教程：https://airflow.apache.org/docs/stable/index.html
官网： http://airflow.incubator.apache.org/index.html
airflow源码：https://github.com/apache/incubator-airflow
参考资料：http://www.open-open.com/lib/view/open1452002876105.html
简介：http://www.cnblogs.com/xianzhedeyu/p/8047828.html
重要参数介绍：http://www.cnblogs.com/skyrim/p/7456166.html
http://blog.csdn.net/permike/article/details/52184621
FAQ :http://blog.csdn.net/yingkongshi99/article/details/52658660
容器：docker pull puckel/docker-airflow
启动dag调度器, 注意启动调度器, 并不意味着dag会被马上触发, dag触发需要符合它自己的schedule规则
如果缺省了END_DATE参数, END_DATE等同于START_DATE.
使用 DummyOperator 来汇聚分支
使用 ShortCircuitOperator/BranchPythonOperator 做分支
使用 SubDagOperator 嵌入一个子dag
使用 TriggerDagRunOperator 直接trigger 另一个dag
在创建MyBashOperator的实例时候, 为on_failure_callback和on_success_callback参数设置两个回调函数, 我们在回调函数中, 将success或failed状态记录到自己的表中.
DAG的schedule_interval参数设置成None, 表明这个DAG始终是由外部触发。
如果将default_args字典传递给DAG，DAG将会将字典应用于其内部的任何Operator上。这很容易的将常用参数应用于多个Operator，而无需多次键入。
default_args=dict(
start_date=datetime(2016, 1, 1),
owner='Airflow')
dag = DAG('my_dag', default_args=default_args)
op = DummyOperator(task_id='dummy', dag=dag)
print(op.owner) # Airflow
initdb，初始化元数据DB，元数据包括了DAG本身的信息、运行信息等；
resetdb，清空元数据DB；
list_dags，列出所有DAG；
list_tasks，列出某DAG的所有task；
test，测试某task的运行状况；
backfill，测试某DAG在设定的日期区间的运行状况；
webserver，开启webserver服务；
scheduler，用于监控与触发DAG。
$ cd ${AIRFLOW_HOME}/dags
$ python test_import.py # 保证代码无语法错误
$ airflow list_dags # 查看dag是否成功加载
airflow list_tasks test_import_dag –tree # 查看dag的树形结构是否正确
$ airflow test test_import_dag \ test_import_task 2016-3-7 # 测试具体的dag的某个task在某个时间的运行是否正常
$ airflow backfill test_import_dag -s 2016-3-4 \ -e 2016-3-7 # 对dag进行某段时间内的完整测试
# print the list of active DAGs
airflow list_dags
# prints the list of tasks the "tutorial" dag_id
airflow list_tasks tutorial
# prints the hierarchy of tasks in the tutorial DAG
airflow list_tasks tutorial --tree
请注意，airflow test命令在本地运行任务实例，将其日志输出到stdout（屏幕上），不会影响依赖关系，并且不会将状态（运行，成功，失败，...）发送到数据库。 它只是允许简单的测试单个任务实例。
如果使用depends_on_past = True，则单个任务实例将取决于上一个任务实例的成功与否，如果指定本身的start_date，则忽略此依赖关系
# start your backfill on a date range
airflow backfill tutorial -s 2015-06-01 -e 2015-06-07
使用Xcom在task之间传参
可以直接使用jinja模板语言，在{{}}中调用ti的xcom_push和xcom_pull方法，下面的例子为t1使用xcom_push推出了一个kv，t2通过taskid和key来接收
dag = DAG(
dag_id='xcomtest', default_args=default_args, schedule_interval='*/2 * ** *')
t1 = BashOperator(
task_id='xcom',
bash_command='''''{{ ti.xcom_push(key='aaa', value='bbb') }}''',
dag=dag)
t2 = BashOperator(
task_id='xcom2',
bash_command='''''echo"{{ ti.xcom_pull(key='aaa', task_ids='xcom') }}" ''',
dag=dag)
t2.set_upstream(t1)
airflow提供了很多Macros Variables，可以直接使用jinja模板语言调用宏变量
execution_date并不是task的真正执行时间，而是上一周期task的执行时间。
我们在airflow上看到一个任务是6am执行的，而且interval=4hours，那么execution_date的值是2am，而不是6am
暂时无法hold或pause某个task，只支持以dag为单位pause
当使用BashOperator时，command需要调用脚本时，脚本后需要有个空格，否则报错，暂时不清楚原因，但加空格后可以正常执行，如下例，run.sh后需加空格
Airflow为Operator提供许多常见任务，包括：
BashOperator - 执行bash命令
PythonOperator - 调用任意的Python函数
EmailOperator - 发送邮件
HTTPOperator - 发送 HTTP 请求
SqlOperator - 执行 SQL 命令
Sensor - 等待一定时间，文件，数据库行，S3键等...
