airflow v2.6.0 k8s 部署(Rancher)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了airflow v2.6.0 k8s 部署(Rancher)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

物料准备

  • k8s Rancher, 阿里云的 nas 存储
  • 一台物理机(需要挂载PVC: dags plugins 和 logs)
  • mysql 数据库和redis
  • 包含airflow 以及对应依赖库的基础镜像

这里使用 airflow 的 CeleryExecutor 部署在 k8s 上,并不是使用 KubernetesExecutor.
基础镜像构建
Dockerfile 文件
这里使用的是 airflow 官方的V2.6.0 的 python3.10 的镜像

FROM apache/airflow:slim-latest-python3.10
USER root
EXPOSE 8080 5555 8793
COPY config/airflow.cfg /opt/airflow/airflow.cfg
RUN set -ex \
    && buildDeps=' \
        freetds-dev \
        libkrb5-dev \
        libsasl2-dev \
        libssl-dev \
        libffi-dev \
        libpq-dev \
        git \
        python3-dev \
        gcc \
        sasl2-bin \
        libsasl2-2 \
        libsasl2-dev \
        libsasl2-modules \
    ' \
    && apt-get update -yqq \
    && apt-get upgrade -yqq \
    && apt-get install -yqq --no-install-recommends \
        $buildDeps \
        freetds-bin \
        build-essential \
        default-libmysqlclient-dev \
        apt-utils \
        curl \
        rsync \
        netcat \
        locales \
        procps \
        telnet

USER airflow
RUN pip install celery
RUN pip install flower
RUN pip install pymysql
RUN pip install mysqlclient
RUN pip install redis
RUN pip install livy==0.6.0
RUN pip install apache-airflow-providers-mysql
RUN pip install apache-airflow-providers-apache-hive

RUN airflow db init
# 保证基础镜像安全,执行完数据库初始化后删除相关配置文件
RUN rm -rf /opt/airflow/airflow.cfg

构建基础镜像并推送至镜像仓库:

  • 在构建airflow基础镜像的时候同时会初始化对应的元数据库
    相关部署代码 git 地址:https://github.com/itnoobzzy/EasyAirflow.git
    拉取完代码后进入 EasyAirflow项目 创建 logs 目录并且 sudo -R chmod 777 logs
    image.png
    因为在构建基础镜像的时候需要初始化元数据库,所以需要修改配置文件,这里主要需要修改四个地方:
    • mv config/default_airflow.cfg config/airflow.cfg, 并且修改 airflow.cfg 文件
    • 将 executor 修改为 CeleryExecutor
      image.png
    • 修改 sql_alchemy_conn 使用已有的 mysql 数据库, 这里需要注意连接驱动使用 mysql+pymysql
      image.png
    • 修改 broker_url 和 result_backend, broker 需要使用 redis 通信, result_backend 使用 mysql 存储,这里 result_backend 需要注意使用 db+mysql 连接驱动
      image.png
  • 执行构建命令,并推送至镜像仓库
docker build -t airflow:2.6.0 .
docker tag airflow:2.6.0 itnoobzzy/airflow:v2.6.0-python3.10
docker push itnoobzzy/airflow:v2.6.0-python3.10

部署步骤

  1. 创建 namespace: airflow-v2
    image.png

  2. 创建 PVC
    volumes.yaml文件地址:https://github.com/itnoobzzy/EasyAirflow/blob/main/scripts/k8s/volumes.yaml
    导入 rancher 后将创建三个 PVC 分别存储 dags, logs, plugins如下:
    image.png
    挂载PVC至物理机器上,方便管理 dags, logs 和 plugins, 查看 PVC 详情并执行挂载命令,下边是挂载 airflow-dags-pv 至机器上的例子:
    image.png
    image.png
    挂载完后df -h验证下 dags, logs, plugins 是否都挂载正常:
    image.png

  3. 创建 ConfigMap
    configmap.yaml文件 Git 地址: https://github.com/itnoobzzy/EasyAirflow/blob/main/scripts/k8s/configmap.yaml
    将 yaml 文件导入 rancher 如下:
    image.png

