文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何使用puckel/airflow图像运行回填作业

puckel/airflow是一个开源的工作流程管理平台，用于调度和监控数据处理任务。它基于Python编写，提供了一种可编程的方式来定义、调度和执行工作流程。

使用puckel/airflow图像运行回填作业的步骤如下：

  1. 安装Docker：puckel/airflow是基于Docker容器的，因此首先需要安装Docker。具体安装步骤可以参考Docker官方文档。
  2. 下载puckel/airflow镜像：在Docker环境中，使用以下命令下载puckel/airflow镜像：
  3. 下载puckel/airflow镜像：在Docker环境中，使用以下命令下载puckel/airflow镜像：
  4. 创建Airflow工作目录：在本地文件系统中创建一个目录，用于存放Airflow的配置文件和作业脚本。
  5. 编写DAG（有向无环图）：在Airflow工作目录中创建一个Python脚本，用于定义工作流程。DAG是Airflow中的核心概念，它描述了任务之间的依赖关系和执行顺序。
  6. 配置Airflow：在Airflow工作目录中创建一个配置文件，用于配置Airflow的运行参数，如数据库连接、调度器设置等。
  7. 启动Airflow容器：使用以下命令启动Airflow容器，并将Airflow工作目录挂载到容器中：
  8. 启动Airflow容器：使用以下命令启动Airflow容器，并将Airflow工作目录挂载到容器中：
  9. 这将启动Airflow的Web服务器，并将容器的8080端口映射到主机的8080端口。
  10. 访问Airflow Web界面：在浏览器中访问http://localhost:8080，即可进入Airflow的Web界面。在界面中可以查看和管理已定义的工作流程。
  11. 运行回填作业：在Airflow Web界面中，可以手动触发已定义的回填作业。选择相应的DAG，点击"Trigger DAG"按钮即可开始执行回填作业。

总结： puckel/airflow是一个功能强大的工作流程管理平台，可以帮助用户调度和监控数据处理任务。使用puckel/airflow图像运行回填作业的步骤包括安装Docker、下载puckel/airflow镜像、创建Airflow工作目录、编写DAG、配置Airflow、启动Airflow容器、访问Airflow Web界面和运行回填作业。通过这些步骤，用户可以方便地使用puckel/airflow来管理和执行数据处理任务。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

  • 腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine）：https://cloud.tencent.com/product/tke
  • 腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iot
  • 腾讯云区块链（Blockchain）：https://cloud.tencent.com/product/baas
  • 腾讯云元宇宙（Metaverse）：https://cloud.tencent.com/product/metaverse
相关搜索:Airflow使用git存储库中的代码运行dataproc作业如何使用Gradle运行Corb作业如何使用GithubActions运行特定作业如何使用airflow运行现有的shell脚本？如何使用airflow rest api停止运行dag如何在Airflow中使用pythonOpearator和BranchPythonOperator提交spark作业Spring boot batch :如何使用作业参数运行作业如何使用cron作业运行python文件如何使用多项选择来运行作业？如何使用调度钩子运行wordpress cron作业？如何使用Airflow重新启动失败的结构化流spark作业？如何使用配置JSON覆盖Airflow DAG运行中的值如何使用AirFlow来运行python文件的文件夹？如何在airflow的KubernetesPodOperator中使用--privileged运行docker镜像如何使用Slurm/Sbatch提交/运行多个并行作业？如何使用configmap运行一次openshift作业如何使用@SpringBootTest验证作业是否运行了另一个作业如何使用Airflow DataprocOperator在谷歌DataProc集群上运行shell脚本如何在自定义docker镜像上使用CeleryExecutor运行airflow如何使用Scala运算符在Airflow中运行Scala代码
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

工作流引擎比较：Airflow、Azkaban、Conductor、Oozie和 Amazon Step Functions

Airflow 优点 与所有其他解决方案相比，Airflow是一种功能超强的引擎，你不仅可以使用插件来支持各种作业，包括数据处理作业：Hive，Pig（尽管你也可以通过shell命令提交它们），以及通过文件...目前充满活力的社区也可以高度定制Airflow。你可以使用本地执行程序通过单个节点运行所有作业，或通过Celery / Dask / Mesos编排将它们分发到一组工作节点。...同时，由于你有一个集中式调度程序，如果它出现故障或卡住，你的正在运行的作业将不会像执行程序的作业那样受到影响，但是不会安排新的作业了。...回填设计在某些情况下是好的，但在其他情况下非常容易出错。如果你的cron计划已禁用并且稍后重新启用，那么它会尝试追赶，如果你的工作不是幂等的，那么就会发生真实的无可挽回的事情。...你可以配置它如何选择执行程序节点然后才能将作业推送到它，它通常看起来非常好，只要有足够的容量来执行程序节点，就可以轻松运行数万个作业。

