迁移工具 Air2phin 宣布开源，2 步迁移 Airflow 至 Dolphinscheduler

近日，调度系统迁移工具 Air2phin 宣布开源。借助 Air2phin，用户可 2 步将调度系统从 Airflow 迁移至 Apache DolphinScheduler，为有调度系统迁移需要的用户带来极大便利。

Air2phin 是什么？

Air2phin 是一个最近宣布开源的调度系统迁移工具，旨在将 Apache Airflow DAGs 文件转换成 Apache DolphinScheduler Python SDK 定义文件，从而实现用户将调度系统（Workflow orchestration）从 Airflow 迁移到 DolphinScheduler 的目的。它是一个基于多规则的 AST 转换器，使用 LibCST 来解析和转换 Airflow 的 DAG 代码，其全部规则使用 Yaml 文件定义，并提供了一定的自定义规则扩展能力。

近期，Air2phin 已经发布了 0.0.12 版本，提供了丰富的功能，可以更好地帮助用户完成 Airflow 到 Apache DolphinScheduler 的迁移。

注释：AST 是 Abstract Syntax Tree（抽象语法树）的缩写，它是一种以树状结构表示代码语法结构的数据结构。在编译器中，AST 是由词法分析器和语法分析器生成的。词法分析器将源代码转换成标记流（token stream），语法分析器将标记流转换成抽象语法树。AST 是一种树状结构，它由一系列节点组成，每个节点表示代码中的一个语法结构（如表达式、语句、函数、类等），节点之间的关系表示语法结构之间的嵌套关系。

为什么开源 Air2phin？

可能有人会问，为什么我需要一个迁移工具？这是因为随着业务的发展，企业或组织原来使用的工作流编排系统已经无法满足当前的需求，需要将工作流编排系统迁移到新的平台或者更新到新的版本。经过调研，很多用户有了将调度系统从开源工作流编排系统 Airflow 迁移到 Apache DolphinScheduler 上来的需求。

在迁移过程中，由于数据处理任务可能涉及多个系统之间的依赖关系，迁移过程需要确保在不影响业务运行的前提下完成。此时，调度系统迁移工具就可以发挥重要作用，它能减少人工干预，尽量自动化地完成两个调度系统间的迁移工作，并且能兼容多个系统间的多个版本，几乎可以做到用户无干预完成迁移。

为此，白鲸开源专门研发了开源迁移工具 Air2phin，可以让用户 2 步将调度系统从 Airflow 迁移至 Apache DolphinScheduler，为用户带来极大的便利。

为了让大家更好地理解 Air2phin 的重要性，我们先从调度系统的相关背景知识开始，了解将调度系统从 Airflow 迁移至 Apache DolphinScheduler 的好处。

为什么要从 Airflow 迁移至 DolphinScheduler？

什么是工作流编排系统？

工作流编排系统，是以尊重编排规则和业务逻辑的方式管理数据流。工作流编排工具让用户可以将多个有关联的任务转换为可以安排、运行和观测的工作流，帮助企业更好地管理和控制业务流程，从而提高业务效率。工作流编排是数据处理流程中不可或缺的组件之一，负责根据预先定义的规则和逻辑执行数据处理任务，确保数据处理流程按照预期顺利执行，常见工作流编排系统包括 Apache DolphinScheduler、Apache Airflow、Apache Oozie, Azkaban 等。

Airflow 是什么？

其中，Apache Airflow 是一个开源的工作流编排系统，它可以帮助用户创建、调度和监控复杂的工作流程。Airflow 最初由 Airbnb 开发，并于 2016 年开源，现在由 Apache 软件基金会维护。Airflow 使用 Python 语言编写，具有高度的可扩展性和灵活性，支持多种任务类型，如计算、数据处理、通知、交互等。Airflow 的工作流程是通过编写 Python 脚本来定义的，可以使用 Airflow 提供的操作符和钩子，以及自定义操作符和钩子来扩展其功能。但其有着不可忽视的缺陷，比如需要需要深度二次开发，脱离社区版本，升级成本高；Python 技术栈维护迭代成本高；scheduler loop 扫描 Dag folder 延迟降低性能的问题；以及在生产环境中使用稳定性差等。

在新数据时代业务需求下诞生的 Apache DolphinScheduler 是一个开源的分布式工作流调度系统，弥补了以往调度系统的弱势，旨在为企业用户提供一种可靠、高效、易于使用的工作流调度平台，支持多种任务类型，如计算、数据处理、ETL 等。

与 Airflow 相比，DolphinScheduler 采用了分布式架构，提供了多种任务类型，用户可以定义任务之间的依赖关系，设置任务的优先级和调度策略等，其使用可视化的界面来创建和管理工作流程的特性更是与 Airflow 形成鲜明对比，变得更加易于操作，对非编程人员来说更加友好。