  4. 创建 Secret(可选)
    secret.yaml文件地址:https://github.com/itnoobzzy/EasyAirflow/blob/main/scripts/k8s/secret.yaml
    将 yaml 文件导入 rancher 如下, 需要注意 secret.yaml 文件中的数据库信息需要 base64 加密:
    image.png
    可以将数据库信息使用 k8s 的 secret 存储, 然后再 Deployment yaml 文件中使用环境变量获取 secret 中的配置信息。

  5. 创建 scheduler Deployment
    scheduler-dp.yaml文件地址:https://github.com/itnoobzzy/EasyAirflow/blob/main/scripts/k8s/scheduler-dp.yaml

    kind: Deployment
    apiVersion: apps/v1
    metadata:
      name: airflow-scheduler
      namespace: airflow-v2
    spec:
      replicas: 1
      selector:
        matchLabels:
          tier: airflow
          component: scheduler
          release: v2.6.0
      template:
        metadata:
          labels:
            tier: airflow
            component: scheduler
            release: v2.6.0
          annotations:
            cluster-autoscaler.kubernetes.io/safe-to-evict: "true"
        spec:
          restartPolicy: Always
          terminationGracePeriodSeconds: 10
          containers:
            - name: scheduler
              image: itnoobzzy/airflow:v2.6.0-python3.10
              imagePullPolicy: IfNotPresent
              args: ["airflow", "scheduler"]
              env:
                - name: AIRFLOW__CORE__FERNET_KEY
                  value: cwmLHK76Sp9XclhLzHwCNXNiAr04OSMKQ--6WXRjmss=
                - name: AIRFLOW__CORE__EXECUTOR
                  value: CeleryExecutor
                - name: AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN
                  valueFrom:
                    secretKeyRef:
                      name: airflow-secrets
                      key: sql_alchemy_conn
                - name: AIRFLOW__CELERY__BROKER_URL
                  valueFrom:
                    secretKeyRef:
                      name: airflow-secrets
                      key: broker_url
                - name: AIRFLOW__CELERY__RESULT_BACKEND
                  valueFrom:
                    secretKeyRef:
                      name: airflow-secrets
                      key: result_backend
              volumeMounts:
                - name: logs-pv
                  mountPath: "/opt/airflow/logs"
                - name: dags-pv
                  mountPath: "/opt/airflow/dags"
                - name: plugins-pv
                  mountPath: "/opt/airflow/plugins"
                - name: config
                  mountPath: "/opt/airflow/airflow.cfg"
                  subPath: airflow.cfg
          volumes:
            - name: config
              configMap:
                name: airflow-configmap
            - name: logs-pv
              persistentVolumeClaim:
                claimName: airflow-logs-pvc
            - name: dags-pv
              persistentVolumeClaim:
                claimName: airflow-dags-pvc
            - name: plugins-pv
              persistentVolumeClaim:
                claimName: airflow-plugins-pvc
    
  6. 创建 webserver Deployment 和 Service
    webserver.yaml文件地址:https://github.com/itnoobzzy/EasyAirflow/blob/main/scripts/k8s/webserver.yaml

kind: Deployment
apiVersion: apps/v1
metadata:
  name: airflow-webserver
  namespace: airflow-v2
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      tier: airflow
      component: webserver
      release: v2.6.0
  template:
    metadata:
      labels:
        tier: airflow
        component: webserver
        release: v2.6.0
      annotations:
        cluster-autoscaler.kubernetes.io/safe-to-evict: "true"
    spec:
      restartPolicy: Always
      terminationGracePeriodSeconds: 10
      containers:
        - name: webserver
          image: itnoobzzy/airflow:v2.6.0-python3.10
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          args: ["airflow", "webserver"]
          env:
            - name: AIRFLOW__CORE__FERNET_KEY
              value: cwmLHK76Sp9XclhLzHwCNXNiAr04OSMKQ--6WXRjmss=
            - name: AIRFLOW__CORE__EXECUTOR
              value: CeleryExecutor
            - name: AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: airflow-secrets
                  key: sql_alchemy_conn
            - name: AIRFLOW__CELERY__BROKER_URL
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: airflow-secrets
                  key: broker_url
            - name: AIRFLOW__CELERY__RESULT_BACKEND
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: airflow-secrets
                  key: result_backend
          volumeMounts:
            - name: logs-pv
              mountPath: "/opt/airflow/logs"
            - name: dags-pv
              mountPath: "/opt/airflow/dags"
            - name: plugins-pv
              mountPath: "/opt/airflow/plugins"
            - name: config
              mountPath: "/opt/airflow/airflow.cfg"
              subPath: airflow.cfg
      volumes:
        - name: config
          configMap:
            name: airflow-configmap
        - name: logs-pv
          persistentVolumeClaim:
            claimName: airflow-logs-pvc
        - name: dags-pv
          persistentVolumeClaim:
            claimName: airflow-dags-pvc
        - name: plugins-pv
          persistentVolumeClaim:
            claimName: airflow-plugins-pvc

