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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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 在该目录下创建一个名为Dockerfile的文件,并添加以下内容:
代码语言:txt
复制
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。

  1. 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:
代码语言:txt
复制
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:webserverpostgresrediswebserver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。

  1. 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。
  2. 运行以下命令启动Airflow服务:
代码语言:txt
复制
docker-compose up -d

这将会构建并启动Airflow容器。

  1. 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。

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