从第一次接触airflow到生产投产使用已经有近两个月的时间了，从部署到开发到运维调优，期间也遇到各种各样的问题，自己也从听说到熟悉。这篇博客主要从三个方面着手。
一、安装部署airflow
调度工具airflow安装使用
一、安装airflow
1.环境准备：
1.1.安装mysql数据库
解压 mariadb包：
tar -xzvf mariadb-10.2.14-linux-x86_64.tar.gz
cd mariadb-10.2.14-linux-x86_64
配置mysql：
根据实际需求修改my.cnf配置文件。
启动mysql：
初始化mysql数据库：scripts/mysql_install_db
启动mysql：nohup bin/mysqld --defaults-file=my.cnf &
重置mysql root密码：
bin/mysqladmin -u root password “123456”
bin/mysql -u root -p
输入密码即可登录
1.2.创建airflow数据库及用户
建库：
mysql> create database airflow;
建用户：
mysql> create user ‘airflow’@’%’ identified by ‘airflow’;
mysql> create user ‘airflow’@‘local-ip’ identified by ‘airflow’;
mysql> create user ‘airflow’@‘localhost’ identified by ‘airflow’;
用户授权：
mysql> grant all on airflow.* to ‘airflow’@’%’;
mysql> flush privileges;
添加配置my.cnf （否则airflow initdb时报错）
[mysqld]
explicit_defaults_for_timestamp = 1
若修改配置文件后需重启mysql服务。
2. airflow单节点部署
2.1.设置环境变量

vi .bash_profile
export AIRFLOW_HOME= $KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 97: \dotsall python-pip #̲ 系统级安装有pip命令 \dots$ HOME/.local
make
make install
本机账户下安装pip：加粗样式
python get-pip.py --user # 生成pip到本机账户的.local下
cat path.properties

export PATH= $HOME/.local/bin:$ PATH
source path.properties # 生效pip环境
本机账户下安装airflow：
pip install apache-airflow --user
提前预编译包内安装airflow的相关扩展插件 – eg：async、celery、hdfs、hive、jdbc、mysql、password、rabbitmq、redis、ssh

pip install apache-airflow[] --user # 填入相关插件名，也可列举所有需要pip安装的插件到文件requirements.txt中，如下：

vi requirements.txt
apache-airflow[async]
apache-airflow[celery]
apache-airflow[crypto]
apache-airflow[hdfs]
apache-airflow[hive]
apache-airflow[jdbc]
apache-airflow[kubernetes]
apache-airflow[ldap]
apache-airflow[mysql]
apache-airflow[oracle]
apache-airflow[password]
apache-airflow[postgres]
apache-airflow[rabbitmq]
apache-airflow[redis]
apache-airflow[ssh]
hdfs # 安装该插件，后续hdfs_hook引入报错的解决办法
paramiko
mysqlclient
之后运行pip安装：
pip install -r requirements.txt
2.3.初始化airflow
初始化airflow配置：
$KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 26: \dotsl/bin/airflow #̲ 生成相关配置到AIRFLOW\dots$ AIRFLOW_HOME/airflow.cfg：
sql_alchemy_conn = mysql://airflow:airflow@localhost:3306/airflow

   # 格式：mysql://账号:密码@ip:port/dbname

初始化db：
新建airflow依赖的表到mysql数据库：
./airflow initdb
2.4.Airlow的其他配置
2.4.1.修改时区
airflow默认时间是GMT时间，更改其为北京时间。
修改airflow.cfg文件：
#default_timezone = utc
default_timezone = Asia/Shanghai
注：此处修改的是schedule调度时间，即编写调度时间时可直接写北京时间。
修改webserver界面右上角当前时间：
修改底层代码：
vim ~/.local/lib/python2.7/site-packages/airflow/www/templates/admin/master.html
x = new Date()
把代码 var UTCseconds = (x.getTime() + x.getTimezoneOffset()601000); // 将系统时间转为GMT时间
改为 var UTCseconds = x.getTime(); // 直接取系统时间，不做时区转换