6.2K30

apache-airflow

两个任务，一个运行 Bash 脚本的 BashOperator，一个使用 @task 装饰器定义的 Python 函数 >> 定义依赖关系并控制任务的执行顺序 Airflow 会评估此脚本，并按设定的时间间隔和定义的顺序执行任务...想想运行 Spark 作业、在两个存储桶之间移动数据或发送电子邮件。还可以看到相同的结构随着时间的推移而运行： 每列代表一个 DAG 运行。...回填允许您在更改逻辑后对历史数据（重新）运行管道。在解决错误后重新运行部分管道的能力有助于最大限度地提高效率。...Airflow 的开源性质可确保您使用由全球许多其他公司开发、测试和使用的组件。在活跃的社区中，您可以找到大量有用的资源，包括博客文章、文章、会议、书籍等。...但是，经常可以看到 Apache Kafka 等流式处理系统与 Apache Airflow 配合使用。

11810

    • 2020年那些关于元数据的文章

    本文是关于数据字典为什么失败以及为什么要使用数据发现服务的文章。...计算和存储能力的商品化使公司组织能够在根据业务的不同级别使用数据。它还给如何授权公司组织中的每个人都能创建数据管道带来了挑战。...Frey与Airflow集成在一起，并为用户提供了UI界面，以减少学习成本。创建并部署用户的作业后，用户可以获取所有信息（例如执行状态和日志），并执行回填和重新运行之类的操作。...如何使用机器学习预测和支持创作过程？...-995b7b76006f Intuit: 机器学习的特征工程构建 在生产环境中运行机器学习管道并处理复杂的基础架构（如AWS）和流技术（如Kafka，Spark Streaming，Flink等）是非常困难的

    1.5K20

    从 POC 到生产！Leboncoin 基于 Apache Hudi 构建 Lakehouse 实践

    每天约有 800 万独立访问者访问 Leboncoin，到 2022 年，该网站每月有超过 1000 亿次 HTTP 调用并且启动和运行 700 个应用程序，使其成为访问量最大的法国网站之一。...首先，数据平台团队向 CRM 团队展示了如何使用 Hudi，并告诉他们现在可以创建自己的表。但事实证明，CRM团队需要的一些功能还没有实现。...连接和回填。此外数据平台团队会帮助他们调试，找出为什么表处理会从几分钟变成一小时，而没有任何明显的解释，选择正确的索引来获得更好的性能。...新产品接受 SQL 查询和描述表配置的小 YAML 文件，以自动创建表和 Airflow DAG（有向无环图），其中包含计划将数据插入表的作业。...由于 Airflow 插件，数据平台团队成员自己更喜欢使用它来创建表（之前他们必须使用定制的 Spark 作业和 Python 脚本来创建 Airflow DAG）。

    13110

    一个典型的架构演变案例：金融时报数据平台

    现有的架构需要一个 CSV 文件列表作为输入，这些文件由 ETL 框架运行的作业每天传输一次，因此，逐个发送事件意味着我们需要更改现有的架构以支持新的事件驱动方法。...自动化 ETL 作业分布式回填。因为这个过程在我们的新用例中经常发生，所以自动化将提高业务速度。 监控。我们需要良好的监控，以防止基于低质量、高延迟甚至是缺失数据做出数据驱动的决策。 可扩展性。...我们考虑过使用一个 Apache Airflow 托管服务（有多个供应商），但最终，考虑到多租户、语言无关的作业和监控等需求，我们还是决定继续使用自托管的解决方案。...当我们认识到它符合所有标准时，下一步就很明显了，目前我们正在将所有现有的 ETL 作业迁移到 Apache Airflow 中。...和内存限制、作业中使用的数据源凭证，等等。

