タスクをロールバックし、中間状態をクリーンアップできます。DAG ファイルでは、on_failure_callbackパラメーター。

つまり、タスクの再試行戦略では、タスクの再試行を有効にする、バックオフ戦略を使用する、無限の再試行を回避する、タスク失敗のしきい値を設定する、補償メカニズムを使用するなど、いくつかのベスト プラクティスに従う必要があります。これらのベスト プラクティスを使用すると、タスクの再試行をよりスマートに、より効率的に、より信頼性の高いものにすることができます。

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Airflow のベスト プラクティスの高可用性とフェイルオーバーについて詳しく説明してください

Airflow では、高可用性とフェイルオーバーは、Airflow サービスの信頼性と安定性を維持するのに役立つ非常に重要なメカニズムです。高可用性とフェールオーバーのベスト プラクティスを次に示します。

  1. Airflow クラスタの使用

本番環境では、可用性とフォールト トレランスを向上させるために Airflow クラスタを使用する必要があります。Airflow クラスタでは、複数の Airflow ノードが同じ DAG を実行し、負荷分散とフェイルオーバー用のロード バランサーを使用できます。ノードに障害が発生した場合、ロード バランサーは自動的にリクエストを他のノードに転送します。

  1. メタベースのバックアップと復元

メタベースは、タスクと DAG のメタデータを保持する Airflow の重要なコンポーネントです。運用環境では、メタベースを定期的にバックアップし、複数のバックアップを保持する必要があります。障害やデータの破損が発生した場合は、バックアップを復元することでメタベースを復元できます。

  1. オフサイト バックアップを使用する

Airflow クラスタでは、自然災害や地域的な障害が発生した場合に復旧できるように、バックアップ データを地理的に異なる場所に保存する必要があります。たとえば、バックアップ データをクラウド ストレージ サービスに保存し、複数のバックアップ場所と複数のアカウントを設定できます。

  1. モニタリングとアラート

本番環境では、Airflow サービスの実行ステータスをリアルタイムで監視し、アラーム メカニズムを設定する必要があります。たとえば、Prometheus や Grafana などの監視ツールを使用して Airflow の実行ステータスを監視し、アラーム ルールを設定して問題を適時に検出して解決することができます。

  1. 使用容器化部署

コンテナ化されたデプロイにより、Airflow デプロイの柔軟性と信頼性が向上します。たとえば、Docker や Kubernetes などのコンテナ化テクノロジを使用して Airflow をデプロイし、迅速なスケーリングとフェイルオーバーを実現できます。

要約すると、高可用性とフェイルオーバーに関しては、Airflow クラスターの使用、メタベースのバックアップと復元、オフサイト バックアップの使用、監視とアラート、コンテナー化されたデプロイの使用など、いくつかのベスト プラクティスに従う必要があります。これらのベスト プラクティスにより、Airflow サービスの信頼性と安定性を高め、フェイルオーバーの機能を向上させることができます。

gun tei

復習コースの内容を詳しく説明してください

このコースでは、主に Airflow の基本的な知識、一般的なコンポーネント、およびベスト プラクティスについて説明します。以下は、このコースの主な内容のレビューです。

  1. Airflow の紹介: Airflow の基本的な概念、機能、アプリケーション シナリオ、および Airflow のインストールと構成の方法を紹介します。
  2. DAG、Task、Operator、TaskInstance などの基本概念: これらの概念の意味、機能、および使用法を詳細に説明します。
  3. エグゼキュータとスケジューラ: Airflow におけるエグゼキュータとスケジューラの役割と違い、および LocalExecutor や CeleryExecutor などのエグゼキュータの使用方法を紹介します。
  4. タスクの依存関係とトリガー: タスク間の依存関係を設定する方法、およびトリガー ルールや外部タスク センサーなどの機能を使用する方法について説明します。
  5. 変数と接続の管理: Airflow 変数と接続を使用して構成情報を管理する方法について説明します。
  6. XComs（タスク間通信）：AirflowにおけるXComの役割と使い方を詳しく解説。
  7. テンプレートと Jinja テンプレート エンジン: テンプレートを使用してタスク パラメーターを動的に生成し、タスク定義で Jinja テンプレートを使用する方法について説明します。
  8. モニタリングとロギング: Airflow ウェブ インターフェースを使用してジョブ ステータスをモニタリングし、ジョブ ログを表示する方法について説明します。
  9. 高可用性とフェイルオーバー: Airflow クラスタリング、メタベースのバックアップと復元、コンテナ化されたデプロイの使用などのベスト プラクティスを使用して、Airflow の可用性と耐障害性を向上させる方法について説明します。
  10. カスタム プラグインとオペレーター: カスタム オペレーターとプラグインを作成し、それらを Airflow に追加する方法について説明します。
  11. ベスト プラクティス: タスクの再試行戦略、動的に生成された DAG、タスクの再試行とフェイルオーバーなど、Airflow のいくつかのベスト プラクティスについて説明します。

