开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在自定义docker镜像上使用CeleryExecutor运行airflow

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：

首先，确保您已经安装了Docker和Docker Compose，并且已经熟悉了基本的Docker使用方法。
创建一个新的目录，用于存放Airflow相关的配置文件和Docker Compose文件。
在该目录下创建一个名为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。

在同一目录下创建一个名为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。

在同一目录下创建一个名为dags的目录，用于存放Airflow的DAG文件。
运行以下命令启动Airflow服务：

docker-compose up -d

这将会构建并启动Airflow容器。

现在，您可以通过访问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。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine，TKE），它提供了强大的容器编排和管理能力，可用于部署和管理Docker容器，包括Airflow。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云容器服务的信息：腾讯云容器服务。

相关搜索:如何在airflow的KubernetesPodOperator中使用--privileged运行docker镜像无法在Airflow 1.10.14上运行DAG，在官方Apache\Airflow映像上使用docker-compose运行如何在chrome docker镜像上从本地运行testcafe 如何在国外架构上运行多拱形Docker镜像？如何在arm上运行amd64镜像Docker (Raspberry OS)如何在不使用Docker容器的情况下在Open server中运行docker镜像尝试在fedora coreos上使用docker-compose运行docker nginx镜像，13:权限被拒绝如何在gitlab-ci共享运行器上使用自定义windows docker容器如何在具有MacOS主机的Windows上运行/使用Docker 如何在docker中提供多个运行时？就像Java和python如何在docker中使用所需的依赖项(如asyncpg )AOSP -构建自定义镜像并在SDK上使用Android模拟器运行它们使用Dockerfile创建自定义镜像，并直接在Win10上本地运行无法在windows10上使用Docker工具箱拉取iis镜像并运行它如何在shaka播放器上使用自定义视频控件，如播放、暂停、静音等？如何在运行时传递自动化测试脚本将使用的docker镜像中的变量如何在EC2上的docker中使用亚马逊网络服务凭据运行命令？如何在Mac上使用JetBrains Rider开发和调试运行在Docker中的.NET核心应用如何在使用多个数据库的postgres docker容器的初始化上运行特定数据库的*.sql脚本？如何在同一个setup.py镜像上使用不同类型的gpus (例如1080Ti和2080Ti)，而无需重新运行` `python develop`？

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

Docker 进阶指南（上）- 使用Dockerfile自定义镜像

上一篇文章《docker 快速入门指南》介绍了Docker的概念，安装Docker方法以及Docker的常用命令，并且在上篇内容当中，我们都是使用docker pull命令直接拉取镜像仓库里面提供的官方镜像...命令可以从正在运行的容器当中创建一个新的镜像，这个运行的容器已经安装好我们必要的环境或者修改好相应的配置，这样生成的镜像就可以直接使用以修改tomcat镜像为例，说明docker commit命令的用法...，不过使用该命令还是有些繁琐和局限性，因为docker commit命令的前提是必须有运行当中的容器，而使用Dockerfile文件就不需要正在运行的容器，也能自定义创建镜像，在企业实际工作当中，我们也一般使用.../tomcat9logs/下，查看tomcat访问日志cat catalina.out 结束语本文介绍了使用DockerFile自定义Docker镜像方法，但它始终操作的是单个镜像，并生成单个容器，...在实际工作当中，我们需要使用到多个容器（如Mysql容器，Nginx容器等），去部署完整的Web服务，这时候需要用到Docker-Compose容器编排工具，下期继续为大家介绍学习到这里Docker里面的大部分命令大家都基本使用过了

1.3K2 0

Airflow 实践笔记-从入门到精通一

使用命令 pip freeze > requirements.txt 准备镜像的时候，可以继承(extend)airflow已经做好的官方镜像，也可以自己重新customize自定义镜像。...运行命令来生成镜像： docker build -t airflow:latest 镜像做好以后，需要使用docker run来启动镜像，不要用docker desktop的启动按钮（会默认使用 airflow...airflow standalone 第二种方法是：按照官方教程使用docker compose（将繁琐多个的Docker操作整合成一个命令）来创建镜像并完成部署。...: user declined directory sharing ” Airflow官方教程中使用CeleryExecutor来进行容器部署，会使用compose命令建立多个容器，不同的容器承担不同的服务...直接使用官方提供的yaml文件（airflow.apache.org/docs）这个yaml文件包含的操作主要是 1)安装airflow，使用官方镜像（也可以自定义镜像），定义环境变量（例如数据库的地址