经过调研对比，对于很多用户来说，将调度系统迁移至 Apache DolphinScheduler 是一个降本增效的更优选择。

Air2phin 如何安装和使用

Air2phin 是一个 python 的包，可以通过 Python 的包安装工具 pip 完成安装，详见 air2phin getting start。

python -m pip install --upgrade air2phin

一个简单的例子

我们通过一个简单的例子，来说明如何使用 Air2phin 的。我们截取了 airflow tutorial.py 中的部分代码作为 Air2phin 转化的例子，来说明 Air2phin 如何逐步完成转化成 dolphinscheduler python sdk。

图 1：airflow tutorial.py 中的部分代码

图 2：Air2phin 如何逐步完成转化成 dolphinscheduler python sdk

假设将 airflow tutorial.py 部分内容保存至文件 tutorial_part.py，想要将其转化成 dolphinscheduler python sdk 定义，只需要一行命令就能完成。结果如图 2 所示，因为命令增加了 --inplace 参数，所以 Air2phin 会直接将原文件覆盖，如果不需要覆盖原问题，可以不使用 --inplace 参数，Air2phin 会新增一个 tutorial_part-air2phin.py 文件来保存转化后的内容。

air2phin migrate --inplace tutorial_part.py

通过观察，我们发现这次转化分别触发了多条转化规则，包括

• 将 airflow.DAG 转换成 pydolphinscheduler.core.process_definition.ProcessDefinition，这个规则在第三行（import 语句）以及第六行 DAG context
• 将 airflow.operators.bash.BashOperator 转换成 pydolphinscheduler.tasks.shell.Shell，这个规则在任务 t1，t2 中都被使用
• 除了对应的类转化之外，我们需要将类的属性进行转化，如将 airflow.DAG.schedule_interval 转换成了 ProcessDefinition.schedule，同时修改了部分值的内容，如将 timedelta(days=1) 转成 '0 0 0 * * ? *'

最后，我们只需要安装 pydolphinscheduler ，并且将转化后的文件通过 python 运行，就能完成工作流的迁移了，详见 pydolphinscheduler 使用(https://dolphinscheduler.apache.org/python/main/start.html#installing-pydolphinscheduler)。

# 安装 apache-dolphinschedulerpython -m pip install apache-dolphinscheduler# 将工作流提交到 dolphinschedulerpython tutorial_part.py

在运行 python tutorial_part.py 时，需要保证 dolphinscheduler API 和 python gateway 服务已经启动，并且开放了对应的端口，详见启动 python gateway service。

至此，我们通过一个简单的例子，说明了 Air2phin 是如何完成迁移的。

工作原理

Airflow 和 dolphinscheduler python sdk 如何工作？

在了解 Air2phin 如果工作之前，先了解 Airflow 和 dolphinscheduler python sdk 如何工作是非常重要的前置条件，帮助我们更好地了解 Air2phin 的迁移步骤，当遇到问题的时候也能更加从容地应对。

• Airflow 如何工作：Airflow 工作流相关的信息都保存在 DAG 文件中，之后将 DAG 文件放置到 Airflow 的指定目录，Airflow 的 Scheduler 会间隔一定时间去扫描和解析 Airflow 的 DAG 文件，所以 DAG 文件是被动被扫描和更新的。

• dolphinscheduler python sdk: 同 Airflow 类似，将全部工作流相关的信息都通过 Python 文件定义，但是 dolphinscheduler python sdk 是通过人为主动触发的方式，将工作流信息提交，运行命令 python 工作流文件名 即可完成主动任务提交。

Air2phin 工作流程

了解完两者是如何使用，如何提交/发现工作流的，将更加利于我们对 Air2phin 的工作原理的理解。因为 Airflow 的 DAG 文件以及 DolphinScheduler 的 Python sdk 定义文件都是 Python 编写的，所以 Air2phin 的大部分代码都是处理两者间的差异，最后将 Airflow 的代码转化成 dolphinscheduler python sdk 和定义。

Air2phin 使用了 LibCST(https://libcst.readthedocs.io/en/latest/) 来实现 airflow python DAG 代码的抽象语法树解析，然后通过 LibCST 的 Transformer(https://libcst.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html#Build-Visitor-or-Transformer)结合转化规则最后转化成 dolphinscheduler python sdk 的定义。

Air2phin 整体工作流程如下：

• 从标准输入或者文件中获取原本的 Airflow DAG 内容
• 从 Yaml 文件加载所有转换规则
• 将 Airflow DAG 内容通过 LibCST 解析成 CST 树
• 通过 LibCST Transformer 转换 dolphinscheduler python sdk 定义内容

Air2phin 最佳实践

迁移整个文件夹而不是单个文件

当用户想要迁移 Airflow 到 DolphinScheduler 的时候，都是想要整体做迁移而不是单个文件迁移的，Air2phin 提供整体文件夹迁移的能力，只需要将路径从文件路径改成文件夹即可。