    87420

    Kubernetes演进：从微服务到批处理的强大引擎

    PGS 最近使用 Kubernetes 构建了一个计算平台，该平台相当于全球排名第七的超级计算机，拥有 120 万个 vCPU ，在云端和 Spot VM 上运行。这是这一趋势的一个重要亮点。...它提供了高级功能，如作业优先级、回填、资源风格编排和抢占，确保批处理作业的高效和及时执行，同时保持您的资源使用效率最大化。...团队现在正在努力构建与各种框架（如 Kubeflow 、 Ray 、 Spark 和 Airflow ）的集成。...团队还在寻求提供其他能力，包括自动缩放中的作业级别配置 API 、调度程序插件、节点级运行时改进等。...在本地使用 Kubernetes 构建大规模平台仍需要相当多的技能和专业知识。目前，批处理生态系统存在一定程度的分裂，不同框架以不同方式重新实现常见概念（如作业、作业组、作业排队）。

    11010

    LinkedIn 使用 Apache Beam 统一流和批处理

    最初，刷新数据集的作业“回填（backfilling）”是作为一组流处理作业运行的，但随着作业变得越来越复杂，就会出现越来越多的问题，LinkedIn 的一篇多作者博客文章在周四发布时解释说。...这种方法一直运行正常，直到以下问题变得不可克服： 实时作业在回填处理期间未能满足时间和资源要求。...由于训练模型变得越来越复杂，每个回填作业要求为每秒 40,000 个/秒，无法实现 9 亿 profiles 的目标。 流式集群未针对回填作业的不稳定资源高水位进行优化。...Beam Apache Spark Runner 就像本地的 Spark 应用程序一样，使用 Spark 执行 Beam 流水线。 如何实现的 Beam 流水线管理一个有向无环图的处理逻辑。...尽管只有一个源代码文件，但不同的运行时二进制堆栈（流中的 Beam Samza 运行器和批处理中的 Beam Spark 运行器）仍然会带来额外的复杂性，例如学习如何运行、调整和调试两个集群、操作和两个引擎运行时的维护成本

    11110

    八种用Python实现定时执行任务的方案，一定有你用得到的！

    使用分布式消息系统Celery实现定时任务 使用数据流工具Apache Airflow实现定时任务 Airflow 产生的背景 Airflow 核心概念...二、 使用Timeloop库运行定时任务 Timeloop是一个库，可用于运行多周期任务。这是一个简单的库，它使用decorator模式在线程中运行标记函数。...) APScheduler有四种组成部分： 触发器(trigger) 包含调度逻辑，每一个作业有它自己的触发器，用于决定接下来哪一个作业会运行。...执行器(executor) 处理作业的运行，他们通常通过在作业中提交制定的可调用对象到一个线程或者进城池来进行。当作业完成时，执行器将会通知调度器。...异步任务比如是发送邮件、或者文件上传, 图像处理等等一些比较耗时的操作 ，定时任务是需要在特定时间执行的任务。

    2.8K30

    Cloudera数据工程（CDE）2021年终回顾

    打包 Apache Airflow 并将其作为 CDE 中的托管服务公开，可减轻安全性和正常运行时间的典型运营管理开销，同时为数据工程师提供作业管理 API 来安排和监控多步管道。...工具 现代化管道 CDE 的主要优势之一是如何设计作业管理 API 来简化 Spark 作业的部署和操作。2021 年初，我们扩展了 API 以支持使用新作业类型 Airflow的管道。...其次，我们希望任何使用 Airflow（甚至在 CDE 之外）的客户都可以使用 CDP 平台，而不是被绑定到 CDE 中的嵌入式 Airflow，这就是我们发布Cloudera 提供程序包的原因。...一旦启动并运行，用户可以通过与以前相同的 UI 和 CLI/API 无缝过渡到部署 Spark 3 作业，并具有包括实时日志和 Spark UI 在内的全面监控。...借助我们的自定义运行时支持，ISV 合作伙伴 Precisely 能够集成他们自己的库，以在自定义容器映像上使用 Spark 读取和处理数据管道。

    1.2K10

    Python 实现定时任务的八种方案！

    中的重要概念 Scheduler的工作流程 使用分布式消息系统Celery实现定时任务 使用数据流工具Apache Airflow实现定时任务 Airflow 产生的背景 Airflow 核心概念 Airflow...使用Timeloop库运行定时任务 Timeloop是一个库，可用于运行多周期任务。这是一个简单的库，它使用decorator模式在线程中运行标记函数。...有四种组成部分： 触发器(trigger) 包含调度逻辑，每一个作业有它自己的触发器，用于决定接下来哪一个作业会运行。...执行器(executor) 处理作业的运行，他们通常通过在作业中提交制定的可调用对象到一个线程或者进城池来进行。当作业完成时，执行器将会通知调度器。 调度器(scheduler) 是其他的组成部分。...异步任务比如是发送邮件、或者文件上传, 图像处理等等一些比较耗时的操作 ，定时任务是需要在特定时间执行的任务。

