在快速启动部分中设置很简单，构建生产级环境需要更多的工作，下面来了解一下。
1. 设置配置选项
第一次运行Airflow时，它将在$AIRFLOW_HOME目录(默认情况下是~/airflow)中创建一个名为airflow.cfg的文件。此文件包含Airflow的配置，您可以编辑它以更改任何设置。还可以使用以下格式设置环境变量选项：$AIRFLOW__{SECTION}__{KEY}(注意双下划线)。
例如，元数据数据库连接可以在airflow.cfg中设置如下：
[core]
sql_alchemy_conn = my_conn_string
或者通过创建相应的环境变量：
AIRFLOW__CORE__SQL_ALCHEMY_CONN=my_conn_string
还可以在运行时将连接字符串_cmd附加到键中，如下所示：
[core]
sql_alchemy_conn_cmd = bash_command_to_run
但是只有三个这样的配置元素sql_alchemy_conn,broker_url和celery_result_backend可以作为命令获取。这背后的想法是不要将密码存储在纯文本文件的框中。优先级的顺序如下：
- 环境变量
- airflow.cfg中的配置
- airflow.cfg中的命令
- 默认
2. 设置后端
如果您想要对airflow进行真正的测试，您应该考虑建立一个真正的数据库后端并切换到LocalExecutor。
airflow内置数据库是SqlAlchemy库，与其元数据交互时，您应该能够使用任何类似SqlAlchemy的数据库作为后端支持的数据库。我们建议使用MySQL或Postgres。
一旦你为Airflow安装了数据库，就需要修改配置文件$AIRFLOW_HOME/airflow.cfg中的SqlAlchemy连接字符串。然后，您还应该将“ executor”设置更改为使用“LocalExecutor”，这是一个可以在本地并行任务实例的执行器。
# initialize the database 初始化数据库
airflow initdb
3. 连接
Airflow需要知道如何连接到你的环境。主机名、端口、登录ID和密码等信息在UI的Admin->Connection部分中处理。你创建的工作流代码将引用连接对象的“conn_id”。
默认情况下，Airflow将在元数据库中以纯文本形式保存连接的密码。在安装过程中强烈推荐使用密码包crypto。crypto密码包确实要求您的操作系统安装libffi-dev。
如果最初没有安装密码包crypto，则仍然可以通过以下步骤启用连接的加密：
（1）. 安装密码软件包pip install apache-airflow[crypto]
（2）. 使用下面的代码段生成fernet_key。fernet_key必须是base 64编码的32字节密钥。
from cryptography.fernet import Fernet
fernet_key= Fernet.generate_key()
print(fernet_key) # your fernet_key, keep it in secured place!
（3）. 将airflow.cfg中fernet_key的值替换为步骤2中的值。或者，您可以将您的fernet_key存储在OS的环境变量中。在这种情况下，您不需要更改airflow.cfg，因为AirFlow 会优先使用环境变量，而不是在airflow.cfg中的值：
# Note the double underscores
EXPORT AIRFLOW__CORE__FERNET_KEY = your_fernet_key
（4）. 重新启动AirFlow网络服务器。
（5）. 对于现有的连接(在安装airflow[crypto]和创建Fernet Key之前定义的连接)，您需要在连接管理UI中打开每个连接，重新键入密码并保存它。
可以使用环境变量创建AirFlow工作流中的连接。为了正确地使用连接，环境变量需要有一个前缀‘AIRFLOW_CONN_’代表是AirFlow的环境变量，其值为URI格式。有关环境变量和连接的更多信息，请参见概念文档。
4. 用Celery扩大规模
CeleryExecutor是您扩展worker的数量的方法之一。 为此，您需要设置Celery后端（RabbitMQ，Redis，...）并更改airflow.cfg以将执行程序参数指向CeleryExecutor并提供相关的Celery设置。
有关设置Celery代理的更多信息，请参阅有关该主题的详尽Celery文档.
以下是您的workers的一些必要要求：
- 需要安装
airflow，CLI需要在路径中 - 整个群集中的airflow配置设置应该是同构的
- 在worker上执行的操作符需要在该上下文中满足其依赖项。 例如，如果您使用
HiveOperator，则需要在该box上安装hive CLI，或者如果您使用MySqlOperator，则必须以某种方式在PYTHONPATH中提供所需的Python库 - worker需要访问其
DAGS_FOLDER，您需要通过自己的方式同步文件系统。 常见的设置是将DAGS_FOLDER存储在Git存储库中，并使用Chef，Puppet，Ansible或用于配置环境中的计算机的任何内容在计算机之间进行同步。 如果您的所有boxes都有一个共同的挂载点，那么共享您的工作流文件也应该可以正常工作
要启动worker，您需要设置Airflow并启动worker子命令：
airflow worker
worker一旦被删除, 就应该立即收起任务。（我真心翻译不来了）
请注意，您还可以运行“Celery Flower”，这是一个建立在Celery之上的Web UI，用于监控您的worker。 您可以使用快捷命令airflow flower启动Flower Web服务器。
5. 用Dask扩大规模
DaskExecutor允许您在Dask分布式群集中运行Airflow任务。
Dask集群可以在单个机器上运行，也可以在远程网络上运行。 有关完整详细信息，请参阅分布式文档.