5.2K1 1

调度系统Airflow1.10.4调研与介绍和docker安装

关于airflow具体使用细节，后面再详细介绍，这里就是一些在调度系统选型过程中查找的资料。...Google cloud提供了基于airflow的数据分析产品： ? 微软Azure支持airflow的运行： ?...最终docker镜像为： https://github.com/Ryan-Miao/docker-airflow 使用方式很简单： clone 项目构建airflow镜像 make build 启动...docker-compose -f docker-compose-CeleryExecutor.yml up -d 浏览器访问localhost:8089可以查看dag ?...浏览器访问localhost:5555可以查看worker 扩容3个worker docker-compose -f docker-compose-CeleryExecutor.yml scale worker

2K3 1

面试分享：Airflow工作流调度系统架构与使用指南

DAG编写与调度：能否熟练编写Airflow DAG文件，使用各种内置Operator（如BashOperator、PythonOperator、SqlSensor等）？...错误处理与监控：如何在Airflow中实现任务重试、邮件通知、报警等错误处理机制？如何利用Airflow的Web UI、CLI工具、Prometheus监控、Grafana可视化等进行工作流监控？...Web Server：提供用户界面，展示DAG运行状态、任务历史、监控仪表板等。...Worker：执行Task实例，通过Executor（如SequentialExecutor、CeleryExecutor、KubernetesExecutor等）进行异步任务调度。...扩展与最佳实践开发自定义Operator、Sensor、Hook以扩展Airflow功能。遵循以下最佳实践：使用版本控制系统（如Git）管理DAG文件。

2901 0

如何部署一个健壮的 apache-airflow 调度系统

airflow 单节点部署将以所有上守护进程运行在同一台机器上即可完成 airflow 的单结点部署，架构如下图所示 ?...Apache Airflow 同样支持集群、高可用的部署，airflow 的守护进程可分布在多台机器上运行，架构如下图所示： ?...30 您可以根据实际情况，如集群上运行的任务性质，CPU 的内核数量等，增加并发进程的数量以满足实际需求。...队列服务取决于使用的消息队列是否可以高用可部署，如 RabbitMQ 和 Redis。...步骤在所有需要运行守护进程的机器上安装 Apache Airflow。

5.8K2 0

airflow 配置 CeleryExecutor

阅读本文大概需要 3 分钟 celery 是分布式任务队列，与调度工具 airflow 强强联合，可实现复杂的分布式任务调度，这就是 CeleryExecutor，有了 CeleryExecutor，你可以调度本地或远程机器上的作业...本文介绍如何配置 airflow 的 CeleryExecutor。操作步骤 CeleryExecutor 需要 Python 环境安装有 celery。...airflow #启动webserver #后台运行 airflow webserver -p 8080 -D airflow webserver -p 8080 #启动scheduler #后台运行...airflow scheduler -D airflow scheduler #启动worker #后台运行 airflow worker -D #如提示addres already use ，则查看...airflow flower -D airflow flower 运行成功后如下所示： ?

2.5K2 0

Apache Airflow单机分布式环境搭建

Airflow的可视化界面提供了工作流节点的运行监控，可以查看每个节点的运行状态、运行耗时、执行日志等。也可以在界面上对节点的状态进行操作，如：标记为成功、标记为失败以及重新运行等。...： 自定义DAG 接下来我们自定义一个简单的DAG给Airflow运行，创建Python代码文件： [root@localhost ~]# mkdir /usr/local/airflow/dags...若只是测试的话可以使用Docker快速安装，如下： [root@localhost ~]# docker run -d --name rabbitmq -p 5672:5672 -p 15672:15672...-p airflow_vhost airflow '.*' '.*' '.*' # 设置远程登录权限在分布式这一环节我们使用Docker来部署，因为容器的弹性能力更强，而且部署方便，可以快速扩展多个...首先，拉取airflow的docker镜像： [root@localhost ~]# docker pull apache/airflow 拷贝之前本地安装时生成的airflow配置文件： [root@

4.4K2 0

Airflow2.2.3 + Celery + MYSQL 8构建一个健壮的分布式调度集群

UID,且保证此用户有创建这些持久化目录的权限 docker-compose up airflow-init 如果数据库已经存在，初始化检测不影响已有的数据库,接下来就运行airflow-worker...服务 docker-compose up -d 接下来，按照同样的方式在bigdata3节点上安装airflow-worker服务就可以了。...部署完成之后，就可以通过flower查看broker的状态: 3持久化配置文件大多情况下，使用airflow多worker节点的集群，我们就需要持久化airflow的配置文件，并且将airflow同步到所有的节点上..." }, } 以上的参数是什么意思，可以访问官网查看，此处是通过rsync的rsh定义ssh命令，能够解决使用了私钥，自定义端口等安全措施的场景，当然你也可以使用配置无密访问，然后使用default.rsync...)的同步问题，后期使用CICD场景的时候，便可以直接将dag文件上传到Bigdata1节点上即可，其他两个节点就会自动同步了。

