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qixiangyang committed Nov 29, 2019
1 parent ac51ce1 commit f7289ec
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318 changes: 318 additions & 0 deletions 2019.11/2019_11_05_Airflow安装配置记录.md
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,318 @@
# Airflow 1.10+安装

Airflow是Airbnb开源的任务调度系统,我主要用调度一些爬虫任务和数据清洗任务。

本次安装Airflow版本为1.10+,其需要依赖Python和DB,本次选择的DB为Mysql。
本次安装组件及版本如下:

Airflow == 1.10.0
Python == 3.6.5
MySQL == 5.7

### 常用命令

```
# 启动schedule
airflow scheduler -D
# 启动webserver
airflow webserver -D
# 异常状况下,杀掉Airflow相关进程
ps -ef|grep -Ei '(airflow-webserver)'| grep master | awk '{print $2}'|xargs -i kill {}
ps -ef | grep -Ei 'airflow' | grep -v 'grep' | awk '{print $2}' | xargs -i kill {}
```

## 整体安装流程
1. 建表
2. 安装Airflow
3. 配置
4. 运行
5. 配置任务


### 建表
```
# 库名为airflow
create database airflow;
# 建用户用户名为airflow,并且设置所有ip均可以访问。
create user 'airflow'@'%' identified by 'airflow';
create user 'airflow'@'localhost' identified by 'airflow';
# 为新建的airflow用户授予airflow库的所有权限
grant all on airflow.* to 'airflow'@'%';
flush privileges
```

### Airflow安装

```
# 创建虚拟环境,通过virtualenv
mkdir /usr/local/virtual_env && cd /usr/local/virtual_env # 创建目录
virtualenv --no-site-packages airflow --python=python # 创建虚拟环境
source /usr/local/virtual_env/airflow/bin/activate # 激活虚拟环境
# 指定豆瓣作为pip源安装Airflow
pip install apache-airflow -i https://pypi.douban.com/simple
```
在安装完一堆的依赖后,就需要配置 AIRFLOW_HOME 环境变量,后续的 DAG 和 Plugin 都将以该目录作为根目录查找,如上,可以直接设置为 /tmp/project 。


安装时出现报错,可参考以下操作:
```
ERROR: flask 1.1.1 has requirement Jinja2>=2.10.1, but you'll have jinja2 2.10 which is incompatible.
ERROR: flask 1.1.1 has requirement Werkzeug>=0.15, but you'll have werkzeug 0.14.1 which is incompatible.
# 执行
pip3 install -U Flask==1.0.4
# 执行
pip3 install -U pika==0.13.1
# 重新执行
pip install apache-airflow -i https://pypi.douban.com/simple
```

设置环境变量
```
# 设置Airflow的工作目录,之后的日志、任务文件都需要存在这个目录之下
export AIRFLOW_HOME=/airflow
## 注意:有部分教程将airflow的工作目录设置为tmp/目录下,这是错误的,因为tmp是临时目录,系统会定时清理这个目录下的文件。
```

查看其版本信息
```
airflow version
# 如果能够正常显示版本信息,则表明,Airflow已经安装成功
```

执行了上述的命令后,会生成 airflow.cfg 和 unittests.cfg 两个文件,其中前者是一个配置文件 。

### airflow 配置
修改Airflow DB配置

#### 安装Mysql模块
```
# 这里可以简单说下,airflow依赖的其他组件均可以此方式安装。在之后安装password组件同样是通过此方式。
pip install "apache-airflow[mysql]"
# 修改Airflow DB配置
${AIRFLOW_HOME}/airflow.cfg
# 修改数据的链接,参数的格式为mysql://帐号:密码@ip:port/db
sql_alchemy_conn = mysql+mysqldb://airflow:airflow@localhost:3306/airflow
```

配置完成后需要初始化db,Airflow会自动新建所依赖的表
```
# 初始化数据库
airflow initdb
# 如报错
Can't connect to local MySQL server through socket '/var/lib/mysql/mysql.sock'
# 配置文件按如下格式修改
sql_alchemy_conn = mysql+mysqldb://airflow:[email protected]:3306/airflow
```

