我们的任务流调度是采用 Airflow,画出 DAG 之后再按序执行,其中 Etcd 是我们很重要的组件,所以封装出一个 Airflow 的 Etcd Operator,然后将任务写到 Etcd,而在集群里有个 Watcher 的程序会监听 Etcd 任务的 key,一旦发现就会通过 Spark Operator 的 Spark Application Client 把任务提交到 api-serv... 查看...
Spark集成:使用Spark Operator执行Spark任务,实现大规模数据处理。 Kubernetes集成:在Kubernetes环境中运行Airflow,实现容器化的任务执行。 与AWS、Azure、Google Cloud等云服务的集成:Airflow提供了许多云服务的Operator,方便与云服务集成,如S3、BigQuery、DynamoDB等。 与消息队列集成:使用Kafka、RabbitMQ等消息队列,实现事...
"airflow spark-submit operator" 是一个概念,它指的是在 Apache Airflow 中使用的一个操作符(operator),用于提交和执行 Apache Spark 任务。 Apache Airflow 是一个开源的工作流管理平台,用于调度和监控数据处理任务。它提供了一种可编程的方式来定义、调度和监控任务的执行流程。而 "spark-submit" 则...
假设我们有一个简单的 Spark 应用程序,该程序读取数据并执行一些转换。 AI检测代码解析 fromairflowimportDAGfromairflow.providers.apache.spark.operators.spark_submitimportSparkSubmitOperatorfromdatetimeimportdatetime default_args={'owner':'airflow','start_date':datetime(2023,1,1),'retries':1,}withDAG(dag...
接下来,我们需要配置一个 Airflow DAG,以使用SparkSubmitOperator提交我们的 Spark 应用程序。以下是一个简单的 DAG 示例: fromairflowimportDAGfromairflow.providers.apache.spark.operators.spark_submitimportSparkSubmitOperatorfromdatetimeimportdatetime default_args={'owner':'airflow','start_date':datetime(2023...
在本指南中,我们将深入探讨构建强大的数据管道,用 Kafka 进行数据流处理、Spark 进行处理、Airflow 进行编排、Docker 进行容器化、S3 进行存储,Python 作为主要脚本语言。 为了说明这个过程,我们将使用 Random Name API,这是一个多功能工具,每次触发都会生成新的随机数据。它提供了许多企业日常处理实时数据的实用表示...
首先，我们需要从相关模块中导入必要的类和方法。然后，定义一个DAG和相关的参数。在这个例子中，我们创建了一个名为'example_python_operator'的DAG，并设置了起始日期为两天前。接下来，我们定义了两个函数：my_sleeping_function和print_context。my_sleeping_function是一个简单的函数，它使用time.sleep来暂停执行一...
Hook可以作为一个连接器取连接外部服务,对于类似MySqlOperator、spark_sql_operator等Operator的实现主要工作就是实现Hook。接下来我们以mysql_operator为例看下。 class MySqlOperator(BaseOperator): @apply_defaults def __init__( self, sql, mysql_conn_id='mysql_default', parameters=None, ...
Airflow的DAG(Directed Acyclic Graph)定义允许您声明任务执行的方式,以下是通过Airflow使用Livy Operator执行Spark任务的示例。从阿里云OSS获取并执行Python脚本文件。from datetime import timedelta, datetime from airflow import DAG from airflow.providers.apache.livy.operators.livy import LivyOperator default_args ...
Operator是Airflow中执行具体工作的基本单元,如BashOperator执行Shell命令,PythonOperator执行Python函数,SparkSubmitOperator提交Spark作业等。用户可根据需求选择或自定义Operator。 3.Scheduler与Executor Scheduler负责解析DAG定义,根据任务依赖和调度规则生成待执行任务队列。Executor负责实际执行任务,并将执行结果反馈给Scheduler...