1.7K1 0

大数据调度平台Airflow（二）：Airflow架构及原理

Airflow架构及原理一、Airflow架构Airflow我们可以构建Workflow工作流，工作流使用DAG有向无环图来表示，DAG指定了任务之间的关系，如下图：Airflow架构图如下：Airflow...Executor:执行器，负责运行task任务，在默认本地模式下（单机airflow）会运行在调度器Scheduler中并负责所有任务的处理。...CeleryExecutor：分布式执行任务，多用于生产场景，使用时需要配置消息队列。DaskExecutor:动态任务调度，支持远程集群执行airflow任务。...生产环境中建议使用CeleryExecutor作为执行器，Celery是一个分布式调度框架，本身无队列功能，需要使用第三方插件，例如：RabbitMQ或者Redis。...三、Airflow工作原理airflow中各个进程彼此之间是独立不互相依赖，也不互相感知，每个进程在运行时只处理分配到自身的任务，各个进程在一起运行，提供了Airflow全部功能，其工作原理如下

6K3 3

Airflow速用

Executor间(如 LocalExecutor,CeleryExecutor)不同点在于他们拥有不同的资源以及如何利用资源分配工作，如LocalExecutor只在本地并行执行任务，CeleryExecutor...https://www.astronomer.io/guides/airflow-executors-explained/ Hook：是airflow与外部平台/数据库交互的方式，如 http/ssh/...任务间定义排序的方法官方推荐使用移位操作符方法，因为较为直观，容易理解如： op1 >> op2 >> op3 表示任务执行顺序为从左到右依次执行官方文档介绍：http://airflow.apache.org...plugins are stored 125 # 自定义 界面及api所在绝对路径文件夹官网用法： http://airflow.apache.org/plugins.html 126 plugins_folder...image before executing the command. 595 # docker_image_slave = puckel/docker-airflow 596 597 [kerberos

5.5K1 0

任务流管理工具 - Airflow配置和使用

Airflow独立于我们要运行的任务，只需要把任务的名字和运行方式提供给Airflow作为一个task就可以。...安装和使用最简单安装在Linux终端运行如下命令 (需要已安装好python2.x和pip)： pip install airflow pip install "airflow[crypto, password...配置LocalExecutor 注：作为测试使用，此步可以跳过, 最后的生产环境用的是CeleryExecutor; 若CeleryExecutor配置不方便，也可使用LocalExecutor。...如果在TASK本该运行却没有运行时，或者设置的interval为@once时，推荐使用depends_on_past=False。...但内网服务器只开放了SSH端口22,因此我尝试在另外一台电脑上使用相同的配置，然后设置端口转发，把外网服务器的rabbitmq的5672端口映射到内网服务器的对应端口，然后启动airflow连接。

2.8K6 0

【补充】助力工业物联网，工业大数据之AirFlow安装

【补充】助力工业物联网，工业大数据之AirFlow安装直接在node1上安装 1、安装Python 安装依赖 yum -y install zlib zlib-devel bzip2 bzip2-devel...Anaconda安装脚本 cd /anaconda rz chmod u+x Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh sh Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh 自定义安装路径...修改配置文件：airflow.cfg [core] #18行:时区 default_timezone = Asia/Shanghai #24行:运行模式 # SequentialExecutor是单进程顺序执行任务...，默认执行器，通常只用于测试 # LocalExecutor是多进程本地执行任务使用的 # CeleryExecutor是分布式调度使用（可以单机），生产环境常用 # DaskExecutor则用于动态任务调度...，常用于数据分析 executor = CeleryExecutor #30行:修改元数据使用mysql数据库，默认使用sqlite sql_alchemy_conn = mysql://airflow

2412 0

Airflow 2.2.3 容器化安装

上文简单的了解了airflow的概念与使用场景，今天就通过Docker安装一下Airflow,在使用中在深入的了解一下airflow有哪些具体的功能。...容器化安装Airflow 数据库选型根据官网的说明，数据库建议使用MySQL8+和postgresql 9.6+，在官方的docker-compose脚本[2]中使用是PostgreSQL,因此我们需要调整一下...environment: &airflow-common-env AIRFLOW__CORE__EXECUTOR: CeleryExecutor AIRFLOW__CORE__SQL_ALCHEMY_CONN...airflow-init: condition: service_completed_successfully 在官方docker-compose.yaml基础上只修改了...如果不是普通用户，在运行容器的时候，会报错，找不到airflow模块 docker-compose up airflow-init #初始化数据库，以及创建表 docker-compose up -d

