在自定义Docker镜像上使用CeleryExecutor运行Airflow,您可以按照以下步骤进行操作:
Dockerfile
的文件,并添加以下内容:FROM puckel/docker-airflow:1.10.9
USER root
RUN apt-get update && apt-get install -y \
build-essential \
libssl-dev \
libffi-dev \
python3-dev \
python3-pip \
&& apt-get clean
RUN pip3 install 'apache-airflow[celery]'
这个Dockerfile基于puckel/docker-airflow
镜像,并在其中安装了CeleryExecutor所需的依赖。
docker-compose.yml
的文件,并添加以下内容:version: '3'
services:
webserver:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
image: my-airflow
restart: always
ports:
- 8080:8080
volumes:
- ./dags:/usr/local/airflow/dags
- ./logs:/usr/local/airflow/logs
- ./plugins:/usr/local/airflow/plugins
environment:
- LOAD_EX=n
- EXECUTOR=CeleryExecutor
- SQL_ALCHEMY_CONN=postgresql+psycopg2://airflow:airflow@postgres/airflow
- FERNET_KEY=myfernetkey
postgres:
image: postgres:12
restart: always
environment:
- POSTGRES_USER=airflow
- POSTGRES_PASSWORD=airflow
- POSTGRES_DB=airflow
redis:
image: redis:latest
restart: always
这个Docker Compose文件定义了三个服务:webserver
、postgres
和redis
。webserver
服务使用之前创建的Docker镜像构建,并设置了一些环境变量和挂载目录。
dags
的目录,用于存放Airflow的DAG文件。docker-compose up -d
这将会构建并启动Airflow容器。
http://localhost:8080
来访问Airflow的Web界面,并开始配置和管理您的任务。总结: 通过以上步骤,您可以在自定义的Docker镜像上使用CeleryExecutor运行Airflow。这样可以实现Airflow的任务分发和执行,并且能够充分利用Celery的分布式特性来提高任务的并发性和可扩展性。
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