把代码 “timeFormat”:“H:i:s %UTC%”,
改为 “timeFormat”:“H:i:s”,
vim ~/.local/lib/python2.7/site-packages/airflow/utils/timezone.py
a）在utc = pendulum.timezone(‘UTC’)行代码下添加：

add-start

          from airflow import configuration as conf
          try:
              tz = conf.conf.get("core", "default_timezone")
              if tz == "system":
                  utc = pendulum.local_timezone()
              else:
                  utc = pendulum.timezone(tz)
          except Exception:
              pass

add-end

b）修改utcnow()函数:
原代码：#d = dt.datetime.utcnow()
修改为：d = dt.datetime.now() # lww-change
vim /home/lww/.local/lib/python2.7/site-packages/airflow/utils/sqlalchemy.py
在utc = pendulum.timezone(‘UTC’)行代码下添加：

add-start

           from airflow import configuration as conf
           try:
               tz = conf.conf.get("core", "default_timezone")
               if tz == "system":
                   utc = pendulum.local_timezone()
               else:
                   utc = pendulum.timezone(tz)
           except Exception:
               pass

add-end

注意：
若之前已启动webserver，修改时区操作后需重启webserver，此处还未启动，可查看后续启动方式。
2.4.2.用户认证
上面步骤中已安装password组件：pip install ‘apache-airflow[password]’
修改airflow.cfg：
[cli]
endpoint_url = http://192.168.1.2:8088 # 修改默认端口8080为8088
[api]
# How to authenticate users of the API
auth_backend = airflow.api.auth.backend.default
[webserver]
base_url = http://192.168.1.2:8088
web_server_port = 8088
authenticate = True
auth_backend = airflow.contrib.auth.backends.password_auth # 新增配置，不同于api下的auth_backend
在python环境中执行如下代码以添加账户：
lww@192.168.1.2:~/airflow$ python
Python 2.7.15+ (default, Oct 7 2019, 17:39:04)
[GCC 7.4.0] on linux2
Type “help”, “copyright”, “credits” or “license” for more information.
>>> import airflow
[2019-11-11 16:46:12,008] {settings.py:252} INFO - settings.configure_orm(): Using pool settings. pool_size=5, max_overflow=10, pool_recycle=1800, pid=28668
>>> from airflow import models, settings
>>> from airflow.contrib.auth.backends.password_auth import PasswordUser
>>> user = PasswordUser(models.User())
>>> user.username = ‘admin’
>>> user.password=‘123456’
>>> user.superuser = True # 添加superuser账户
>>> session=settings.Session()
>>> session.add(user)
>>> session.commit()
>>> session.close()
>>> exit()
2.4.3.配置邮件服务（可选）
修改airflow.cfg：
[smtp]
smtp_host = smtp.163.com
smtp_password = password
smtp_starttls = True
smtp_ssl = False
smtp_port = 25
smtp_mail_from = mailExample@163.com
2.4.4.设置Executor
修改airflow.cfg:
executor = LocalExecutor # 本地模式
#单节点故配置为LocalExecutor模式
上面使用LocalExecutor是实现本机的调度测试，实际生产环境中需进行远程调度，相关调度配置参数说明如下：

