Airflow + Kubernetes Executor资源版本太旧 - 腾讯云开发者社区

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Airflow速用

，给任务需要的资源让其完成。...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...355 # [core] section above 356 357 # The app name that will be used by celery 358 celery_app_name = airflow.executors.celery_executor...parameters to pass while calling a kubernetes client core_v1_api methods from Kubernetes Executor 784...____ 839 # formatting as supported by airflow normally. 840 841 [kubernetes_labels] 842

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闲聊Airflow 2.0

等了半年后，注意到 Airflow 已经发布版本到 2.1.1 了，而且Airflow 1.0+的版本也即将不再维护，自己也做了小规模测试，基本上可以确定 Airflow2.0 可以作为生产环境下的版本了...用户现在可以访问完整的 Kubernetes API 来创建一个 .yaml pod_template_file，而不是在 airflow.cfg 中指定参数。...这意味着，如果您想使用与AWS相关的operators，而不是与GCP和Kubernetes相关的operators，则只能使用Amazon提供程序子软件包安装Airflow： pip install...(sensors)非常棘手，因为它们一直在寻找状态，并且可能会消耗大量资源。...在新版本中，Airflow引入了对传感器逻辑的更改，以使其更加节省资源和更智能。

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在Kubernetes上运行Airflow两年后的收获

因此，在 Airflow 的情况下也不会有什么不同。起初，执行器的选择似乎很明显：让我们使用 Kubernetes Executor！...CeleryExecutor 来拯救考虑到这一切，我们决定转向老牌的 Celery Executor。现在有了固定的工作节点，它完全符合我们有许多小而快速任务的用例。...因此，我们仍然可以针对特定依赖项进行运行时隔离（无需将它们安装在 Airflow 的映像中），并且可以为每个任务定义单独的资源请求的好处。...我们为 Pod 提供了足够的内存资源，所以有些不太对劲。经过调查，这是我们在 Celery 工作节点资源使用图表上看到的情况。...如果您正在使用 Kubernetes，则可以在 Airflow 的图表中设置一个 CronJob 作为额外的资源，定期运行带有您指定的标志的 airflow db clean` 命令。

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Introduction to Apache Airflow-Airflow简介

执行器示例： SequentialExecutor: This executor can run a single task at any given time....LocalExecutor: This executor enables parallelism and hyperthreading....CeleryExecutor: This executor is the favored way to run a distributed Airflow cluster....KubernetesExecutor: This executor calls the Kubernetes API to make temporary pods for each of the task...KubernetesExecutor：此执行器调用 Kubernetes API 为每个要运行的任务实例创建临时 Pod。 So, how does Airflow work?

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助力工业物联网，工业大数据之服务域：定时调度使用【三十四】

：指定分布式资源：YARN、Standalone资源容器将多台机器的物理资源：CPU、内存、磁盘从逻辑上合并为一个整体 YARN：ResourceManager、NodeManager【...Application：程序进程：一个Driver、多个Executor 运行：多个Job、多个Stage、多个Task 什么是Standalone？...Spark自带的集群资源管理平台为什么要用Spark on YARN？为了实现资源统一化的管理，将所有程序都提交到YARN运行 Master和Worker是什么？...spark-submit xxx.py executor个数和资源 driver资源配置先启动Driver进程申请资源：启动Executor计算进程 Driver开始解析代码，判断每一句代码是否产生...job 再启动Executor进程：根据资源配置运行在Worker节点上所有Executor向Driver反向注册，等待Driver分配Task Job是怎么产生的？

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Airflow 实践笔记-从入门到精通一

Maxime目前是Preset(Superset的商业化版本)的CEO，作为Apache Airflow 和 Apache Superset 的创建者，世界级别的数据工程师，他这样描述“数据工程师”（原文...HDFS, Apache Hive, Kubernetes, MySQL, Postgres, Apache Zeppelin等。...Airflow默认使用SQLite，但是如果生产环境需要考虑采用其他的数据库例如Mysql,PostgreSQL(因为SQLite只支持Sequential Executor，就是非集群的运行)。...当然这会消耗系统资源，所以可以通过设置其他的参数来减少压力。...例如AIRFLOW__SCHEDULER__PROCESSOR_POLL_INTERVAL AIRFLOW__CORE__EXECUTOR 配置使用哪种executor 如果不想加载airflow自带的案例