    1.1K20

    大数据开发平台(Data Platform)在有赞的最佳实践

    图1 DP系统架构图 大数据开发平台包括调度模块（基于开源 airflow 二次开发）、基础组件（包括公共的数据同步模块/权限管理等）、服务层（作业生命周期管理/资源管理/测试任务分发/Slave管理等...Master 节点的主要职责是作业的生命周期管理、测试任务分发、资源管理、通过心跳的方式监控 Slaves 等。 Slave 节点分布在调度集群中，与 Airflow 的 worker 节点公用机器。...日志监控：通过将任务运行时产出的日志采集到 Kafka，然后经过 Spark Steaming 解析和分析，可以计算每个任务运行的起止时间、Owner、使用到的资源量（ MySQL 读写量、 Yarn...的 CPU / Memory 使用量、调度 Slot 的占用情况等），更进一步可以分析Yarn任务的实时运行日志，发现诸如数据倾斜、报错堆栈信息等数据。...* 未来规划：任务的运行时长不是基于过去的数据，而是通过读取的数据量、集群资源使用率、任务计算复杂程度等多个特征维度来预测运行时长。

    1.2K40

    Python 实现定时任务的八种方案！

    中的重要概念 Scheduler的工作流程 使用分布式消息系统Celery实现定时任务 使用数据流工具Apache Airflow实现定时任务 Airflow 产生的背景 Airflow 核心概念 Airflow...使用Timeloop库运行定时任务 Timeloop是一个库，可用于运行多周期任务。这是一个简单的库，它使用decorator模式在线程中运行标记函数。...有四种组成部分： 触发器(trigger) 包含调度逻辑，每一个作业有它自己的触发器，用于决定接下来哪一个作业会运行。...执行器(executor) 处理作业的运行，他们通常通过在作业中提交制定的可调用对象到一个线程或者进城池来进行。当作业完成时，执行器将会通知调度器。 调度器(scheduler) 是其他的组成部分。...异步任务比如是发送邮件、或者文件上传, 图像处理等等一些比较耗时的操作 ，定时任务是需要在特定时间执行的任务。

    31.5K73

    Python 实现定时任务的八种方案！

    中的重要概念 Scheduler的工作流程 使用分布式消息系统Celery实现定时任务 使用数据流工具Apache Airflow实现定时任务 Airflow 产生的背景 Airflow 核心概念 Airflow...使用Timeloop库运行定时任务 Timeloop是一个库，可用于运行多周期任务。这是一个简单的库，它使用decorator模式在线程中运行标记函数。...有四种组成部分： 触发器(trigger) 包含调度逻辑，每一个作业有它自己的触发器，用于决定接下来哪一个作业会运行。...执行器(executor) 处理作业的运行，他们通常通过在作业中提交制定的可调用对象到一个线程或者进城池来进行。当作业完成时，执行器将会通知调度器。 调度器(scheduler) 是其他的组成部分。...异步任务比如是发送邮件、或者文件上传, 图像处理等等一些比较耗时的操作 ，定时任务是需要在特定时间执行的任务。

    2.6K20

    Python中有啥好用的开源任务调度管理项目

    地址：https://github.com/apache/airflow Airflow 是一个使用 Python 语言编写的 data pipeline 调度和监控工作流的平台。...airflow架构图 airflow可视化管理页面 总结： 这么看Airflow是一个很好的解决方案，但是呢，有一个比较尴尬的问题是，Airflow的运行是依赖Linux系统的，可是由于历史原因公司现在的生产上模型是运行在.../github.com/jcass77/django-apscheduler Apscheduler是Python的第三方库，提供了基于日期、固定时间间隔以及crontab 类型的任务，可以在主程序的运行过程中快速增加新作业或删除旧作业...，如果把作业存储在数据库中，那么作业的状态会被保存，当调度器重启时，不必重新添加作业，作业会恢复原状态继续执行。...它允许使用 Django 的 ORM 在数据库中存储持久作业。

