MTProxy041
New member
Flow #Airflow #BestPractices #DataEngineering #ETL #Datapipeline ## Các thực tiễn tốt nhất của luồng không khí
Airflow là một công cụ điều phối dòng công việc nguồn mở phổ biến giúp bạn lập trình tác giả, lịch trình và giám sát quy trình công việc.Nó được thiết kế để được sử dụng với dữ liệu lớn và có thể được sử dụng để phối hợp các nhiệm vụ trên nhiều nền tảng khác nhau, bao gồm Hadoop, Spark và Kubernetes.
Airflow là một công cụ mạnh mẽ, nhưng nó có thể phức tạp để học và sử dụng.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về một số thực tiễn tốt nhất để sử dụng luồng khí.Chúng tôi sẽ bao gồm các chủ đề như:
* Thiết kế quy trình công việc của bạn
* Viết DAG của bạn
* Lập lịch trình công việc của bạn
* Giám sát quy trình công việc của bạn
Bằng cách làm theo các thực tiễn tốt nhất này, bạn có thể làm cho dòng khí của mình hiệu quả hơn, đáng tin cậy và có thể mở rộng hơn.
### Thiết kế quy trình công việc của bạn
Bước đầu tiên trong việc tạo ra một luồng công việc luồng khí là thiết kế nó.Điều này liên quan đến việc lập kế hoạch ra các bước cần được thực hiện và thứ tự mà chúng cần được thực hiện.
Khi thiết kế quy trình công việc của bạn, điều quan trọng là phải ghi nhớ những điều sau đây:
*** Đơn giản: ** Quy trình công việc của bạn phải đơn giản nhất có thể.Quy trình làm việc của bạn càng phức tạp, chúng sẽ càng khó duy trì.
*** Khả năng tái sử dụng: ** Quy trình công việc của bạn nên được sử dụng lại.Điều này có nghĩa là bạn sẽ có thể sử dụng chúng cho các nhiệm vụ khác nhau và bạn sẽ có thể dễ dàng sửa đổi chúng khi cần thiết.
*** Khả năng mở rộng: ** Quy trình công việc của bạn phải được mở rộng.Điều này có nghĩa là bạn sẽ có thể dễ dàng thêm các tác vụ mới vào chúng và họ có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu.
### Viết DAG của bạn
Khi bạn đã thiết kế quy trình công việc của mình, bạn cần viết chúng dưới dạng DAG.DAG là các biểu đồ acyclic được định hướng đại diện cho các phụ thuộc giữa các tác vụ trong quy trình công việc của bạn.
Khi viết DAG của bạn, điều quan trọng là phải ghi nhớ những điều sau đây:
*** Sử dụng các toán tử tích hợp của Airflow: ** Airflow đi kèm với một số toán tử tích hợp mà bạn có thể sử dụng để thực hiện các tác vụ chung, chẳng hạn như chạy tập lệnh Python, gửi công việc Spark và tải dữ liệu vào Hive.
*** Sử dụng các macro của Airflow: ** Macro của Airflow cho phép bạn xác định mã có thể tái sử dụng mà bạn có thể sử dụng trong DAG của mình.Điều này có thể giúp bạn giữ cho DAG của bạn khô ráo (không lặp lại chính mình).
*** Sử dụng các cảm biến của Airflow: ** Cảm biến của Airflow cho phép bạn chờ đợi một số điều kiện được đáp ứng trước khi thực hiện nhiệm vụ.Điều này có thể hữu ích cho các tác vụ phụ thuộc vào tính khả dụng của dữ liệu hoặc cho các tác vụ cần được thực thi theo một thứ tự cụ thể.
### Lên lịch trình công việc của bạn
Một khi bạn đã viết DAG của mình, bạn cần lên lịch cho chúng.Airflow cho phép bạn lên lịch trình công việc của mình để chạy trên nhiều lịch trình, bao gồm hàng giờ, hàng ngày, hàng tuần và hàng tháng.
Khi lên lịch trình công việc của bạn, điều quan trọng là phải ghi nhớ những điều sau:
*** Tần suất của quy trình công việc của bạn: ** Tần suất quy trình công việc của bạn sẽ phụ thuộc vào nhu cầu của doanh nghiệp của bạn.Ví dụ: bạn có thể cần chạy quy trình công việc của mình hàng giờ để xử lý dữ liệu thời gian thực hoặc bạn có thể cần phải chạy chúng hàng ngày để xử lý dữ liệu lịch sử.
