Apache Airflow数据管道监控工具

Airflow 被 Airbnb 内部用来创建、监控和调整数据管道。任何工作流都可以在这个使用 Python 编写的平台上运行（目前加入 Apache 基金会孵化器）。

Airflow 允许工作流开发人员轻松创建、维护和周期性地调度运行工作流（即有向无环图或成为DAGs）的工具。在Airbnb中，这些工作流包括了如数据存储、增长分析、Email发送、A/B测试等等这些跨越多部门的用例。这个平台拥有和 Hive、Presto、MySQL、HDFS、Postgres和S3交互的能力，并且提供了钩子使得系统拥有很好地扩展性。除了一个命令行界面，该工具还提供了一个    基于Web的用户界面让您可以可视化管道的依赖关系、监控进度、触发任务等。 

Airflow 包含如下组件：

• 一个元数据库（MySQL或Postgres）

• 一组Airflow工作节点

• 一个调节器（Redis或RabbitMQ）

• 一个Airflow Web服务器

截图：

管道定义示例：

"""
Code that goes along with the Airflow tutorial located at:
https://github.com/airbnb/airflow/blob/master/airflow/example_dags/tutorial.py
"""
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta


default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2015, 6, 1),
    'email': ['airflow@airflow.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    # 'queue': 'bash_queue',
    # 'pool': 'backfill',
    # 'priority_weight': 10,
    # 'end_date': datetime(2016, 1, 1),
}

dag = DAG('tutorial', default_args=default_args)

# t1, t2 and t3 are examples of tasks created by instantiating operators
t1 = BashOperator(
    task_id='print_date',
    bash_command='date',
    dag=dag)

t2 = BashOperator(
    task_id='sleep',
    bash_command='sleep 5',
    retries=3,
    dag=dag)

templated_command = """
    {% for i in range(5) %}
        echo "{{ ds }}"
        echo "{{ macros.ds_add(ds, 7)}}"
        echo "{{ params.my_param }}"
    {% endfor %}
"""

t3 = BashOperator(
    task_id='templated',
    bash_command=templated_command,
    params={'my_param': 'Parameter I passed in'},
    dag=dag)

t2.set_upstream(t1)
t3.set_upstream(t1)