要创建集群，首先启动调度程序：
# default settings for a local cluster
DASK_HOST=127.0.0.1
DASK_PORT=8786
dask-scheduler --host $DASK_HOST --port $DASK_PORT
接下来，在任何可以连接到主机的计算机上启动至少一个Worker：
dask-worker $DASK_HOST:$DASK_PORT
Edit your airflow.cfg to set your executor to DaskExecutor and provide the Dask Scheduler address in the [dask] section.
编辑airflow.cfg以将执行程序设置为DaskExecutor，并在[dask]部分中提供Dask Scheduler地址。
请注意：
- 每个Dask worker 必须能够导入Airflow和需要的任何依赖项。
- Dask不支持队列。 如果使用队列创建了Airflow任务，则会引发警告，但该任务将提交给集群。
6. 日志
用户可以在airflow.cfg中指定日志文件夹。 默认情况下，它位于AIRFLOW_HOME目录中。
此外，用户可以提供远程位置，以便在云存储中存储日志和日志备份。 目前，支持Amazon S3和Google Cloud Storage。 要启用此功能，必须按照此示例配置airflow.cfg：
[core]
# Airflow can store logs remotely in AWS S3 or Google Cloud Storage. Users
# must supply a remote location URL (starting with either 's3://...' or
# 'gs://...') and an Airflow connection id that provides access to the storage
# location.
remote_base_log_folder = s3://my-bucket/path/to/logs
remote_log_conn_id = MyS3Conn
# Use server-side encryption for logs stored in S3
encrypt_s3_logs = False
远程日志记录使用现有的Airflow连接来读取/写入日志。 如果没有正确设置连接，则会失败。 在上面的例子中，Airflow将尝试使用S3Hook（'MyS3Conn'）。
在Airflow Web UI中，本地日志优先于远程日志。 如果找不到或访问本地日志，将显示远程日志。 请注意，只有在任务完成（包括失败）后才会将日志发送到远程存储。 换句话说，运行任务的远程日志不可用。 日志作为{dag_id} / {task_id} / {execution_date} / {try_number} .log存储在日志文件夹中。
7. 扩展Mesos（社区贡献）
MesosExecutor允许您在Mesos群集上安排Airflow任务。 为此，您需要一个正在运行的mesos集群，并且必须执行以下步骤 ：
（1）. 在一个运行Web服务器和调度程序的计算机上安装Airflow，我们将其称为“Airflow server”。
（2）. 在Airflow服务器上，从mesos下载安装mesos python eggs。
（3）. 在Airflow服务器上，使用可以从mesos slave机器访问的数据库（例如mysql）并在airflow.cfg中添加配置。
（4）. 将airflow.cfg更改为指向MesosExecutor的point executor参数，并提供相关的Mesos设置。
（5）. 在所有mesos slaves上，安装airflow。 从Airflow服务器复制airflow.cfg（以便它使用相同的sql连接）。
（6）. 在所有mesos slave服务器上，运行以下服务日志：
airflow serve_logs
（7）. 在Airflow服务器上，要开始在mesos上处理/调度DAG，请运行：
airflow scheduler -p
注意：我们需要-p参数来挑选DAGs。
您现在可以在mesos UI中查看Airflow框架和相应的任务。 气流任务的日志可以像往常一样在Airflow UI中查看。
有关mesos的更多信息，请参阅mesos文档。 有关MesosExecutor的任何疑问/错误，请联系@ kapil-malik。
8. 与systemd集成
Airflow可以与基于系统的系统集成。 这使得观察您的守护进程变得容易，因为systemd可以在失败时重新启动守护进程。 在scripts / systemd目录中，您可以找到已在基于Redhat的系统上测试过的单元文件。 您可以将它们复制到/ usr / lib / systemd / system。 假设Airflow将在airflow:airflow下运行。 如果不是（或者如果您在非基于Redhat的系统上运行），则可能需要调整单元文件。
从/ etc / sysconfig / airflow中获取环境配置。 提供了一个示例文件。 运行调度程序时，请确保在此文件中指定SCHEDULER_RUNS变量。 您也可以在此处定义，例如AIRFLOW_HOME或AIRFLOW_CONFIG。
9. 与upstart集成
Airflow可以与基于upstart的系统集成。 Upstart会在系统启动时自动启动/ etc / init中具有相应* .conf文件的所有Airflow服务。 失败时，upstart会自动重启进程（直到达到* .conf文件中设置的重新生成限制）。
您可以在scripts / upstart目录中找到示例upstart作业文件。 这些文件已在Ubuntu 14.04 LTS上测试过。 您可能需要调整start on和stop on以使其适用于其他upstart系统。 script / upstart / README中列出了一些可能的选项。
根据需要修改* .conf文件并复制到/ etc / init目录。 假设airflow将在airflow:airflow下运行。 如果您使用其他用户/组，请在* .conf文件中更改setuid和setgid
您可以使用initctl手动启动，停止，查看已与upstart集成的airflow进程的状态
initctl airflow-webserver status
10. 测试模式
Airflow具有一组固定的“测试模式”配置选项。 您可以随时通过调用airflow.configuration.load_test_config（）来加载它们（注意此操作不可逆！）。 但是，在您有机会调用load_test_config（）之前，会加载一些选项（如DAG_FOLDER）。 为了快速加载测试配置，请在airflow.cfg中设置test_mode：
[tests]
unit_test_mode = True
由于Airflow的自动环境变量扩展（请参阅设置配置选项)，您还可以设置env var AIRFLOW__CORE__UNIT_TEST_MODE以临时覆盖airflow.cfg。