除了这些基本的构建块之外，还有更多的特定Operator:DockerOperator，HiveOperator，S3FileTransferOperator，PrestoToMysqlOperator，SlackOperator
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
作者：yin1941
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來源：简书
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airflow 执行的命令或这种消息是支持 jinja2 模板语言；{{ ds }}是一种宏，表示当前的日期，
形如2016-12-16，支持的宏在
https://airflow.incubator.apache.org/code.html#macros
test： 用于测试特定的某个task，不需要依赖满足
run: 用于执行特定的某个task，需要依赖满足
backfill: 执行某个DAG，会自动解析依赖关系，按依赖顺序执行
unpause: 将一个DAG启动为例行任务，默认是关的，所以编写完DAG文件后一定要执行这和要命令，相反命令为pause
scheduler: 这是整个 airflow 的调度程序，一般是在后台启动
clear: 清除一些任务的状态，这样会让scheduler来执行重跑
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前面的脚本里用到了{{ ds }}变量，每个DAG在执行时都会传入一个具体的时间（datetime对象）， 这个ds就会在 render 命令时被替换成对应的时间。这里要特别强调一下， 对于周期任务，airflow传入的时间是上一个周期的时间（划重点），比如你的任务是每天执行， 那么今天传入的是昨天的日期，如果是周任务，那传入的是上一周今天的值
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executor
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。
sql_alchemy_conn ：这个配置让你指定 airflow 的元信息用何种方式存储，默认用sqlite，如果要部署到生产环境，推荐使用 mysql。
smtp ：如果你需要邮件通知或用到 EmailOperator 的话，需要配置发信的 smtp 服务器
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触发条件有两个维度, 以T1&T2->T3 这样的dag为例:
一个维度是: 要根据dag上次运行T3的状态确定本次T3是否被调用, 由DAG的default_args.depends_on_past参数控制, 为True时, 只有上次T3运行成功, 这次T3才会被触发
另一个维度是: 要根据前置T1和T2的状态确定本次T3是否被调用, 由T3.trigger_rule参数控制, 有下面6种情形, 缺省是all_success.
all_success: (default) all parents have succeeded
all_failed: all parents are in a failed or upstream_failed state
all_done: all parents are done with their execution
one_failed: fires as soon as at least one parent has failed, it does not wait for all parents to be done
one_success: fires as soon as at least one parent succeeds, it does not wait for all parents to be done
dummy: dependencies are just for show, trigger at will
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airflow有两个基于PythonOperator的Operator来支持dag分支功能.
ShortCircuitOperator, 用来实现流程的判断. Task需要基于ShortCircuitOperator, 如果本Task返回为False的话, 其下游Task将被skip; 如果为True的话, 其下游Task将会被正常执行. 尤其适合用在其下游都是单线节点的场景.
BranchPythonOperator, 用来实现Case分支. Task需要基于BranchPythonOperator, airflow会根据本task的返回值(返回值是某个下游task的id),来确定哪个下游Task将被执行, 其他下游Task将被skip.
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connection 表:
我们的Task往往需要通过jdbc/ftp/http/webhdfs方式访问其他资源, 一般地访问资源时候都需要一些签证, airflow允许我们将这些connection以及鉴证存放在connection表中. 可以现在WebUI的Admin->Connections管理这些连接, 在代码中使用这些连接.