---

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: airflow-webserver-svc
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
    - name: airflow-webserver
      port: 8080
      targetPort: 8080
      protocol: TCP
  selector:
    tier: airflow
    component: webserver
    release: v2.6.0
  1. 创建 flower Deployment 和 Service
    flower.yaml文件地址:https://github.com/itnoobzzy/EasyAirflow/blob/main/scripts/k8s/flower.yaml

    kind: Deployment
    apiVersion: apps/v1
    metadata:
      name: airflow-flower
      namespace: airflow-v2
    spec:
      replicas: 1
      selector:
        matchLabels:
          tier: airflow
          component: flower
          release: v2.6.0
      template:
        metadata:
          labels:
            tier: airflow
            component: flower
            release: v2.6.0
          annotations:
            cluster-autoscaler.kubernetes.io/safe-to-evict: "true"
        spec:
          restartPolicy: Always
          terminationGracePeriodSeconds: 10
          containers:
            - name: flower
              image: itnoobzzy/airflow:v2.6.0-python3.10
              imagePullPolicy: IfNotPresent
              args: ["airflow", "celery", "flower"]
              env:
                - name: AIRFLOW__CORE__FERNET_KEY
                  value: cwmLHK76Sp9XclhLzHwCNXNiAr04OSMKQ--6WXRjmss=
                - name: AIRFLOW__CORE__EXECUTOR
                  value: CeleryExecutor
                - name: AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN
                  valueFrom:
                    secretKeyRef:
                      name: airflow-secrets
                      key: sql_alchemy_conn
                - name: AIRFLOW__CELERY__BROKER_URL
                  valueFrom:
                    secretKeyRef:
                      name: airflow-secrets
                      key: broker_url
                - name: AIRFLOW__CELERY__RESULT_BACKEND
                  valueFrom:
                    secretKeyRef:
                      name: airflow-secrets
                      key: result_backend
              volumeMounts:
                - name: logs-pv
                  mountPath: "/opt/airflow/logs"
                - name: dags-pv
                  mountPath: "/opt/airflow/dags"
                - name: plugins-pv
                  mountPath: "/opt/airflow/plugins"
                - name: config
                  mountPath: "/opt/airflow/airflow.cfg"
                  subPath: airflow.cfg
          volumes:
            - name: config
              configMap:
                name: airflow-configmap
            - name: logs-pv
              persistentVolumeClaim:
                claimName: airflow-logs-pvc
            - name: dags-pv
              persistentVolumeClaim:
                claimName: airflow-dags-pvc
            - name: plugins-pv
              persistentVolumeClaim:
                claimName: airflow-plugins-pvc
    
    ---
    
    apiVersion: v1
    kind: Service
    metadata:
      name: airflow-flower-svc
    spec:
      type: ClusterIP
      ports:
        - name: airflow-flower
          port: 5555
          targetPort: 5555
          protocol: TCP
      selector:
        tier: airflow
        component: flower
        release: v2.6.0
    
