airflow是什么?airflow是Airbnb开源的一个用python编写的调度工具,项目于2014年启动,2015年春季开源,2016年Apache软件基金会的孵化计划。Airflow is a platform to programmatically author, schedule and monitor workflows.
airflow是一个可编程、调度和监控的工作流平台。Us            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            标题: airflow架构详解 日期: 2021-10-24 09:26:43 标签: [airflow,任务调度] 分类: 任务调度关于airflow,大家应该很清楚它是干嘛的,怎么使用,那么它底层的调度原理到底是啥样的呢? 我大概从2018年下半年,开始使用airflow,第一次使用时,是团队一起调研的,所以,从搭建,到基本使用,再到参数优化,都是经历过的。后面进入到另一家公司,也是由于我使用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            安装环境:ubuntu 14.04root:root用户darren:普通用户(有sudo权限)安装:第一步:安装pythonsudo apt-get update
sudo apt-get install python3如果已经安装过python3,可以跳过此步。第二步:配置软连接sudo ln -s /usr/bin/python3.4 /usr/bin/python使用默认源安装完pytho            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Airflow的安装:在线安装、离线安装、常见问题汇总 文章目录Airflow的安装:在线安装、离线安装、常见问题汇总前言理想的安装过程安装总结实际的安装过程python的安装步骤1:获取python步骤2:编译python报错1: no acceptable C compiler found in $PATH报错1-解决方案:安装gcc重试步骤2:编译python,configure 编译配置成            
                
         
            
            
            
            1、Anaconda环境准备由于Airflow2.1.2版本依赖于python3高阶版本,但是服务器中一般默认python2.7.5版本,如下图:所以,我们直接通过部署miniconda,创建虚拟python3环境就可以满足airflow的要求。1.1、 下载miniconda版本yum install -y wget
wget https://repo.anaconda.com/minicond            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Airflow2.0.2 问题及解决方案a.测试运行期间发现 airflow scheduler 由于 mysql deadlock 而挂掉的问题_mysql_exceptions.OperationalError: (1213, 'Deadlock found when trying to get lock; try restarting transaction')看了下若干的issue,感觉m            
                
         
            
            
            
            一 官方airflow官方分布式部署结构图airflow进程webserverschedulerflower(非必须)workerairflow缺点scheduler单点通过在scheduler的dags目录变动dag文件来提交流程官方分布式部署方案多个webserver多个worker
CeleryExecutor(依赖redis或rabbitmq)MesosExecutor(依赖mesos)第            
                
         
            
            
            
            1.测试sqoop任务1.1 测试全量抽取1.1.1.直接执行命令1.1.2.以shell文件方式执行sqoop或hive任务1.2 测试增量抽取2.测试hive任务3.总结当前生产上的任务主要分为两部分:sqoop任务和hive计算任务,测试这两种任务,分别以shell文件和直接执行命令的方式来测试. 
本次测试的表是airflow.code_library.1.测试sqoop任务1.1 测试            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1, 简介 Airflow是一个可编程,调度和监控的工作流平台,基于有向无环图(DAG),airflow可以定义一组有依赖的任务,按照依赖依次执行。airflow提供了丰富的命令行工具用于系统管控,而其web管理界面同样也可以方便的管控调度任务,并且对任务运行状态进行实时监控,方便了系统的运维和管理。Argo是一个基于Kubernetes的开源容器化工作负载管理平台。它旨在简化DevOps流程,并            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.首先安装python3.7.4(本篇只针对于python3.7.4)根据你的电脑是多少位的来选择下载python版本,如下图: 可以看到我的电脑是64bits,所以要选择python3.7.4的64bits版本 2.用pip下载tensorflow将刚刚下载好的python进行安装,安装完成后打开命令窗口,输入cmd,再运行以下指令:pip install --upgrade tensorfl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Python工作流-Airflow Apache Airflow 是一个用于编排复杂计算工作流和数据处理流水线的开源工具。 如果您发现自己运行的是执行时间超长的 cron 脚本任务,或者是大数据的批处理任务,Airflow可能是能帮助您解决目前困境的神器。本文将为那些想要寻找新的工具或者说不知道有这款工具的同学了解 Airflow 编写工作线提供入门教程。Airflow 工作流            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Tensorflow是广泛使用的实现机器学习以及其它涉及大量数学运算的算法库之一。Tensorflow由Google开发,是GitHub上最受欢迎的机器学习库之一。Google几乎在所有应用程序中都使用Tensorflow来实现机器学习。 例如,如果您使用到了Google照片或Google语音搜索,那么您就间接使用了Tensorflow模型。它们在大型Google硬件集群上工作,在感知任务方面功能            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-20 12:24:09
                            