MySQL 应该使用 mysqlclient 包, 我简单试了mysql-connector-python 有报错
LocalExecutor 和 CeleryExecutor 都可用于生产环境, CeleryExecutor 将使用 Celery 作为Task执行的引擎, 扩展性很好, 当然配置也更复杂, 需要先setup Celery的backend(包括RabbitMQ, Redis)等. 其实真正要求扩展性的场景并不多, 所以LocalExecutor 是一个很不错的选择了.
1. 配置OS环境变量 AIRFLOW_HOME, AIRFLOW_HOME缺省为 ~/airflow
2. 运行下面命令初始化一个Sqlite backend DB, 并生成airflow.cfg文件
your_python ${AIRFLOW_HOME}\bin\airflow initdb
3. 如果需要修改backend DB类型, 修改$AIRFLOW_HOME/airflow.cfg文件 sql_alchemy_conn后, 然后重新运行 airflow initdb .
官方推荐使用MySQL/PostgreSQL做DB Server.
有下面3个参数用于控制Task的并发度,
parallelism, 一个Executor同时运行task实例的个数
dag_concurrency, 一个dag中某个task同时运行的实例个数
max_active_runs_per_dag: 一个dag同时启动的实例个数
start_date 有点特别，如果你设置了这个参数，那么airflow就会从start_date开始以 schedule_interval 的规则开始执行，例如设置成3天前每小时执行一次，那么在调度正常启动时，就会立即调度 24*3 次，但注意，脚本执行环境的时间还是当前的系统时间，而不会说真是把系统时间模拟成3天前，所以感觉这个功能应用场景比较好限。
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dags_folder目录支持子目录和软连接，因此不同的dag可以分门别类的存储起来
schedule_interval=timedelta(minutes=1) 或者 crontab格式
crontab格式的介绍：https://www.cnblogs.com/chenshishuo/p/5152068.html http://blog.csdn.net/liguohanhaha/article/details/52261192
sql_alchemy_conn = mysql://ct:152108@localhost/airflow
对应字段解释如下： dialect+driver://username:password@host:port/database
当遇到不符合常理的情况时考虑清空 airflow backend的数据库, 可使用airflow resetdb清空。
删除dag文件后，webserver中可能还会存在相应信息，这时需要重启webserver并刷新网页。
关闭webserver: ps -ef|grep -Ei '(airflow-webserver)'| grep master | awk '{print $2}'|xargs -i kill {}
界面的时候看起来比较蛋疼， utc-0的时间，
修改.../python2.7/site-packages/airflow/www/templates/admin/master.html如下(注释掉UCTSeconds，新增一行UTCSeconds)， 这样时间就是本地时间了。
验证脚本是否有问题：python xxx.py
看是否能查询出新增的dags吗:airflow list_dags
启动schedule ：airflow scheduler
这里有的 start_date 有点特别，如果你设置了这个参数，那么airflow就会从start_date开始以 schedule_interval 的规则开始执行，例如设置成3天前每小时执行一次，那么在调度正常启动时，就会立即调度 24*3 次，但注意，脚本执行环境的时间还是当前的系统时间，而不会说真是把系统时间模拟成3天前，所以感觉这个功能应用场景比较好限
在centos6.8上装特别顺利（运行时貌似一切都正常，就是任务一直处于running状态---debug了一番源代码， 发现内存要必需够大，发现必需用非root身份运行airflow worker, 务必保证核数够用，否则需要调低dag_concurrency, max_active_runs_per_dag,max_threads,parallelism, 否则worker出现莫名其妙的问题)
airflow跑着跑着就挂了，一看内存还够用（可能需要不要钱的加内存），如果你到处找不到想要的错误日志。那么看看AIRFLOW_HOME下面是不是莫名其妙的多了几个 .err/.out 的文件，进去看看会有收获。
在需要运行作业的机器上的安装airflow airflow[celery] celery[redis] 模块后,启动airflow worker即可.这样作业就能运行在多个节点上.
安装主模块
[airflow@airflow ~]$ pip install airflow
2.4.2 安装数据库模块、密码模块
[airflow@airflow ~]$ pip install "airflow[postgres,password]"
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/4319329/blog/4231311