docker build --rm --build-arg AIRFLOW_DEPS="datadog,dask" -t puckel/docker-airflow . docker build --rm --build-arg PYTHON_DEPS="flask_oauthlib>=0.9" -t puckel/docker-airflow . or combined docker build --rm --build-arg AIRFLOW_DEPS="datadog,dask" --build-arg PYTHON_DEPS="flas...
docker build --rm --build-arg AIRFLOW_DEPS="datadog,dask" -t puckel/docker-airflow . docker build --rm --build-arg PYTHON_DEPS="flask_oauthlib>=0.9" -t puckel/docker-airflow . or combined docker build --rm --build-arg AIRFLOW_DEPS="datadog,dask" --build-arg PYTHON_DEPS="flas...
显示Airflow服务的日志: docker-compose logs [-f] [service_name] 备注: -f参数表示实时跟踪日志,service_name参数表示服务名,默认为所有服务。 构建Airflow镜像 docker-compose build 清除未使用的镜像、容器、网络和卷: docker system prune 查看Airflow所在的网络IP地址: docker network inspect airflow-stack_a...
钉钉的功能airflow1.10.3已经有了,但docker-airflow还未继承,我看到这个issues里面有人正在提交PR,我就clone了他的repo。 集成钉钉的方法参考官网的例子<https://github.com/apache/airflow/blob/master/airflow/contrib/example_dags/example_dingding_operator.py和http://airflow.apache.org/howto/operator/dingdi...
在docker容器下安装airflow 21222325 本人的环境是基于centos7下来安装的 一、安装docker 下载docker安装包,下载地址:https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/ 下载到本地后解压 tar -zxf docker-18.09.6.tgz 将解压出来的docker文件内容移动到 /usr/bin/ 目录下...
我用的是docker-airflow项目,项目地址:https://github.com/puckel/docker-airflow,该项目集成的最新airflow版本是1.10.1 airflow项目地址:https://github.com/apache/airflow,该项目最新版本是1.10.3 初步试水 首先我找了些中文的网站初步了解了下airflow ...
在docker容器下安装airflow 本人的环境是基于centos7下来安装的 一、安装docker 下载docker安装包,下载地址:https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/ 下载到本地后解压 tar -zxf docker-18.09.6.tgz 1. 将解压出来的docker文件内容移动到 /usr/bin/ 目录下...
参考链接:https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/start/docker.html#docker-compose-env-variables 步骤: (1) 从官网拉取yaml文件 获取一个yaml文件,参考如下: version: '2.1' services: redis: image: redis:latest ports: - "61379:6379" ...
mkdir airflow //创建airflow文件夹 git clone https://github.com/puckel/docker-airflow.git /root/airflow //下载源码到airflow文件夹 dockerrun -d -p 8082:8080 puckel/docker-airflow //安装并运行airflow docker exec -it af2044c3b40c bash // 进入容器 ...
得益于 Docker 容器,每个服务,无论是 Kafka、Spark 还是 Airflow,都在隔离的环境中运行。不仅确保了平滑的互操作性,还简化了可扩展性和调试。 入门:先决条件和设置 对于这个项目,我们利用GitHub存储库来托管我们的整个设置,使任何人都可以轻松开始。 A、Docker:Docker 将成为我们编排和运行各种服务的主要工具。