由于工作需要，对netflow进行了一定的调研和学习，总结如下。1、什么是NetFlow NetFlow是由Cisco创造的一种流量轮廓监控技术，简单来说就是一种数据交换方式。NetFlow提供网络流量的会话级视图，记录下每个TCP/IP事务的信息。也许它不能像tcpdump那样提供网络流量的完整记录，但是当汇集起来时，它更加易于管理和易读。2、NetFlow v9版本 NetFlow v9是
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2024-07-04 22:34:05
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服务器环境：Ubuntu Server 22.04, 刚开始的时候使用命令pip install apache-airflow完成后输入命令airflow 却一直提示command not found.后来使用sudo完成正确安装sudo pip install apache-airflow然后使用如下命令初始化单机版airflow standalone然后打开localhost:8080默认没有
原创
2022-09-05 15:49:45
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# 使用 Apache Airflow 和 Spark 构建数据管道
在现代数据处理的世界中，自动化和调度是成功的关键。Apache Airflow 是一个强大且灵活的任务调度器，旨在编排和监控工作流。而 Apache Spark 则是一个开源的分布式计算框架，以其高效的数据处理能力而闻名。本文将介绍如何将这两者结合，构建一个高效的数据管道。
## 什么是 Apache Airflow？
A
原创
2024-10-26 04:30:37
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目录1. 安装Anconda及python3.72. 单机安装Airflow3. 启动AirflowAirflow是基于Python的，就是Python中的一个包。安装要求Python3.6版本之上，Metadata DataBase支持PostgreSQL9.6+，MySQL5.7+，SQLLite3.15.0+。1. 安装Anconda及python3.71） 官
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2024-08-11 10:12:50
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今天我有简单说明过一个mage-ai 的airflow 替换方案，kestra 是另外一个可选方案kestra 使用了yaml 进行piepline 的配置，当然
原创
2023-11-01 09:22:43
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0.airflow架构从开发的角度出发来看，使用Local Execultor的基础 Airflow架构是一个绝佳的理解Apache Airflow架构的起点。以下是airflow 主要组件的说明：元数据库(Metadata Database): Airflow使用 SQL 数据库 来存储关于 数据流水线运行相关的元数据信息。在图片下方，元数据库由在Airflow当中很受欢迎的Postgres来表
1、前置准备工作部署Apollo的目标服务器要求：（1）Linux 发行版本建议CentOS7 （由于Apollo服务内置3个JVM进程 所有系统可用内存建议不低于2G）（2）安装MySQL 版本5.6.5+（为Apollo部署MySQL服务，也可以借用已经部署好的MySQL服务）（3）安装JDK 版本1.8+（4）安装Docker 版本1.13+（5）安装docker-composeyum -y
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2024-10-27 19:56:53
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背景无论是在制作java、python或nodejs的docker镜像的过程中，需要编译源码的话，就得忍受一次次地下载依赖的jar或package, 特别耗时。有没有一种方式能如本地编译打包一样，依赖包下载过一次，就无须多次下载。经同事介绍，得知了s2i技术，它能解决此问题，还带来了别的好处。说明s2i是source to image的缩写。简单地说，就是通过镜像生成镜像。github上的地址在这
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2023-09-19 13:27:06
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项目介绍Airflow 是一个使用 python 语言编写的 data pipeline 调度和监控工作流的平台。 Airflow 是通过 DAG（Directed acyclic graph 有向无环图）来管理任务流程的任务调度工具， 不需要知道业务数据的具体内容，设置任务的依赖关系即可实现任务调度。 Apache Airflow 是以模块化方式构建的。Apache Airflow 的“核心”提
原创
2023-07-03 16:56:37
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airflow 是一个编排、调度和监控workflow的平台，由Airbnb开源，现在在Apache Software Foundation 孵化。 airflow 将workflow编排为tasks组成的DAGs，调度器在一组workers上按照指定的依赖关系执行tasks。同时， airflow
原创
2021-07-19 16:18:29
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Apache Airflow 是一个功能强大的工作流管理平台，用于编排复杂的任务调度和依赖关系。在现代数据工程和自动化领域，Airflow 被广泛应用于 ETL（Extract, Transform, Load）流程、机器学习管道、数据集成等任务场景。本文将详细介绍 Airflow 的任务调度功能，提供丰富的代码示例，并深入探讨如何优化调度效率。什么是 Apache Airflow？Apache
Apache Spark一、概述快如闪电：Spark基于内存式计算，分布式并行计算框架。不同于MapReduce框架，基于磁盘式计算，将Job粗粒度的分为MapTask、ReduceTask，并且必须通过网络进行数据交互。Spark任务执行时，实际上会将一个复杂的科学计算划分一个个的Stage（阶段），每一个Stage都支持分布式的并行计算Spark计算时，每一个Stage计算结果都可以进行缓存，
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2023-09-11 15:25:11
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Ubuntu16.04安装apache-airflow
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2017-11-28 17:17:00
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Apache Airflow 是一个开源平台，用于以编程方式编写、调度和监控工作流。通过有向无环图(DAG)定义任务依赖关系，提供丰富的操作界面和扩展能力，支持分布式任务执行和多种集成方式。
Apache软件基金会宣布，ApacheAirflow已经成功地从孵化毕业，成为基金会的一个新的顶级项目。ApacheAirflow是一个灵活、可扩展的工作流自动化和调度系统，可编集和管理数百PB的数据流。项目可轻松编排复杂的计算工作流，通过智能调度、数据库和依赖关系管理、错误处理和日志记录，Airflow可以自动化从单个服务器到大规模集群的资源管理。项目采用Python编写，具有高扩展性，能够运
原创
2021-05-25 22:57:23
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重大更新~
原创
2022-06-06 16:45:20
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[TOC]
## Airflow简介
Apache Airflow是一个提供基于DAG（有向无环图）来编排工作流的、可视化的分布式任务调度平台（也可单机），与Oozie、Azkaban等调度平台类似。Airflow在2014年由Airbnb发起，2016年3月进入Apache基金会，在2019年1月成为顶级项目。Airflow采用Python语言编写，并提供可编程方式定义DAG工作流（编写Py
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原创
2021-07-14 15:33:36
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目录引言Airflow 的数据同步场景数据仓库更新数据库与 API 数据的整合多环境数据同步Airflow 同步数据的核心机制DAG（Directed Acyclic Graph）Operator 和 HookSensors 的动态依赖处理典型的数据同步工作流案例数据库同步到另一个数据库从 API 获取数据并同步到 S3数据仓库与 Elasticsearch 同步分布式环境下的数据同步性能优化与最
目录 导入模块 设置默认参数 实例化一个DAG 任务 Templating with Jinja 设置依赖关系 简要重述以上内容 测试 运行脚本 命令行元数据验证 测试 backfill 导入模块 # 导入所需的模块 # DAG用来实例化DAG对象，注意仅仅只是定义了一个对象，而不是进行真正的数据处 ...
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2021-08-03 22:30:00
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基于airflow官方镜像制作自己的镜像，如给镜像安装py
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2022-06-01 05:11:27
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