面试分享：Airflow工作流调度系统架构与使用指南

原创

Jimaks 2024-04-13 09:26:31 博主文章分类：大数据面试 ©著作权

文章标签 Web 最佳实践 Server 文章分类 软件研发 yyds干货盘点

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者Jimaks的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

本篇博客将深入剖析Airflow的核心架构与使用方法，分享面试必备知识点，并通过代码示例进一步加深理解，助您在求职过程中得心应手地应对与Airflow相关的技术考察。

一、面试经验分享

在与Airflow相关的面试中，我发现以下几个主题是面试官最常关注的：

Airflow架构与核心组件：能否清晰描述Airflow的架构，包括Scheduler、Web Server、Worker、Metadata Database等组件的角色与交互方式？如何理解DAG（Directed Acyclic Graph）、Task、Operator等概念？
DAG编写与调度：能否熟练编写Airflow DAG文件，使用各种内置Operator（如BashOperator、PythonOperator、SqlSensor等）？如何设置DAG的调度周期、依赖关系、触发规则等属性？
错误处理与监控：如何在Airflow中实现任务重试、邮件通知、报警等错误处理机制？如何利用Airflow的Web UI、CLI工具、Prometheus监控、Grafana可视化等进行工作流监控？
扩展与最佳实践：对Airflow的插件机制（如Custom Operator、Plugin）有实践经历吗？能否分享一些Airflow的最佳实践，如资源管理、版本控制、安全性设置等？

二、面试必备知识点详解

Airflow架构与核心组件 Airflow采用主从式架构，主要包括：

Scheduler：负责解析DAG文件，根据DAG的调度周期触发Task实例。
Web Server：提供用户界面，展示DAG运行状态、任务历史、监控仪表板等。
Worker：执行Task实例，通过Executor（如SequentialExecutor、CeleryExecutor、KubernetesExecutor等）进行异步任务调度。
Metadata Database（如MySQL、PostgreSQL）：存储DAG、Task、TaskInstance等元数据，用于协调调度与状态追踪。

# 示例DAG文件
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
    'retries': 3,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

with DAG(
    dag_id='example_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=timedelta(hours=1),
) as dag:

    def print_hello():
        print("Hello, Airflow!")

    hello_task = PythonOperator(task_id='hello_task', python_callable=print_hello)

    # 设置依赖关系
    other_task >> hello_task

DAG编写与调度编写DAG文件时，定义DAG的属性（如dag_id、schedule_interval），使用各种Operator定义Task，并通过箭头操作符（>>）设置Task间的依赖关系。此外，可自定义Operator以满足特定业务需求。
错误处理与监控在DAG或Operator级别设置重试次数、重试间隔等参数实现任务重试。通过email_on_failure、email_on_retry等参数开启邮件通知。利用Airflow的Web UI、CLI工具（如airflow tasks test、airflow dag run）进行任务调试与手动触发。对接Prometheus、Grafana实现精细化监控与可视化。
扩展与最佳实践开发自定义Operator、Sensor、Hook以扩展Airflow功能。遵循以下最佳实践：