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            # 如何确定SciPy版本对应的Python版本
在数据科学和科学计算领域,很多开发者使用SciPy库来进行各种科学计算和分析。选择合适的SciPy版本与Python版本非常重要,以确保你的代码能够正常运行并发挥最佳性能。本文将详细介绍如何确定特定SciPy版本对应的Python版本,并通过示例代码来阐明每一步的实现。
## 整体流程
以下是确定SciPy版本所需的Python版本的一般流程            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-11 06:10:40
                            
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            Django 版本对应的 Python 版本:Django 版本Python 版本1.82.7, 3.2 , 3.3, 3.4, 3.51.9, 1.102.7, 3.4, 3.51.112.7, 3.4, 3.5, 3.62.03.5+            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2018-11-26 00:55:00
                            
                                949阅读
                            
                                                                                    
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            # Debian 版本对应的 Python 版本
Debian 是一个广泛使用的 Linux 发行版,以其稳定性和丰富的软件包而闻名。随着不同版本的发布,Debian 也逐渐更新了其默认的 Python 版本。本文将探讨不同 Debian 版本对应的 Python 版本,并为您提供一些示例。
## Debian 版本与 Python 版本
以下是一些常见的 Debian 版本及其对应的默认            
                
         
            
            
            
            # Django 版本与 Python 版本的兼容性探讨
Django 是一个高级的 Python Web 框架,用于快速开发 Web 应用程序。由于 Django 是构建在 Python 之上的,因此其版本与 Python 的版本之间的兼容性至关重要。了解各个版本之间的对应关系,可以帮助开发者避免在项目开发过程中遇到不必要的麻烦。本文将详细介绍 Django 各个版本与其对应的 Python            
                
         
            
            
            
            一、npm简介npm 全称为 Node Package Manager,是一个基于 Node.js 的包管理器,也是整个 Node.js 社区最流行、支持的第三方模块最多的包管理器。npm的初衷:JavaScript开发人员更容易分享和重用代码。nodejs = ECMAScript + 核心模块自己遵循 commonjs 规范写出模块,如果写的是功能模块(日期处理datejs,数字处理numbe            
                
         
            
            
            
            基于PalldeClas实现表情分析一、项目简介大家是否曾经有过这样的疑惑,在和别人交流时,不知道和你谈话的人心里是怎么想的,他的表情究竟代表的是什么意思,即使是心理学家也无法完全看透人的表情,不过我们在今天可以训练一个AI小助手,它会帮你捕捉他人的表情并进行分析。本项目经过数据准备、数据加载、模型训练、模型评估、模型预测的完成流程,相信小伙伴们看到最后,一定对图像识别有着很好的理解,那么话不多说            
                
         
            
            
            
            # Python版本对应的Anaconda版本
在数据科学和机器学习领域,Anaconda是一个极为流行的开源发行版。它旨在简化Python和R等编程语言的包管理和部署。由于Anaconda通常与特定版本的Python搭配使用,因此了解不同Anaconda版本支持的Python版本是十分必要的。本文将详细探讨Python版本与Anaconda版本的对应关系,并通过示例代码加以说明。
## An            
                
         
            
            
            
            安装流程一、Python 安装二、Airflow 安装三、Airflow 配置四、存在的坑 部分安装方法参考: Linux 虚拟机:大数据集群基础环境搭建(Hadoop、Spark、Flink、Hive、Zookeeper、Kafka、Nginx)一、Python 安装当前安装版本为 Python-3.9,使用源码包安装下载源码包或者 wget 下载wget https://www.python            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-15 09:50:46
                            
                                191阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                    