  2. 创建 worker Deployment
    worker.yaml文件地址:https://github.com/itnoobzzy/EasyAirflow/blob/main/scripts/k8s/worker.yaml

    kind: Deployment
    apiVersion: apps/v1
    metadata:
      name: airflow-worker
      namespace: airflow-v2
    spec:
      replicas: 1
      selector:
        matchLabels:
          tier: airflow
          component: worker
          release: v2.6.0
      template:
        metadata:
          labels:
            tier: airflow
            component: worker
            release: v2.6.0
          annotations:
            cluster-autoscaler.kubernetes.io/safe-to-evict: "true"
        spec:
          restartPolicy: Always
          terminationGracePeriodSeconds: 10
          containers:
            - name: worker
              image: itnoobzzy/airflow:v2.6.0-python3.10
              imagePullPolicy: IfNotPresent
              args: ["airflow", "celery", "worker"]
              env:
                - name: AIRFLOW__CORE__FERNET_KEY
                  value: cwmLHK76Sp9XclhLzHwCNXNiAr04OSMKQ--6WXRjmss=
                - name: AIRFLOW__CORE__EXECUTOR
                  value: CeleryExecutor
                - name: AIRFLOW__DATABASE__SQL_ALCHEMY_CONN
                  valueFrom:
                    secretKeyRef:
                      name: airflow-secrets
                      key: sql_alchemy_conn
                - name: AIRFLOW__CELERY__BROKER_URL
                  valueFrom:
                    secretKeyRef:
                      name: airflow-secrets
                      key: broker_url
                - name: AIRFLOW__CELERY__RESULT_BACKEND
                  valueFrom:
                    secretKeyRef:
                      name: airflow-secrets
                      key: result_backend
              volumeMounts:
                - name: logs-pv
                  mountPath: "/opt/airflow/logs"
                - name: dags-pv
                  mountPath: "/opt/airflow/dags"
                - name: plugins-pv
                  mountPath: "/opt/airflow/plugins"
                - name: config
                  mountPath: "/opt/airflow/airflow.cfg"
                  subPath: airflow.cfg
          volumes:
            - name: config
              configMap:
                name: airflow-configmap
            - name: logs-pv
              persistentVolumeClaim:
                claimName: airflow-logs-pvc
            - name: dags-pv
              persistentVolumeClaim:
                claimName: airflow-dags-pvc
            - name: plugins-pv
              persistentVolumeClaim:
                claimName: airflow-plugins-pvc
    
  3. 创建 webserver 和 flower 的 Ingress
    Ingress.yaml文件地址:https://github.com/itnoobzzy/EasyAirflow/blob/main/scripts/k8s/ingress.yaml

    ---
    
    apiVersion: extensions/v1beta1
    kind: Ingress
    metadata:
       name:  airflow-ingress
    spec:
      rules:
        - host: airflow-webserver.akulaku.com
          http:
            paths:
            - path: /
              backend:
                serviceName: airflow-webserver-svc
                servicePort: 8080
        - host: airflow-flower.akulaku.com
          http:
            paths:
                - path: /
                  backend:
                    serviceName: airflow-flower-svc
                    servicePort: 5555
    

验证

部署完后在浏览器中输入 http://airflow-webserver.akulaku.com/ 访问 webserver 界面(需要注意 /etc/hosts 文件配置了域名解析),webserver 初始化管理员用户名和密码都为 admin:
image.png
在浏览器中输入 http://airflow-flower.akulaku.com/ 访问 flower 界面:
image.png
这里flower worker name 是 worker Pod 的name:
image.png
触发 DAG 运行并且在挂载的机器上查看对应的日志:
image.png

机器上的 /data/app/k8s/EasyAirflow/logs 这个目录就是前边将 k8s 的 PVC 的内容挂载在机器上对应的目录:

(base) [admin@data-landsat-test03 logs]$ view /data/app/k8s/EasyAirflow/logs/dag_id\=tutorial/run_id\=manual__2023-05-15T09\:27\:44.253944+00\:00/task_id\=sleep/attempt\=1.log 
dag_id=tutorial/       dag_processor_manager/ scheduler/             
[2023-05-15T09:27:47.187+0000] {taskinstance.py:1125} INFO - Dependencies all met for dep_context=non-requeueable deps ti=<TaskInstance: tutorial.sleep manual__2023-05-15T09:27:44.253944+00:00 [queued]>
[2023-05-15T09:27:47.195+0000] {taskinstance.py:1125} INFO - Dependencies all met for dep_context=requeueable deps ti=<TaskInstance: tutorial.sleep manual__2023-05-15T09:27:44.253944+00:00 [queued]>
[2023-05-15T09:27:47.195+0000] {taskinstance.py:1331} INFO - Starting attempt 1 of 4
[2023-05-15T09:27:47.206+0000] {taskinstance.py:1350} INFO - Executing <Task(BashOperator): sleep> on 2023-05-15 09:27:44.253944+00:00
[2023-05-15T09:27:47.209+0000] {standard_task_runner.py:57} INFO - Started process 71 to run task
[2023-05-15T09:27:47.213+0000] {standard_task_runner.py:84} INFO - Running: ['airflow', 'tasks', 'run', 'tutorial', 'sleep', 'manual__2023-05-15T09:27:44.253944+00:00', '--job-id', '75', '--raw', '--subdir', 'DAGS_FOLDER/tutorial.py', '--cfg-path', '/tmp/tmpy65q1a3h']
[2023-05-15T09:27:47.213+0000] {standard_task_runner.py:85} INFO - Job 75: Subtask sleep
[2023-05-15T09:27:47.260+0000] {task_command.py:410} INFO - Running <TaskInstance: tutorial.sleep manual__2023-05-15T09:27:44.253944+00:00 [running]> on host airflow-worker-6f9ffb7fb8-t6j9p
[2023-05-15T09:27:47.330+0000] {taskinstance.py:1568} INFO - Exporting env vars: AIRFLOW_CTX_DAG_EMAIL='airflow@example.com' AIRFLOW_CTX_DAG_OWNER='airflow' AIRFLOW_CTX_DAG_ID='tutorial' AIRFLOW_CTX_TASK_ID='sleep' AIRFLOW_CTX_EXECUTION_DATE='2023-05-15T09:27:44.253944+00:00' AIRFLOW_CTX_TRY_NUMBER='1' AIRFLOW_CTX_DAG_RUN_ID='manual__2023-05-15T09:27:44.253944+00:00'
[2023-05-15T09:27:47.331+0000] {subprocess.py:63} INFO - Tmp dir root location:
 /tmp
[2023-05-15T09:27:47.331+0000] {subprocess.py:75} INFO - Running command: ['/bin/bash', '-c', 'sleep 5']
[2023-05-15T09:27:47.355+0000] {subprocess.py:86} INFO - Output:
[2023-05-15T09:27:52.360+0000] {subprocess.py:97} INFO - Command exited with return code 0
[2023-05-15T09:27:52.383+0000] {taskinstance.py:1368} INFO - Marking task as SUCCESS. dag_id=tutorial, task_id=sleep, execution_date=20230515T092744, start_date=20230515T092747, end_date=20230515T092752
[2023-05-15T09:27:52.426+0000] {local_task_job_runner.py:232} INFO - Task exited with return code 0
[2023-05-15T09:27:52.440+0000] {taskinstance.py:2674} INFO - 0 downstream tasks scheduled from follow-on schedule check

总结

这里的将 airflow 部署在 k8s 上,并没有使用 airflow 的 k8s executor ,不能够做到任务执行完后自动停止掉 Pod,缩减成本。
但是 airflow 一般运行的都是批处理任务,集中在一个时间段内运行,目前我们公司使用的场景就是在夜间使用 airflow 跑大量离线处理任务,因此在白天的时候可以将 airflow 的一些 worker 给停掉,晚上再根据实际情况增加对应的 worker Pod。
但是在启停 worker 的 Pod 的时候也有一些注意事项:

  • 启停能否做成自动化的,在白天某个时间点开始停止 worker Pod, 在夜间某个时间点开始启动 Pod。
  • 需要优雅停止,停止前需要等待 worker 中的任务运行完毕(或者说最多等待多久时间杀死任务进程),并且不会再有新任务进入将要停止的 Pod 中。

后边针对上边所说的问题进行研究,一旦发现好的解决方法和步骤,将与大家一起分享~文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-491342.html

到了这里,关于airflow v2.6.0 k8s 部署(Rancher)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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