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

environment: &airflow-common-env AIRFLOW__CORE__EXECUTOR: CeleryExecutor AIRFLOW__CORE__SQL_ALCHEMY_CONN...worker healthcheck: test: - "CMD-SHELL" - 'celery --app airflow.executors.celery_executor.app...@example.com smtp_timeout = 30 smtp_retry_limit = 5 [sentry] sentry_on = false sentry_dsn = [celery_kubernetes_executor...] kubernetes_queue = kubernetes [celery] celery_app_name = airflow.executors.celery_executor worker_concurrency...host_field = host offset_field = offset [elasticsearch_configs] use_ssl = False verify_certs = True [kubernetes

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airflow—执行器CeleryExecutor（3）

安装在机器A和机器B上安装airflow pip2 install airflow[celery] pip2 install airflow[rabbitmq] 注意：最新版本的celery（4.0.2...foldl,3,[{file,"lists.erl"},{line,1197}]}, {mochijson2,json_encode_array,2,[]}]}} 可以安装最新的celery-3.x.x的版本...pip2 -U install celery==3.1.24 配置设置executor # The executor class that airflow should use....Choices include # SequentialExecutor, LocalExecutor, CeleryExecutor #executor = SequentialExecutor...executor = CeleryExecutor 设置broker_url # The Celery broker URL.

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面试分享：Airflow工作流调度系统架构与使用指南

扩展与最佳实践：对Airflow的插件机制（如Custom Operator、Plugin）有实践经历吗？能否分享一些Airflow的最佳实践，如资源管理、版本控制、安全性设置等？...Worker：执行Task实例，通过Executor（如SequentialExecutor、CeleryExecutor、KubernetesExecutor等）进行异步任务调度。...利用Airflow的Web UI、CLI工具（如airflow tasks test、airflow dag run）进行任务调试与手动触发。...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。...合理设置资源限制（如CPU、内存）以避免资源争抢。配置SSL/TLS加密保护Web Server通信安全。利用环境变量、Connections管理敏感信息。

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Apache Airflow单机分布式环境搭建

例如：时间依赖：任务需要等待某一个时间点触发外部系统依赖：任务依赖外部系统需要调用接口去访问任务间依赖：任务 A 需要在任务 B 完成后启动，两个任务互相间会产生影响资源环境依赖：任务消耗资源非常多...，或者只能在特定的机器上执行 Airflow的架构图如下： Metadata Database：Airflow的元数据库，用于Webserver、Executor及Scheduler存储各种状态数据.../example_dags ---- Airflow分布式环境搭建如果Airflow要支持分布式的话，需要安装RabbitMQ或Redis作为Airflow的Executor，安装步骤可以参考下文：...use_unicode=true&charset=utf8 # The executor class that airflow should use executor = CeleryExecutor...不过在较新的版本中这个问题也比较好解决，webserver和scheduler都启动多个节点就好了，不像在老版本中为了让scheduler节点高可用还要做额外的特殊处理。

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K8S部署分布式调度任务Airflow

注意: SQLite 用于 Airflow 测试。不要在生产中使用它。我们建议使用最新的 SQLite 稳定版本进行本地开发。...PS：本文部署 Airflow 稳定版 2.1.4，Kubernetes使用1.20.x版本，PostgreSQL使用12.x，使用Helm Charts部署。...二、生成Helm Charts配置 PS：使用 helm 3 版本部署 # 创建kubernetes airflow 命名空间 $ kubectl create namespace airflow #...repo update # 查看 airflow charts 所有版本（这里选择部署charts 1.2.0，也就是airflow 2.1.4） $ helm search repo apache-airflow.../v1 kind: Ingress metadata: name: airflow namespace: airflow annotations: kubernetes.io/ingress.class