2.1K2 0

在Kubernetes上运行Airflow两年后的收获

对于需要更多资源的自定义作业，我们可以选择使用 KubernetesPodOperator 运行它们。...鉴于我们的限制，一个解决方法是使用 nodeSelector 将所有 Airflow Pod 调度到同一个节点上。...此外，工作节点（Pod）在发生发布、更改某些配置（如环境变量）或基础镜像时也会进行轮转。节点轮转当然会导致 Pods 被终止。...例如，要监视调度器节点的健康状况、可用工作节点的数量，甚至要监视特定的 Airflow 指标，如调度器循环时间。...结论希望这篇文章能为使用 Kubernetes 上的 Airflow 而启程的团队带来一些启发，尤其是在一个更具协作性的环境中，多个团队在同一个 Airflow 集群上进行使用。

3531 0

Airflow配置和使用

Airflow独立于我们要运行的任务，只需要把任务的名字和运行方式提供给Airflow作为一个task就可以。...安装和使用最简单安装在Linux终端运行如下命令 (需要已安装好python2.x和pip)： pip install airflow pip install "airflow[crypto, password...配置LocalExecutor 注：作为测试使用，此步可以跳过, 最后的生产环境用的是CeleryExecutor; 若CeleryExecutor配置不方便，也可使用LocalExecutor。...如果在TASK本该运行却没有运行时，或者设置的interval为@once时，推荐使用depends_on_past=False。...但内网服务器只开放了SSH端口22,因此我尝试在另外一台电脑上使用相同的配置，然后设置端口转发，把外网服务器的rabbitmq的5672端口映射到内网服务器的对应端口，然后启动airflow连接。

13.9K7 1

八种用Python实现定时执行任务的方案，一定有你用得到的！

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。...如: 这种需求可以使用BranchPythonOperator来实现。...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。...其他像 CeleryExecutor 的执行器使用存在于独立的工作机器集群中的工作进程执行任务。 Workers：这些是实际执行任务逻辑的进程，由正在使用的执行器确定。...: 1.10.0新增, 创建临时POD执行每次任务；生产环境一般使用CeleryExecutor和KubernetesExecutor。

2.8K3 0

Introduction to Apache Airflow-Airflow简介

Apache Airflow 是由Airbnb开发的工作流程（数据管道）管理系统。它被200多家公司使用，如Airbnb，雅虎，PayPal，英特尔，Stripe等等。...Airflow使用 SQLAlchemy和对象关系映射（ORM）连接到元数据数据库。调度程序检查所有 DAG 并存储相关信息，如计划间隔、每次运行的统计信息和任务实例。...它非常适合在本地计算机或单个节点上运行气流。...CeleryExecutor: This executor is the favored way to run a distributed Airflow cluster....CeleryExecutor：此执行器是运行分布式Airflow集群的首选方式。

2.3K1 0

企业任务调度解决方案：Airflow vs TASKCTL 深度剖析

以下是我对两者的对比：功能对比Airflow:● 基于 Python，使用有向无环图（DAG）来编程化地安排任务。...● 支持多种执行器，如 SequentialExecutor、LocalExecutor、CeleryExecutor 和 KubernetesExecutor，以适应不同规模的工作环境。...● 支持自定义条件、远程调度和负载均衡，具有高度的灵活性和可扩展性。...技术架构对比Airflow:● 拥有模块化的架构，易于扩展和维护。● 使用消息队列来协调工作，支持大规模分布式系统。TASKCTL:● 基于全内存计算和全事件驱动技术，优化了调度执行的性能。...结论Airflow 和 TASKCTL 各有千秋。Airflow 以其开源社区和灵活性在多样化的工作环境中表现出色，尤其适合需要高度定制化和与现有系统集成的场景。

2141 0

你不可不知的任务调度神器-AirFlow

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。...其他像 CeleryExecutor 的执行器使用存在于独立的工作机器集群中的工作进程执行任务。 Workers：这些是实际执行任务逻辑的进程，由正在使用的执行器确定。...此外，还支持图标视图、甘特图等模式，是不是非常高大上？ Hello AirFlow！

3.6K2 1

Python 实现定时任务的八种方案！

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。...如: 这种需求可以使用BranchPythonOperator来实现。 Airflow 产生的背景通常，在一个运维系统，数据分析系统，或测试系统等大型系统中，我们会有各种各样的依赖需求。...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。...创建临时POD执行每次任务生产环境一般使用CeleryExecutor和KubernetesExecutor。...使用CeleryExecutor的架构如图: 使用KubernetesExecutor的架构如图: 其它参考： Getting started with Apache Airflow Understanding

1.1K2 0

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

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