このコースの内容は、Airflow の基本と高度なアプリケーションをカバーし、インストールと構成からデプロイとベスト プラクティスまですべてをカバーしています。このコースの学習を通じて、Airflow の基本的な概念、使用方法、およびベスト プラクティスを包括的に理解し、習得する必要があります。

gun tei

Airflow の今後の展開について詳しく説明してください。

Airflow は現在、最も人気のあるオープン ソースのタスク スケジューリングおよびワークフロー オーケストレーション ツールの 1 つであり、多くのエンタープライズ レベルのアプリケーション シナリオで広く使用されています。Airflow コミュニティも成長と改善を続けています. Airflow の将来の開発に関するいくつかの傾向と予測を次に示します。

  1. よりスマートで自動化された: Airflow の未来は、よりスマートで自動化されることです。たとえば、機械学習や自然言語処理などのテクノロジーにより、Airflow は DAG をより自動的に生成し、タスク スケジューリングを最適化し、実行効率を向上させることができます。
  2. 分散性と可用性の向上: Airflow は、大規模なアプリケーション シナリオのニーズを満たすために、将来的に分散性と可用性が向上します。たとえば、Airflow は、より多くのエグゼキューターとスケジューラーのオプション、およびより信頼性の高いフェイルオーバーとフォールト トレランス メカニズムをサポートできます。
  3. よりオープンで拡張可能: Airflow の将来は、より多くのデータ ソース、ツール、プラットフォームをサポートするために、よりオープンで拡張可能になります。たとえば、Airflow は、より多くのプラグインと統合を通じて、Hadoop、Spark、Kubernetes などのより多くのデータ ソースとツールをサポートできます。
  4. 使いやすさと視覚化: Airflow の未来は、ユーザーがタスクとワークフローをより迅速かつ便利に作成および管理できるように、使いやすく視覚化することも容易になります。たとえば、Airflow は、より直感的で使いやすいインターフェースを通じて、ユーザーがタスクのスケジューリングと実行ステータスをよりよく理解し、管理するのに役立ちます。

一般に、将来の Airflow は、エンタープライズ レベルのアプリケーションの絶え間なく変化するニーズを満たすために、よりインテリジェントで、分散型で、オープンで使いやすいタスク スケジューリングおよびワークフロー オーケストレーション ソリューションを提供し続けます。同時に、Airflow コミュニティは引き続き開発と成長を続け、Airflow の開発とイノベーションを推進していきます。

gun tei

関連する学習リソースと高度なチュートリアルの推奨事項を提供してください

Airflow を学習するための関連リソースと高度なチュートリアルの推奨事項を次に示します。

  1. Airflow の公式ドキュメント: Airflow の公式ドキュメントには、インストール、構成、使用、拡張など、詳細な紹介と使用ガイドラインが記載されています。公式 Web サイト (https://airflow.apache.org/docs) にアクセスできます。
  2. Airflow 101 ビデオ チュートリアル: これは、Airflow の基本と使用法を紹介する一連の公式ビデオ チュートリアルです。https://www.youtube.com/playlist?list=PLF3s2WICJlqOiymMaTLjwwHz-MSVbtJPQで入手できます。
  3. Airflow チュートリアル ブログ シリーズ: これは、Astronomer の Derek Chen-Becker による Airflow に関する一連のブログ投稿です。このブログでは、基本、高度なアプリケーション、ベスト プラクティスなど、Airflow のあらゆる側面を取り上げています。https://www.astronomer.io/guides/で入手できます。
  4. Airflow Summit ビデオ: Airflow Summit は、Airflow コミュニティの年次会議であり、最新の Airflow テクノロジとアプリケーション ケースが共有されます。追加の学習リソースとインスピレーションについては、YouTube で以前のセッションのビデオをご覧ください。https://www.youtube.com/channel/UCJ0W6UdQv-9De6UioL6XZpAで入手できます。
  5. Airflow コミュニティ: Airflow コミュニティは、Airflow の開発者とユーザーのためのコミュニケーション プラットフォームであり、さまざまな問題の解決策を見つけたり、経験を共有したり、ヘルプを得ることができます。https://github.com/apache/airflowで入手できます。
  6. Airflow の高度なチュートリアルとケース スタディ: 一部の企業、組織、および個人は、Airflow でのアプリケーション ケースと経験を共有し、検索エンジンまたはソーシャル メディアを通じて関連リソースを見つけることができます。たとえば、Lyft 社の Airflow に関する高度なチュートリアル: https://eng.lyft.com/airflow-at-lyft-3c67d28b8d79.

上記は、Airflow を学習するための一般的なリソースと高度なチュートリアルの推奨事項であり、初心者が Airflow の使用法とベスト プラクティスをすばやく習得するのに役立ちます。

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