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开源工作流调度平台Argo和Airflow对比

它提供了一种基于GitOps的应用程序部署方式，将应用程序配置存储在Git存储库中，并根据Git存储库中的最新版本自动更新和部署应用程序。...当我们更新存储库中的应用程序配置时，Argo CD会自动将新版本部署到目标Kubernetes集群中。Argo事件Argo事件是用于在Kubernetes集群中管理事件和告警的工具。...可扩展性由于Argo是基于Kubernetes构建的，因此具有较好的可扩展性，能够方便地适应不同的工作负载和规模。Airflow的扩展性较弱，需要手动进行配置。...Airflow也提供了命令行和Web UI两种方式来实现任务的管理和可视化。社区生态Argo的社区相对较小，但由于它基于Kubernetes而言，它受益于Kubernetes的强大生态系统。...如果您的工作负载需要高度可扩展性和Kubernetes的协作能力，那么Argo是更好的选择；如果您在Python方面拥有较强的技能，并需要丰富的社区支持和插件，那么Airflow则是较好的选择。

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77_自动化脚本：Makefile与Airflow

6.3 版本控制与可重复性版本控制和可重复性是确保LLM Pipeline稳定运行和结果可复现的关键。Airflow和Makefile都提供了一些机制，可以帮助实现版本控制和可重复性。...下面是一些版本控制和可重复性的最佳实践：使用Git管理代码和配置：将Makefile、Airflow DAG和相关脚本纳入版本控制。...使用容器化技术：通过Docker或Kubernetes，确保执行环境的一致性。记录依赖版本：在requirements.txt或其他依赖文件中，明确指定依赖的版本。...在2025年，Kubernetes已成为容器编排的事实标准，为LLM工作流提供了强大的弹性伸缩和资源管理能力。...未来的发展趋势包括： Airflow on Kubernetes：通过KubernetesExecutor，Airflow可以更好地利用Kubernetes的资源管理能力。

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Airflow 任务并发使用总结

之前有简单介绍过 Airflow ,参考Airflow 使用简单总结、Airflow 使用总结（二）、Airflow 使用——Variables, 最近一直在用 Airflow 处理调度任务涉及到了并发问题...max_active_tasks=10, concurrency=10 # 设置concurrency为1，确保只能运行一个实例 ) as dag: @task(executor_config...=executor_config_20, task_concurrency=1) def pcd_2_mot(): import pandas as pd root_dir...当任务数量超过这个值时，Airflow会等待之前的任务实例完成，以确保不超过设定的最大并发数。这可以帮助避免系统资源被过多任务占用，保持系统的稳定性。...这个参数对于控制整个 DAG 的并发级别非常有用，尤其是当 DAG 中包含多个任务时，可以确保整个 DAG 的运行不会消耗过多的系统资源。

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Centos7安装部署Airflow详解

Centos7下Airflow(1.10)+celery+redis 安装ps:Airflow 2.0+点击这里安装环境及版本centos7Airflow 1.10.6Python 3.6.8Mysql...5.6redis 3.3安装数据库安装略（自行百度）注意开启远程连接（关闭防火墙）字符集统一修改为UTF8(utf8mb4也可以)防止乱码高版本的mysql 或者Maria DB 会出现VARCHAR...(5000)的报错建议低版本原因是高版本的数据库为了效率限制了VARCHER的最大长度postgresql还没有试以后补充python安装略(自行百度)请将python加入环境变量（方便）airflow...安装参考https://airflow.apache.org/howto/executor/use-celery.html?...charset=utf8# 配置执行器executor=CeleryExecutor# 配置celery的broker_urlbroker_url = redis://lochost:5379/0# 配置元数据信息管理

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大规模运行 Apache Airflow 的经验和教训

在撰写本文时，我们正通过 Celery 执行器和 MySQL 8 在 Kubernetes 上来运行 Airflow 2.2。 Shopify 在 Airflow 上的应用规模在过去两年中急剧扩大。...作为自定义 DAG 的另一种方法，Airflow 最近增加了对 db clean 命令的支持，可以用来删除旧的元数据。这个命令在 Airflow 2.3 版本中可用。...在我们的生产 Airflow 环境中，每 10 分钟执行一次任务存在许多资源争用点在 Airflow 中，存在着很多可能的资源争用点，通过一系列实验性的配置改变，最终很容易出现瓶颈问题。...以下是我们在 Shopify 的 Airflow 中处理资源争用的几种方法：池减少资源争用的一种方法是使用 Airflow 池。池用于限制一组特定任务的并发性。...重要的是要记住，并不是所有的资源都可以在 Airflow 中被仔细分配：调度器吞吐量、数据库容量和 Kubernetes IP 空间都是有限的资源，如果不创建隔离环境，就无法在每个工作负载的基础上进行限制