SequentialExecutor：表示单进程顺序执行，通常只用于测试

LocalExecutor：表示多进程本地执行，它用python的多进程库从而达到多进程跑任务的效果。

CeleryExecutor：表示使用celery作为执行器，只要配置了celery，就可以分布式地多机跑任务，一般用于生产环境。

DaskExecutor ：动态任务调度，主要用于数据分析

KubernetesExecutor：airflow 1.10.0引入，为每个任务实例创建一个pod，结合k8s使用。

2.4.5.修改log地址
修改vim airflow.cfg
[core]
base_log_folder = $HOME/airflow/logs
[scheduler]
child_process_log_directory = $HOME/airflow/logs/scheduler
2.4.6.修改webserver地址
[webserver]
base_url = http://192.168.1.2:8088
2.4.7.修改scheduler线程数
若调度任务不多的话可把线程数调小，默认为32，参数parallelism：
#parallelism = 32
parallelism = 8
2.4.8.不加载example dag
若不想加载示例dag可将load_examples配置为False，默认为True。此配置只在第一次启动airflow之前设置才有效：
load_examples = True
#load_examples = False
若此方法未生效，可删除~/.local/lib/python2.7/site-packages/airflow/example_dags目录，效果一样。
注：测试中为便于学习，此处加载示例dag
2.4.9.修改检测新dag的间隔
#min_file_process_interval = 0 # 默认0没有时间间隔，此时CPU负载会很高
min_file_process_interval=10 # 每10s识别一次新的dag
2.5.启动airflow
启动schedule：
nohup airflow scheduler >/dev/null 2>&1 &
启动webserver：
nohup airflow webserver -p 8088 >/dev/null 2>&1 &
页面端访问：
http://192.168.1.2:8088
登录用户：admin
登录密码：123456
3.分布式部署
架构图

1、配置服务器之间免密
操作步骤：
1.A,B,C三台主机分别执行 ssh-keygen -t rsa 在 /root/.ssh目录下生产id_rsa和id_rsa.pub,即私钥和公钥。
2.将A、B、C三台主机/root/.ssh目录下的id_rsa.pub文件传送至另外两台主机的home目录下，即：
ssh-copy-id root@10.136.xxx.xx

主机服务安装软件
10.136.1.94 Webserver、scheduler、worker、scheduler-failover Mariadb、airflow
10.136.1.83 Webserver、worker、flower Airflow、redis
10.136.1.44 Scheduler、scheduler-failover、worker Nginx、airflow

2、master与worker服务器上所需要的配置
依据单节点部署步骤在A机器安装,然后复制到B、C两机器

在B主机上下载，解压缩和编译Redis-4.0.3：

$ wget http://download.redis.io/releases/redis-4.0.3.tar.gz

$ tar xzf redis-4.0.3.tar.gz

$ cd redis-4.0.3

$ make && make install

2.3、redis配置认证密码，通过配置文件进行配置
redis配置文件redis.conf中，打开配置文件找到
#requirepass foobared
去掉行前的注释，并修改密码为所需的密码,保存文件
requirepass youpwd
重启redis完成
src/redis-server redis.conf

2.4、远程访问

1）修改redis.conf
    注释掉#bind 127.0.0.1
   修改protected-mode no

2）关闭防火墙， systemctl stop firewalld.service 查看防火墙状态 firewall-cmd --state（不建议使用）

我们只需打开6379端口就行：
sudo firewall-cmd --permanent --zone=public --add-port=6379/tcp
sudo firewall-cmd --reload

2.5、master和worker都要修改airflow的配置文件vim airflow.cfg，修改一个文件就行，因为服务器免密，直接传给其他服务器，主从服务器应保持airflow的路径、dags下的脚本、配置文件一致，下面是配置文件需要修改的内容：

executor = CeleryExecutor
sql_alchemy_conn = mysql://airflow2:airflow2@10.136.1.94:3306/airflow2broker_url = redis://hadoop102:6379/0
result_backend = redis://hadoop102:6379/1

2.6、master和worker都安装airflow、python3.5.2以及Python的celery和redis包

python3 -m pip install celery -i https://pypi.douban.com/simple
python3 -m pip install redis -i https://pypi.douban.com/simple

2.7下载 failover
Git clone https://github.com/teamclairvoyant/airflow-scheduler-failover-controller
使用 pip 进行安装
cd{AIRFLOW_FAILOVER_CONTROLLER_HOME}
Pip install -e .
初始化 failover
scheduler_failover_controller init
注：初始化时，会向airflow.cfg中追加内容，因此需要先安装 airflow 并初始化。
更改 failover 配置
scheduler_nodes_in_cluster= 10.136.1.94,10.136.1.44
注:host name 可以通过scheduler_failover_controller get_current_host命令获得

配置安装 failover 的机器之间的免密登录，配置完成后，可以使用如下命令进行验证：
scheduler_failover_controller test_connection
启动 failover
scheduler_failover_controller start

2、启动airflow
A节点执行
$ airflow initdb
$ airflow webserver
$ airflow scheduler
B节点执行
$ airflow webserver
C节点执行
$ airflow scheduler
$ airflow worker

来源：CSDN

作者：qqq932778763

链接：https://blog.csdn.net/qqq932778763/article/details/104458388

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airflow