一个非常好用的data pipeline管理工具 airflow

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yin1941
0.3 2015.12.08 13:58* 字数 1575

最近在How一直想建立起非常专业的data pipeline系统,然后没有很多时间,这几个礼拜正好app上线,有时间开始建立自己的 data pipeline,能够很好的做每天的数据导入,数据收集,以及数据分析。

什么是ETL

ETL 是常用的数据处理,在以前的公司里,ETL 差不多是数据处理的基础,要求非常稳定,容错率高,而且能够很好的监控。ETL的全称是 Extract,Transform,Load, 一般情况下是将乱七八糟的数据进行预处理,然后放到储存空间上。可以是SQL的也可以是NoSQL的,还可以直接存成file的模式。

一开始我的设计思路是,用几个cron job和celery来handle所有的处理,然后将我们的log文件存在hdfs,还有一些数据存在mysql,大概每天跑一次。核心是能够scale,稳定,容错,roll back。我们的data warehouse就放在云上,就简单处理了。

有了自己的ETL系统我觉得就很安心了,以后能够做数据处理和机器学习方面就相对方便一些。

问题来了

一开始我设计的思路和Uber一开始的ETL很像,因为我觉得很方便。但是我发觉一个很严重的问题,我一个人忙不过来。首先,要至少写个前端UI来监控cron job,但是市面上的都很差。其次,容错的autorestart写起来很费劲,可能是我自己没有找到一个好的处理方法。最后部署的时候相当麻烦,如果要写好这些东西,我一个人的话要至少一个月的时间,可能还不是特别robust。在尝试写了2两天的一些碎片处理的脚本之后我发觉时间拖了实在太久了。

隆重推荐的工具

airbnb是我很喜欢的公司,他们有很多开源的工具,airflow我觉得是最实用的代表。airflow 是能进行数据pipeline的管理,甚至是可以当做更高级的cron job 来使用。现在一般的大厂都不说自己的数据处理是ETL,美其名曰 data pipeline,可能跟google倡导的有关。airbnb的airflow是用python写的,它能进行工作流的调度,提供更可靠的流程,而且它还有自带的UI(可能是跟airbnb设计主导有关)。话不多说,先放两张截图:

Paste_Image.png
Screen-Shot-2015-06-02-at-10.09.23-AM.png

什么是DAG

airflow里最重要的一个概念是DAG。

DAG是directed asyclic graph,在很多机器学习里有应用,也就是所谓的有向非循环。但是在airflow里你可以看做是一个小的工程,小的流程,因为每个小的工程里可以有很多“有向”的task,最终达到某种目的。在官网中的介绍里说dag的特点:

  • Scheduled: each job should run at a certain scheduled interval
  • Mission critical: if some of the jobs aren’t running, we are in trouble
  • Evolving: as the company and the data team matures, so does the data processing
  • Heterogenous: the stack for modern analytics is changing quickly, and most companies run multiple systems that need to be glued together

YEAH! It's awesome, right? After reading all of these, I found it was perfectly fit How.

如何安装

安装airflow超级简单,使用pip就可以,现在airflow的版本是1.6.1,但是有个小的bug,这个之后会告诉大家如何修改。

pip install airflow

这里有个坑,因为airflow涉及到很多数据处理的包,所以会安装pandas和numpy(这个Data Scientist应该都很熟悉)但是国内pip install 安装非常慢,用douban的源也有一些小的问题。我的解决方案是,直接先用豆瓣的源安装numpy 和 pandas,然后再安装airflow,自动化部署的时候可以在requirements.txt 里调整顺序就行了

如何运行

摘自官方网站

# airflow needs a home, ~/airflow is the default,
# but you can lay foundation somewhere else if you prefer
# (optional)
export AIRFLOW_HOME=~/airflow

# install from pypi using pip
pip install airflow

# initialize the database
airflow initdb

# start the web server, default port is 8080
airflow webserver -p 8080

然后你就可以上web ui查看所有的dags,来监控你的进程。

如何导入dag

一般第一次运行之后,airflow会在默认文件夹下生成airflow文件夹,然后你只要在里面新建一个文件dag就可以了。我这边部署在阿里云上的文件tree大概是这个样子的。

Paste_Image.png

以下是我自己写的我们公司How里需要每天处理log的其中一个小的dag:

from airflow import DAG
from airflow.operators import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta
import ConfigParser


config = ConfigParser.ConfigParser()
config.read('/etc/conf.ini')
WORK_DIR = config.get('dir_conf', 'work_dir')
OUTPUT_DIR = config.get('dir_conf', 'log_output')
PYTHON_ENV = config.get('dir_conf', 'python_env')

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime.today() - timedelta(days=1),
    'retries': 2,
    'retry_delay': timedelta(minutes=15),
}

dag = DAG('daily_process', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1))

templated_command = "echo 'single' | {python_env}/python {work_dir}/mr/LogMR.py"\
    .format(python_env=PYTHON_ENV, work_dir=WORK_DIR) + " --start_date {{ ds }}"


task = BashOperator(
    task_id='process_log',
    bash_command=templated_command,
    dag=dag
)

写好之后,只要将这个dag放入之前建立好的dag文件夹,然后运行:

python <dag_file>

来确保没有语法错误。在测试里你可以看到我的

schedule_interval=timedelta(days=1)

这样我们的数据处理的任务就相当于每天跑一次。更重要的是,airflow还提供处理bash处理的接口外还有hadoop的很多接口。可以为以后连接hadoop系统提供便利。很多具体的功能可以看官方文档。

其中的一个小的bug

airflow 1.6.1有一个网站的小的bug,安装成功后,点击dag里的log会出现以下页面:

Paste_Image.png

这个只要将

airflow/www/utils.py 

文件替换成最新的airflow github上的utils.py文件就行,具体的问题在这个:

fixes datetime issue when persisting logs

使用supervisord进行deamon

airflow本身没有deamon模式,所以直接用supervisord就ok了,我们只要写4行代码。

[program:airflow_web]
command=/home/kimi/env/athena/bin/airflow webserver -p 8080

[program:airflow_scheduler]
command=/home/kimi/env/athena/bin/airflow scheduler

我觉得airflow特别适合小的团队,他的功能强大,而且真的部署方便。和hadoop,mrjob又可以无缝连接,对我们的业务有很大的提升。

大家如果对我们公司有很大兴趣,公司正在大力扩招中,特别希望优秀的Data Scientist来我们公司报道。如果有兴趣的话,可以看一下我们的招聘或者直接发我的邮件hr@prettyyes.com

https://www.jianshu.com/p/b296d8271f4c

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