*** Thời gian trong ngày quy trình công việc của bạn chạy: ** Thời gian trong ngày, quy trình công việc của bạn sẽ phụ thuộc vào các tài nguyên có sẵn trên cụm của bạn.Ví dụ: bạn có thể cần chạy quy trình công việc của mình trong giờ thấp điểm để tránh quá tải cụm của mình.
### Giám sát quy trình công việc của bạn
Khi bạn đã lên lịch trình công việc của mình, bạn cần theo dõi chúng để đảm bảo rằng chúng đang chạy như mong đợi.Airflow cung cấp một số công cụ mà bạn có thể sử dụng để giám sát quy trình công việc của mình, bao gồm:
* Giao diện người dùng web Airflow: UI Airflow Web cung cấp giao diện đồ họa mà bạn có thể sử dụng để xem trạng thái của quy trình công việc của mình và để khắc phục mọi vấn đề xảy ra.
* Airflow CLI: Airflow CLI cho phép bạn tương tác với luồng không khí từ dòng lệnh.Bạn có thể sử dụng CLI để liệt kê quy trình công việc của mình, bắt đầu và dừng quy trình công việc và xem nhật ký.
* API luồng không khí: API luồng không khí cho phép bạn tương tác lập trình với luồng không khí.Bạn có thể sử dụng API để tạo và quản lý quy trình công việc và để có được thông tin về
=======================================
flow #Airflow #BestPractices #DataEngineering #ETL #Datapipeline ## The Best Practices of Airflow
Airflow is a popular open-source workflow orchestration tool that helps you to programmatically author, schedule, and monitor workflows. It is designed to be used with big data and can be used to orchestrate tasks on a variety of platforms, including Hadoop, Spark, and Kubernetes.
Airflow is a powerful tool, but it can be complex to learn and use. In this article, we will discuss some of the best practices for using Airflow. We will cover topics such as:
* Designing your workflows
* Writing your DAGs
* Scheduling your workflows
* Monitoring your workflows
By following these best practices, you can make your Airflow workflows more efficient, reliable, and scalable.
### Designing your workflows
The first step in creating an Airflow workflow is to design it. This involves planning out the steps that need to be performed, and the order in which they need to be performed.
When designing your workflows, it is important to keep the following things in mind:
* **Simplicity:** Your workflows should be as simple as possible. The more complex your workflows are, the more difficult they will be to maintain.
* **Reusability:** Your workflows should be reusable. This means that you should be able to use them for different tasks, and that you should be able to easily modify them as needed.
* **Scalability:** Your workflows should be scalable. This means that you should be able to easily add new tasks to them, and that they should be able to handle large amounts of data.
### Writing your DAGs
Once you have designed your workflows, you need to write them as DAGs. DAGs are directed acyclic graphs that represent the dependencies between the tasks in your workflows.
When writing your DAGs, it is important to keep the following things in mind:
* **Use Airflow's built-in operators:** Airflow comes with a number of built-in operators that you can use to perform common tasks, such as running Python scripts, submitting Spark jobs, and loading data into Hive.
* **Use Airflow's macros:** Airflow's macros allow you to define reusable code that you can use in your DAGs. This can help you to keep your DAGs DRY (don't repeat yourself).
* **Use Airflow's sensors:** Airflow's sensors allow you to wait for certain conditions to be met before a task is executed. This can be useful for tasks that depend on the availability of data, or for tasks that need to be executed in a specific order.
### Scheduling your workflows
Once you have written your DAGs, you need to schedule them. Airflow allows you to schedule your workflows to run on a variety of schedules, including hourly, daily, weekly, and monthly.
When scheduling your workflows, it is important to keep the following things in mind:
* **The frequency of your workflows:** The frequency of your workflows will depend on the needs of your business. For example, you might need to run your workflows hourly to process real-time data, or you might need to run them daily to process historical data.
* **The time of day your workflows run:** The time of day your workflows run will depend on the resources that are available on your cluster. For example, you might need to run your workflows during off-peak hours to avoid overloading your cluster.
### Monitoring your workflows
Once you have scheduled your workflows, you need to monitor them to make sure that they are running as expected. Airflow provides a number of tools that you can use to monitor your workflows, including:
* The Airflow web UI: The Airflow web UI provides a graphical interface that you can use to view the status of your workflows, and to troubleshoot any problems that occur.
* The Airflow CLI: The Airflow CLI allows you to interact with Airflow from the command line. You can use the CLI to list your workflows, start and stop workflows, and view logs.
