# Airflow 的 Java 调用
Apache Airflow 是一个非常流行的工作流调度工具，它能够帮助工程师管理复杂的 ETL 流程、数据处理任务以及定时任务等。在大数据和云计算高速发展的今天，Airflow 的应用愈发广泛。同时，很多企业会在其技术栈中使用 Java，因此了解如何通过 Java 调用 Airflow 变得尤为重要。本文将介绍如何通过 HTTP API 从 Java 调
原创
2024-10-14 06:52:12
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一、如何制作AirFlow容器1、安装docker环境
基于centos环境下进行部署，建议在centos6或者centos7的环境下
1.1、下载docker安装包
下载地址：https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/
推荐使用的版本是18.09.6
1.2、下载到本地后解压
tar -zxf docker-18.09.6.
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2024-05-30 00:21:44
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1. 核心功能1.1 DAGs有向无环图 反映所涉及的task的依赖关系注：搜索dag的时候，airflow只会关注同事包含"DAG"和"airflow"字样的py文件1.2 scopeairflow将加载任何可以从DAG file中import的DAG对象，但是它们必须出现在globals()中，例如下面的文件，只有tag_1会被加载，tag_2只会出现在本地scope中dag_1 = DAG(
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2024-06-03 13:41:10
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# 使用 Airflow 调用 Redis 的详细教程
随着数据工程和数据科学的发展，Apache Airflow 已成为调度和管理数据管道的热门工具。在许多场景中，您可能需要将 Airflow 与 Redis（一个高性能的键值存储数据库）结合使用，以实现缓存、消息队列等功能。本指南将帮助您掌握如何在 Airflow 中调用 Redis。
## 整体流程
下面是一张表格，展示了在 Airfl
# 使用 Apache Airflow 调用 PySpark 任务的完整指南
Apache Airflow 是一个强大的工具，用于调度和管理工作流程。结合 Apache Spark，可以处理大规模的数据分析和数据处理任务。在本文中，我们将学习如何在 Airflow 中调用 PySpark 脚本，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概览
在开始之前，我们来了解一下整个流程的步骤：
| 步
# Airflow 调用 Spark 的方法
在现代数据处理工作流中，Apache Airflow 和 Apache Spark 已经成为两个极其重要的工具。Airflow 是一个用于编排复杂的工作流的工具，而 Spark 是一个强大的大数据处理框架。将这两者结合使用，可以有效地调度和管理大数据处理任务，提升工作效率。
本文将探讨如何在 Apache Airflow 中调用 Spark，并提供
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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2024-03-11 07:03:52
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经过前两篇文章的简单介绍之后，我们安装了自己的AirFlow以及简单了解了DAG的定义文件．现在我们要实现自己的一个DAG．1. 启动Web服务器使用如下命令启用:airflow webserver现在可以通过将浏览器导航到启动Airflow的主机上的8080端口来访问Airflow UI，例如：http://localhost:8080/admin/备注Airflow附带了许多示例DAG。 请注
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2024-02-05 08:31:13
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# 使用Airflow PythonOperators调用Python脚本
在开发数据工作流时，经常需要调用Python脚本来执行一些特定的任务，例如数据清洗、数据处理等。Airflow是一个开源的工作流自动化工具，通过使用PythonOperators可以在Airflow中调用Python脚本来执行任务。本文将介绍如何使用Airflow PythonOperators来调用Python脚本。
原创
2024-06-11 04:11:37
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Python实现AWS鉴权一、基于对象存储的图像处理基于对象存储的图像处理接口非常简单，就可以实现即用即销毁的水印/裁剪/格式转换/缩略图等功能。以华为云为例，只需要像S3协议下载对象一样额外加上x-image-process参数就可以获取到想要的图像。 https://obs.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/{bucket}/{图片对象名}?x-image-pr
1工作流开源系统概要以下是各类数据分析的工作流pipeline管道模型的框架和库包，包含特定科学等业务领域行业或者通用领域，结合大数据big data分析的各种开放源码项目。包括下一代测序技术(NGS)打开了数据分析的空间，生物学成为数据密集领域，越来越多的生物数据需要通过复杂的计算工具（集群、云端和网格计算）进行NGS处理和分析。工作流开源系统网址现类Arvadoshttp://arv
概述Xxl-Job简述XXL-JOB是一个国内轻量级分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。基于Java技术栈，调度中心与执行器通信基于作者另一个开源项目xxl-rpc，采用自建注册中心，整体架构简单明了，易于上手。项目地址Azkaban简述Azkaban为LinkedIn开源的分布式工作流调度框架，项目起源于解决Hadoop Jop依赖管理问题，但实际已经是一个通
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2023-11-23 10:50:41
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# Airflow 1.10+安装
本次安装Airflow版本为1.10+，其需要依赖Python和DB，本次选择的DB为Mysql。
本次安装组件及版本如下：Airflow == 1.10.0
Python == 3.6.5
Mysql == 5.7
# 整体流程
1. 建表
2. 安装
3. 配置
4. 运行
5. 配置任务
```
启动schedule
airflow schedul
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2024-08-21 11:31:40
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1.使用python3 pip安装Airflowpip install apache-airflow ,安装结束提示如下: airflow安装到目录:/usr/local/python3/lib/python3.7/site-packages/airflow/下2.使用mysql作为airflow的元数据库创建airflow数据库create database airflow;
grant all
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2024-06-25 09:58:17
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# Java Airflow
## 简介
Java Airflow是一个用于编排、调度和监控数据管道的开源工具。它提供了一个可视化的界面，方便用户创建和管理任务，同时支持任务的依赖关系和调度配置。
Airflow最初是由Airbnb开发的，用Python编写。随着时间的推移，越来越多的人开始使用Java进行开发，因此Java Airflow应运而生。Java Airflow完全兼容原始的Ai
原创
2024-02-04 09:03:07
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airflow Operators20190927一、 Dag 编写步骤
import DAG类和若干operater类以及必要的Python模块设定默认参数，创建DAG对象提供必要的参数（比如task_id和dag)，创建Task（即Operator对象）设定Task的上下游依赖关系1. import DAG类import airflow
from airflow import DAG
from
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2024-08-14 10:02:49
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第1节 Airflow简介Airflow 是 Airbnb 开源的一个用 Python 编写的调度工具。于 2014 年启动，2015 年春季开源，2016 年加入 Apache 软件基金会的孵化计划。 Airflow将一个工作流制定为一组任务的有向无环图(DAG)，并指派到一组计算节点上，根据相互之间的依赖关系，有序执行。Airflow 有以下优势:灵活易用。Airflow 是 Python 编
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2023-09-25 22:42:29
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airflow搭建分布式流程控制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。Airflow的工作流程airflow 的守护进程彼此之间是独立的，他们并不相
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2023-09-25 22:42:33
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1. airflow架构scheduler，它处理触发计划的工作流，并将任务提交给executor运行。executor，处理正在运行的任务。在默认的 Airflow 安装中，它运行在scheduler中，但大多数适合生产的executor实际上将任务执行推送给workers。webserver，它提供了一个方便的用户界面来检查、触发和调试 DAG 和任务的行为。DAG Director
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2024-06-22 16:45:48
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1. 安装插件airflow-rest-api
1）获取wget https://github.com/teamclairvoyant/airflow-rest-api-plugin/archive/master.zip 2）将plugin文件夹下的内容放入airflow/plugin/下，若不存在则新建 3）重启airflow2. api使用介绍2.1 获取airflow版本GET - http
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2024-07-10 11:21:31
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