    9.6K23

    【Dr.Elephant中文文档-2】管理员指南

    Elephant依赖于 YARN 的资源管理服务器和历史作业记录服务器，来获取作业详细信息和记录。YARN 作业及其分析的详细信息将存储在当前配置的后端 mysql 中。因此在运行Dr....和 Oozie 配置 如果你使用 Airflow 或 Oozie 调度系统，则需要编辑你$ELEPHANT_CONF_DIR目录下的SchedulerConf.xml的配置文件： Airflow，设置...airflowbaseurl配置属性指向你的 Airflow 服务 Oozie，设置oozie_api_url配置属性指向你的 Oozie 调度服务的 API 地址 对于 Oozie 可以额外设置其他可选属性...否则，需要在运行时带上配置文件目录位置的参数。./bin/start.sh [/path/to/app-conf] 想停止运行，..../bin/stop.sh 要部署新版本，请务必先停止正在运行的进程 还有一些详细配置，后续文章会细说。 几个月没更新了，有了些知识积累，换了份工作，后续会持续大数据SRE方向的知识积累和分享

    1K20

    Armada｜如何使用Kubernetes在数千个计算节点上运行数百万个批处理作业

    一种对我们来说非常重要的特殊类型的工作负载是运行到完成的批处理作业。我们的大部分业务使用大型计算网格来执行分布式数据科学和数值处理——在大型、嘈杂的真实世界数据集中寻找模式。...直到最近，我们主要是使用运行在 Windows 上的HTCondor[2]来实现这一点。 迁移到 Linux 和容器，我们有机会重新评估我们想要如何去做这件事。...我们尝试在 Condor 和 Linux 上运行容器化作业，但在去了一遍巴塞罗那的 KubeCon，并与其他一些研究机构进行了交谈后，我们觉得使用 Kubernetes 可以做得更好。...我们很快就产生了一个概念验证，并有了一个应用程序，我们可以在 AWS 中使用它来证明 Kubernetes 能够在多个集群（每个集群有数百个节点）上运行数万个作业。...那么它是如何工作的呢？ ? Armada 的设计很简单。有一个中央服务器组件，用于存储要为不同用户或项目运行的作业队列。它负责维护整个系统的状态。

    91620

    你不可不知的任务调度神器-AirFlow

    Airflow 使用 DAG (有向无环图) 来定义工作流，配置作业依赖关系非常方便，从管理方便和使用简单角度来讲，AirFlow远超过其他的任务调度工具。...丰富的命令工具，你甚至都不用打开浏览器，直接在终端敲命令就能完成测试，部署，运行，清理，重跑，追数等任务，想想那些靠着在界面上不知道点击多少次才能部署一个小小的作业时，真觉得AirFlow真的太友好了。...Airflow 是免费的，我们可以将一些常做的巡检任务，定时脚本（如 crontab ），ETL处理，监控等任务放在 AirFlow 上集中管理，甚至都不用再写监控脚本，作业出错会自动发送日志到指定人员邮箱...调度器：Scheduler 是一种使用 DAG 定义结合元数据中的任务状态来决定哪些任务需要被执行以及任务执行优先级的过程。调度器通常作为服务运行。...有不同类型的执行器，每个执行器都使用一个指定工作进程的类来执行任务。例如，LocalExecutor 使用与调度器进程在同一台机器上运行的并行进程执行任务。

    3.6K21

    Flink on Zeppelin 作业管理系统实践

    多租户支持 支持多个用户在Zeppelin上开发，互不干扰 1.2 基于NoteBook作业提交的痛点 在最初任务较少时，我们将批、流作业都运行在单节点Zeppelin server中，直接使用SQL...主要问题有以下： Zeppelin Server单点故障导致已经运行流作业失败，批作业无法正常提交；最初使用yarn这种模式提交，客户端 Flink Interpreter 进程运行在 Zeppelin...环境； 通过Airflow 程序访问Zeppelin API使用同一个作用域为全局的解析器配置模板生成解析器； 同时为每一个Flink SQL 作业新建notebook，并执行作业SQL； 通过Zeppelin...具有水平扩展性，作业调度器可以兼容多个Zeppelin server 作为客户端提交作业； 批作业与流作业的Zeppelin server独立开，每次运行批作业使用AWS EMR 集成的Zeppelin...通过作业管理系统，我们将注册的任务记录在mysql数据库中，使用Airflow 通过扫描数据库动态创建及更新运行dag，将flink batch sql 封装为一类task group，包含了创建AWS

    2K20
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券