### 2. 用户认证
Airflow拥有可视化的界面,并且需要登录才能查看和管理

```
# 安装passsword组件
pip install "apache-airflow[password]"
# 修改 airflow.cfg
[webserver]
authenticate = True
auth_backend = airflow.contrib.auth.backends.password_auth
```
##### 在python环境中执行如下代码以添加账户:

```
import airflow
from airflow import models, settings
from airflow.contrib.auth.backends.password_auth import PasswordUser
user = PasswordUser(models.User())
user.username = 'admin' # 用户名
user.email = '[email protected]' # 用户邮箱
user.password = 'password' # 用户密码
session = settings.Session()
session.add(user)
session.commit()
session.close()
exit()
```

##### 配置邮件服务
此配置设置的是dag的task失败或者重试时发送邮件的发送者。配置如下:

```
[smtp]
# If you want airflow to send emails on retries, failure, and you want to use
# the airflow.utils.email.send_email_smtp function, you have to configure an
smtp_host = smtp.163.com
smtp_starttls = True
smtp_ssl = False
# Uncomment and set the user/pass settings if you want to use SMTP AUTH
smtp_user = [email protected]
smtp_password = password
smtp_port = 25
smtp_mail_from = [email protected]
接下来简单把dag的Python代码列出来,以供参考:
default_args = {
'owner': 'ownerExample',
'start_date': datetime(2018, 9, 18),
'email': ['[email protected]'], # 出问题时,发送报警Email的地址,可以填多个,用逗号隔开。
'email_on_failure': ['[email protected]'], # 任务失败且重试次数用完时发送Email。
'email_on_retry': True, # 任务重试时是否发送Email
'depends_on_past': False, # 是否依赖于过去。如果为True,那么必须要昨天的DAG执行成功了,今天的DAG才能执行。
'retries': 3,
'retry_delay': timedelta(minutes=3),
}
```

### 4、配置Executor
```
# 设置Executor 修改:airflow.cfg
executor = LocalExecutor
# 我使用的只有有单节点所以使用的是LocalExecutor模式。多节点请参照文档进行配置
```


### 5. 修改log地址
```
# 在配置文件中,找到相应位置,并修改
[core]
base_log_folder = /servers/logs/airflow
[scheduler]
child_process_log_directory = servers/logs/airflow/scheduler
```

### 6. 修改webserver地址
```
# 在配置文件中,找到相应位置,修改webserver地址
[webserver]
base_url = http://host:port
可以通过上面配置的地址访问webserver。
```

### 7. 可选配置

(可选)修改Scheduler线程数
如果调度任务不多的话可以把线程数调小,默认为32。参数为:parallelism

(可选)不加载example dag
如果不想加载示例dag可以把load_examples配置改为False,默认为True。这个配置只有在第一次启动airflow之前设置才有效。

如果此方法不生效,可以删除${PYTHON_HOME}/site-packages/airflow/example_dags目录,也是同样的效果。

(可选)修改检测新dag间隔
修改min_file_process_interval参数为10,每10s识别一次新的dag。默认为0,没有时间间隔。

## 运行airflow

```
# 启动schedule
airflow scheduler
# 启动webserver
airflow webserver
```


## 安装问题汇总

#### Global variable explicit_defaults_for_timestamp needs to be on (1) for mysql

修改Mysql配置文件my.cnf,具体步骤如下:

查找my.cnf文件位置
mysql --help | grep my.cnf

修改文件
explicit_defaults_for_timestamp=true
注意:必须写在【mysqld】下

重启Mysql
sudo systemctl restart mysqld.service
查看修改是否生效。执行如下SQL,如果值为1则为生效。

#### pip install "apache-airflow[mysql]"报错:
mysql_config not found

安装mysql-devel:
首先查看是否有mysql_config文件。
find / -name mysql_config

如果没有安装mysql-devel
yum install mysql-devel

## 配置任务

在 AirFlow 中,每个节点都是一个任务,可以是一条命令行 (BashOperator),可以是一段 Python 脚本 (PythonOperator) 等等,然后这些节点根据依赖关系构成了一条流程,一个图,称为一个 DAG 。