* The Airflow API: The Airflow API allows you to programmatically interact with Airflow. You can use the API to create and manage workflows, and to get information about the
Airflow là một công cụ điều phối dòng công việc nguồn mở phổ biến giúp bạn lập trình tác giả, lịch trình và giám sát quy trình công việc.Nó được thiết kế để được sử dụng với dữ liệu lớn và có thể được sử dụng để phối hợp các nhiệm vụ trên nhiều nền tảng khác nhau, bao gồm Hadoop, Spark và Kubernetes.
Airflow là một công cụ mạnh mẽ, nhưng nó có thể phức tạp để học và sử dụng.Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về một số thực tiễn tốt nhất để sử dụng luồng khí.Chúng tôi sẽ bao gồm các chủ đề như:
* Thiết kế quy trình công việc của bạn
* Viết DAG của bạn
* Lập lịch trình công việc của bạn
* Giám sát quy trình công việc của bạn
Bằng cách làm theo các thực tiễn tốt nhất này, bạn có thể làm cho dòng khí của mình hiệu quả hơn, đáng tin cậy và có thể mở rộng hơn.
### Thiết kế quy trình công việc của bạn
Bước đầu tiên trong việc tạo ra một luồng công việc luồng khí là thiết kế nó.Điều này liên quan đến việc lập kế hoạch ra các bước cần được thực hiện và thứ tự mà chúng cần được thực hiện.
Khi thiết kế quy trình công việc của bạn, điều quan trọng là phải ghi nhớ những điều sau đây:
*** Đơn giản: ** Quy trình công việc của bạn phải đơn giản nhất có thể.Quy trình làm việc của bạn càng phức tạp, chúng sẽ càng khó duy trì.
*** Khả năng tái sử dụng: ** Quy trình công việc của bạn nên được sử dụng lại.Điều này có nghĩa là bạn sẽ có thể sử dụng chúng cho các nhiệm vụ khác nhau và bạn sẽ có thể dễ dàng sửa đổi chúng khi cần thiết.
*** Khả năng mở rộng: ** Quy trình công việc của bạn phải được mở rộng.Điều này có nghĩa là bạn sẽ có thể dễ dàng thêm các tác vụ mới vào chúng và họ có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu.
### Viết DAG của bạn
Khi bạn đã thiết kế quy trình công việc của mình, bạn cần viết chúng dưới dạng DAG.DAG là các biểu đồ acyclic được định hướng đại diện cho các phụ thuộc giữa các tác vụ trong quy trình công việc của bạn.
Khi viết DAG của bạn, điều quan trọng là phải ghi nhớ những điều sau đây:
*** Sử dụng các toán tử tích hợp của Airflow: ** Airflow đi kèm với một số toán tử tích hợp mà bạn có thể sử dụng để thực hiện các tác vụ chung, chẳng hạn như chạy tập lệnh Python, gửi công việc Spark và tải dữ liệu vào Hive.
*** Sử dụng các macro của Airflow: ** Macro của Airflow cho phép bạn xác định mã có thể tái sử dụng mà bạn có thể sử dụng trong DAG của mình.Điều này có thể giúp bạn giữ cho DAG của bạn khô ráo (không lặp lại chính mình).
*** Sử dụng các cảm biến của Airflow: ** Cảm biến của Airflow cho phép bạn chờ đợi một số điều kiện được đáp ứng trước khi thực hiện nhiệm vụ.Điều này có thể hữu ích cho các tác vụ phụ thuộc vào tính khả dụng của dữ liệu hoặc cho các tác vụ cần được thực thi theo một thứ tự cụ thể.
### Lên lịch trình công việc của bạn
Một khi bạn đã viết DAG của mình, bạn cần lên lịch cho chúng.Airflow cho phép bạn lên lịch trình công việc của mình để chạy trên nhiều lịch trình, bao gồm hàng giờ, hàng ngày, hàng tuần và hàng tháng.
Khi lên lịch trình công việc của bạn, điều quan trọng là phải ghi nhớ những điều sau:
*** Tần suất của quy trình công việc của bạn: ** Tần suất quy trình công việc của bạn sẽ phụ thuộc vào nhu cầu của doanh nghiệp của bạn.Ví dụ: bạn có thể cần chạy quy trình công việc của mình hàng giờ để xử lý dữ liệu thời gian thực hoặc bạn có thể cần phải chạy chúng hàng ngày để xử lý dữ liệu lịch sử.