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Spark on K8S 在有赞的实践

docker 容器的资源隔离相比 YARN 基于 NodeManager 比较粗粒度的 container 资源监管更加精确，资源隔离的种类也更加丰富（目前我们 Hadoop 还处于 2.6.x 的版本...，只能做到内存资源的隔离，当然 Hadoop 新版本也开始支持 Docker）。...三、Spark 改造 Apache Spark 从 2.2 版本开始支持 K8s 环境，到 3.0 版本正式支持 K8s。...Airflow 在调度的时候，是根据命令执行的返回码来判断任务执行是否成功，这样即使任务失败，但是 spark-submit 进程的返回码还是会保持为 0 ， Airflow 系统会认为任务执行成功。...sssss 当 Airflow 任务需要杀掉一个 spark app 进程时，Airflow 会向 spark-submit 进程发送SIGKILL 命令，能够成功的杀掉 spark-submit 进程

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访谈：Airbnb数据流程框架Airflow与数据工程学的未来

Unix系统模拟和控制组，允许以特殊Unix用户方式运行任务，特定的控制组可以在任务级限制资源利用率。这可以避免一个任务占用所有资源以致威胁Airflowworker(工作节点)。...比之前版本有更好的（资源）池区处理超负荷任务。新操作元和挂钩集。极其容易的操作性和全面地故障修复我们希望能够有一系列更稳定的版本遵循这个安排表，虽然还没有官方承诺要这样做。...当我们内部鼓励人们去开发像Kubernetes或Yarn 这类型的服务和杠杆基础设施的时候，显然地有一个需求需要Airflow直接演变成这样一个方向，并支持集装箱化（请运行这一任务在Docker控件内！...和资源管理（请分配4个CPU和64G内存给这个功能）。我们意识到人们可能在他们系统环境中的限制条件而又想发挥Airflow 的最大作用。...所以如果你的Kubernetes集群部署在其中我们应该充分利用，即使没有部署，我们也想你能够同时在Airflow上运行你的任务。我相信Airflow被定位为批量处理调度器即将在未来5年成为主导。

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你不可不知的任务调度神器-AirFlow

执行器：Executor 是一个消息队列进程，它被绑定到调度器中，用于确定实际执行每个任务计划的工作进程。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。...Executor 任务执行器。每个任务都需要由任务执行器完成。BaseExecutor是所有任务执行器的父类。...当然了你也可以指定 Mysql 作为 AirFlow的数据库，只需要修改airflow.conf 即可： # The executor class that airflow should use....Choices include # SequentialExecutor, LocalExecutor, CeleryExecutor, DaskExecutor, KubernetesExecutor executor...Hello AirFlow！到此我们本地已经安装了一个单机版本的 AirFlow，然后我们可以根据官网可以做一个Demo来体验一下 AirFlow的强大。

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八种用Python实现定时执行任务的方案，一定有你用得到的！

实现定时任务 Airflow 产生的背景 Airflow 核心概念 Airflow 的架构很多小伙伴在学习Python的过程中因为没人解答指导，或者没有好的学习资料导致自己学习坚持不下去...执行器 Executor在scheduler中初始化，另外也可通过scheduler的add_executor动态添加Executor。...Airflow支持单机和分布式两种模式，支持Master-Slave模式，支持Mesos等资源调度，有非常好的扩展性。被大量公司采用。...资源环境依赖：任务消耗资源非常多，或者只能在特定的机器上执行。 crontab 可以很好地处理定时执行任务的需求，但仅能管理时间上的依赖。...Worker的具体实现由配置文件中的executor来指定，airflow支持多种Executor: SequentialExecutor: 单进程顺序执行，一般只用来测试； LocalExecutor

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Airflow速用

闲聊Airflow 2.0

在Kubernetes上运行Airflow两年后的收获

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

airflow—执行器CeleryExecutor（3）

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K8S部署分布式调度任务Airflow

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Airflow 任务并发使用总结

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