默认会到 ${AIRFLOW_HOME}/dags 目录下查找,可以直接在该目录下创建相应的文件。

如下是一个简单的示例。

```
import airflow
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import timedelta, datetime
import pytz
# -------------------------------------------------------------------------------
# these args will get passed on to each operator
# you can override them on a per-task basis during operator initialization
default_args = {
'owner': 'qxy',
'depends_on_past': False,
'email_on_failure': False,
'email_on_retry': False,
'retries': 1,
'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}
tz = pytz.timezone('Asia/Shanghai')
# naive = datetime.strptime("2018-06-13 17:40:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# local_dt = tz.localize(naive, is_dst=None)
# utc_dt = local_dt.astimezone(pytz.utc).replace(tzinfo=None)
dt = datetime(2019, 7, 16, 16, 30, tzinfo=tz)
utc_dt = dt.astimezone(pytz.utc).replace(tzinfo=None)
dag = DAG(
'airflow_interval_test',
default_args=default_args,
description='airflow_interval_test',
schedule_interval='35 17 * * *',
start_date=utc_dt
)
t1 = BashOperator(
task_id='sleep',
bash_command='sleep 5',
dag=dag)
t2 = BashOperator(
task_id='print_date',
bash_command='date',
dag=dag)
t1 >> t2
```

该文件创建一个简单的 DAG,只有三个运算符,两个 BaseOperator ,也就是执行 Bash 命令分别打印日期以及休眠 5 秒;另一个为 PythonOperator 在执行任务时调用 print_hello() 函数。
文件创建好后,放置到 ${AIRFLOW_HOME}/dags,airflow 自动读取该DAG。

测试是否正常,如果无报错那么就说明正常
python /tmp/project/dags/hello_world.py

在安装和使用Airflow过程中,查阅了大量的博客和文档,本文也是在此基础上整理并完善。部分内容来源由于时间久远,未能一一记录,若有引用或侵权之处,请及时联系我。
53 changes: 53 additions & 0 deletions 2019.11/2019_11_05_Superset安装配置记录.md
Original file line number Diff line number Diff line change
@@ -0,0 +1,53 @@
Superset是Airbnb开源的BI工具,我们在线上环境用它进行数据的展示和分析。
本文记录了安装和使用Superset的一些过程

## 安装Superset
```
# 通过虚拟环境,与其他环境隔离
# 创建目录
cd /usr/local/virtual_env/superset
# 创建虚拟环境
virtualenv --no-site-packages superset --python=python
# 激活虚拟环境
source /usr/local/virtual_env/superset/bin/activate
# 安装Seperset 选择了清华的pip源
pip install superset -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```

## 创建管理员账号
```
fabmanager create-admin --app superset
```
若报错和pandas相关,执行 pip install pandas==0.23.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
安装完成后,重新执行
```
fabmanager create-admin --app superset
```

## 初始化数据库
```
superset db upgrade
```
若报错和sqlalchemy相关,执行 pip install SQLAlchemy==1.2.18
安装完成后,重新执行
```
superset db upgrade
```

## 载入案例数据
通过案例数据可以了解Superset可以展示什么类型的工具,以及有什么功能,第一次使用,建议载入。熟悉之后,可以不载入。
```
superset load_examples
```

## 初始化角色和权限
```
superset init
```

## 启动服务,端口号 8088,使用 -p 更改端口号
```
superset runserver -p 8089
```

Superset的安装还是比较简单的,这里吐槽一下Airflow,真的太麻烦了,坑太多了!!!
19 changes: 19 additions & 0 deletions 2019.11/2019_11_17_为什么会有这个博客?.md
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@@ -0,0 +1,19 @@
## 开发这个博客的原动力

### 彻底转型开发
之前一直都是做数据分析、爬虫相关的工作,时间久了发现写代码确实是自己喜欢做的事情。

首先,写代码这件事能够给我带来成就感,写漂亮,舒服的代码让自己很心安。

其次,学习写代码的过程让我感觉非常有确定性,自己掌握了没有,掌握到什么程度,都是有明显感受的。

所以,既然喜欢做这件事,索性就向纯粹的开发转型吧!

### 真实的阅读和学习需要
很多人都会觉得看看博客很低效,可能是有一定道理。但对于现阶段的我来讲,博客依然是一个重要的学习来源。定期看博客是我的一个强需求。

所以在这两个目标驱使下,我逐渐有了做一个博客兼内容聚合这样一个应用的想法。

从有这个想法到这个博客成型,中间一共花费了大概90个小时,收获很多。

这个博客我也会一直维护下去,学习编程时间太晚了,唯有持续努力,才能迎头赶上。

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