# 迁移整个 ~/airflow/dags 文件夹air2phin migrate --inplace ~/airflow/dags

增加自定义的规则

部分使用 Airflow 的用户自定义 Hook 或者 Operator，用户自定义的 Operator 无法通过 Air2phin 内置的转化规则完成转化，需要用户增加自定义的规则，并告诉 Air2phin 规则的位置。例如我们有一个叫 MyCustomOperator 的算子是继承 PostgresOperator 的大部分功能， 只是命名不一样，其定义如下：

from airflow.providers.postgres.operators.postgres import PostgresOperatorclass MyCustomOperator(PostgresOperator):    def __init__(        self,        *,        sql: str | Iterable[str],        my_custom_conn_id: str = 'postgres_default',        autocommit: bool = False,        parameters: Iterable | Mapping | None = None,        database: str | None = None,        runtime_parameters: Mapping | None = None,        **kwargs,    ) -> None:        super().__init__(            sql=sql,            postgres_conn_id=my_custom_conn_id,            autocommit=autocommit,            parameters=parameters,            database=database,            runtime_parameters=runtime_parameters,            **kwargs,        )

它在 Airflow 的多个 DAG 中被使用，使用的方式如下：

from custom.my_custom_operator import MyCustomOperatorwith DAG(    dag_id='my_custom_dag',    default_args=default_args,    schedule_interval='@once',    start_date=days_ago(2),    tags=['example'],) as dag:    t1 = MyCustomOperator(        task_id='my_custom_task',        sql='select * from table',        my_custom_conn_id='my_custom_conn_id',    )

现在需要对这个 Operator 进行转化，我们可以自定义一个转化规则，并将其命名为 MyCustomOperator.yaml，内容如下，最主要的内容是 migration.module 和 migration.parameter 的定义，其确定了转化规则：

name: MyCustomOperatordescription: The configuration for migrating airflow custom operator MyCustomOperator to DolphinScheduler SQL task.migration:  module:    - action: replace      src: custom.my_custom_operator.MyCustomOperator      dest: pydolphinscheduler.tasks.sql.Sql  parameter:    - action: replace      src: task_id      dest: name    - action: replace      src: my_custom_conn_id      dest: datasource_name

再使用 --custom-rules 参数指定转化自定义参数，就能应用自定义规则的转化：

# 指定自定义规则路径为 /path/to/MyCustomOperator.yamlair2phin migrate --inplace --custom-rules /path/to/MyCustomOperator.yaml ~/airflow/dags

让 Air2phin 运行地更快

Air2phin 默认是一个进程运行 DAG 文件的转化的，当你有许多 DAG 文件时，Air2phin 转化非常耗时，我们提供了一个启动多进程运行 Air2phin 转化的参数 --multiprocess，可以将其指定为用户机器的 CPU 数量来缩短转化时间：

# 指定 air2phin 启动 12 个进程同时进行转化air2phin migrate --inplace --custom-rules /path/to/MyCustomOperator.yaml --multiprocess 12 ~/airflow/dags

存在的问题

目前，作为一个转化工具，Air2phin 的使用方式已经算比较完善了，能够满足用户迁移调度系统的基本需求，但还有一些地方有待完善。

内置规则还不够多

转化规则还不够多，目前只有五个，分别是：

• airflow.DAG
• airflow.operators.bash.BashOperator
• airflow.operators.dummy_operator.DummyOperator
• airflow.operators.python_operator.PythonOperator
• airflow.operators.spark_sql_operator.SparkSqlOperator

如果有更多的规则，Air2phin 将成为一个更加好用的转化工具，这里欢迎各位随时提交转化规则的 PR(https://github.com/WhaleOps/air2phin/pulls)。

部分 Airflow 的用法不能被迁移过来

部分概念仅仅在 Airflow 中有，在 DolphinScheduler 中还没有，如任务的成功、失败、重试、触发 callback，任务的 owner，variable，工作流并发数，tag 等，这部分 Airflow DAG 可以被迁移，但兼容的属性将会丢失，无法迁移到 DolphinScheduler。

Air2phin 常见问题解答

Q：为什么选择解析 Airflow DAG 文件而不是数据库？

A：因为 Airflow DAG 文件中才有完成的工作流信息，Airflow 的数据库中只有工作流基本信息，没有任务定义的信息，也没有任务的关系，我们选择通过解析 Airflow 的 DAG 文件而不是数据库来完成转化。

Q：为什么要通过 dolphinscheduler python sdk 做中转不自己提交到 DolphinScheduler？

A：因为 Airflow DAG 就是 Python 定义的，在 Airflow DAG 中有很多 Python 的特性，我们不想将这部分特性转化成结构化的数据（转化可能存在信息丢失），恰好 DolphinScheduler 已经有了 Python 的 sdk，所以直接通过 LibCST 转化是成本更加低的做法。

Q：为什么使用 LibCST 而不是 python 内置的 AST？

A：因为 LibCST 更加符合我们，Python 内置的 AST 库解析成 AST 的时候会丢失掉 comment 的信息，但是我们呢希望保留着部分信息。且 LibCST 提供更加多 visitor 保证我们更加方便的实现替换。

参考链接：air2phin(https://github.com/WhaleOps/air2phin)