*** Thời gian trong ngày quy trình công việc của bạn chạy: ** Thời gian trong ngày, quy trình công việc của bạn sẽ phụ thuộc vào các tài nguyên có sẵn trên cụm của bạn.Ví dụ: bạn có thể cần chạy quy trình công việc của mình trong giờ thấp điểm để tránh quá tải cụm của mình.
### Giám sát quy trình công việc của bạn
Khi bạn đã lên lịch trình công việc của mình, bạn cần theo dõi chúng để đảm bảo rằng chúng đang chạy như mong đợi.Airflow cung cấp một số công cụ mà bạn có thể sử dụng để giám sát quy trình công việc của mình, bao gồm:
* Giao diện người dùng web Airflow: UI Airflow Web cung cấp giao diện đồ họa mà bạn có thể sử dụng để xem trạng thái của quy trình công việc của mình và để khắc phục mọi vấn đề xảy ra.
* Airflow CLI: Airflow CLI cho phép bạn tương tác với luồng không khí từ dòng lệnh.Bạn có thể sử dụng CLI để liệt kê quy trình công việc của mình, bắt đầu và dừng quy trình công việc và xem nhật ký.
* API luồng không khí: API luồng không khí cho phép bạn tương tác lập trình với luồng không khí.Bạn có thể sử dụng API để tạo và quản lý quy trình công việc và để có được thông tin về
=======================================
flow #Airflow #BestPractices #DataEngineering #ETL #Datapipeline ## The Best Practices of Airflow
Airflow is a popular open-source workflow orchestration tool that helps you to programmatically author, schedule, and monitor workflows. It is designed to be used with big data and can be used to orchestrate tasks on a variety of platforms, including Hadoop, Spark, and Kubernetes.
Airflow is a powerful tool, but it can be complex to learn and use. In this article, we will discuss some of the best practices for using Airflow. We will cover topics such as:
* Designing your workflows
* Writing your DAGs
* Scheduling your workflows
* Monitoring your workflows
By following these best practices, you can make your Airflow workflows more efficient, reliable, and scalable.
### Designing your workflows
The first step in creating an Airflow workflow is to design it. This involves planning out the steps that need to be performed, and the order in which they need to be performed.
When designing your workflows, it is important to keep the following things in mind:
* **Simplicity:** Your workflows should be as simple as possible. The more complex your workflows are, the more difficult they will be to maintain.
* **Reusability:** Your workflows should be reusable. This means that you should be able to use them for different tasks, and that you should be able to easily modify them as needed.
* **Scalability:** Your workflows should be scalable. This means that you should be able to easily add new tasks to them, and that they should be able to handle large amounts of data.
### Writing your DAGs
Once you have designed your workflows, you need to write them as DAGs. DAGs are directed acyclic graphs that represent the dependencies between the tasks in your workflows.
When writing your DAGs, it is important to keep the following things in mind:
* **Use Airflow's built-in operators:** Airflow comes with a number of built-in operators that you can use to perform common tasks, such as running Python scripts, submitting Spark jobs, and loading data into Hive.
* **Use Airflow's macros:** Airflow's macros allow you to define reusable code that you can use in your DAGs. This can help you to keep your DAGs DRY (don't repeat yourself).
* **Use Airflow's sensors:** Airflow's sensors allow you to wait for certain conditions to be met before a task is executed. This can be useful for tasks that depend on the availability of data, or for tasks that need to be executed in a specific order.
### Scheduling your workflows
Once you have written your DAGs, you need to schedule them. Airflow allows you to schedule your workflows to run on a variety of schedules, including hourly, daily, weekly, and monthly.
When scheduling your workflows, it is important to keep the following things in mind:
* **The frequency of your workflows:** The frequency of your workflows will depend on the needs of your business. For example, you might need to run your workflows hourly to process real-time data, or you might need to run them daily to process historical data.
* **The time of day your workflows run:** The time of day your workflows run will depend on the resources that are available on your cluster. For example, you might need to run your workflows during off-peak hours to avoid overloading your cluster.
### Monitoring your workflows
Once you have scheduled your workflows, you need to monitor them to make sure that they are running as expected. Airflow provides a number of tools that you can use to monitor your workflows, including:
* The Airflow web UI: The Airflow web UI provides a graphical interface that you can use to view the status of your workflows, and to troubleshoot any problems that occur.
* The Airflow CLI: The Airflow CLI allows you to interact with Airflow from the command line. You can use the CLI to list your workflows, start and stop workflows, and view logs.
* The Airflow API: The Airflow API allows you to programmatically interact with Airflow. You can use the API to create and manage workflows, and to get information about the
