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= Airflow运行模式 =

'''Airflow运行模式'''是指Apache Airflow调度和执行工作流时的不同运行方式。理解这些模式对于正确部署和管理Airflow至关重要，特别是在生产环境中。本文将详细介绍Airflow的常见运行模式，包括其工作原理、适用场景及配置方法。

== 概述 ==

Airflow支持多种运行模式，主要分为以下几类：

* '''本地执行模式（LocalExecutor）'''：任务在本地进程中执行，适合开发和测试环境。
* '''Celery执行模式（CeleryExecutor）'''：分布式任务执行，适用于生产环境。
* '''Kubernete执行模式（KubernetesExecutor）'''：在Kubernetes集群中动态创建Pod执行任务，适合云原生环境。
* '''顺序执行模式（SequentialExecutor）'''：单线程顺序执行任务，仅用于测试。

每种模式的选择取决于集群规模、任务复杂度及运维需求。

== 本地执行模式（LocalExecutor） ==

LocalExecutor是Airflow的默认执行模式之一，适合单机环境。它使用本地进程池并行执行任务，无需额外依赖。

=== 配置示例 ===
在`airflow.cfg`中设置：
<syntaxhighlight lang="ini">
[core]
executor = LocalExecutor
parallelism = 32  # 最大并行任务数
</syntaxhighlight>

=== 适用场景 ===
* 开发与测试环境
* 小规模任务调度

== Celery执行模式（CeleryExecutor） ==

CeleryExecutor利用Celery分布式任务队列实现多节点任务分发，适合生产环境的高可用需求。

=== 架构图 ===
<mermaid>
graph TD
    A[Airflow Scheduler] -->|推送任务| B[Celery Broker]
    B -->|拉取任务| C[Worker Node 1]
    B -->|拉取任务| D[Worker Node 2]
</mermaid>

=== 配置步骤 ===
1. 安装Celery：
<syntaxhighlight lang="bash">
pip install 'apache-airflow[celery]'
</syntaxhighlight>

2. 配置`airflow.cfg`：
<syntaxhighlight lang="ini">
[core]
executor = CeleryExecutor
[celery]
broker_url = redis://redis:6379/0
result_backend = db+postgresql://user:password@postgres/airflow
</syntaxhighlight>

=== 实际案例 ===
某电商平台使用CeleryExecutor处理每日订单ETL流程，通过20个Worker节点实现每小时10万+任务的处理能力。

== Kubernetes执行模式（KubernetesExecutor） ==

KubernetesExecutor为每个任务动态创建Kubernetes Pod，实现资源隔离和弹性伸缩。

=== 工作流程 ===
<mermaid>
sequenceDiagram
    Scheduler->>K8s API: 创建Pod
    K8s API->>Worker Pod: 调度任务
    Worker Pod->>Scheduler: 上报状态
</mermaid>

=== 配置示例 ===
<syntaxhighlight lang="yaml">
# in airflow.cfg
[core]
executor = KubernetesExecutor
[kubernetes]
namespace = airflow-tasks
worker_container_repository = apache/airflow
</syntaxhighlight>

== 顺序执行模式（SequentialExecutor） ==

SequentialExecutor按顺序逐个执行任务，仅用于功能验证：

<syntaxhighlight lang="python">
# 示例DAG将顺序执行
with DAG('sequential_example') as dag:
    task1 >> task2 >> task3  # 严格顺序执行
</syntaxhighlight>

== 模式对比 ==

{| class="wikitable"
|+ 执行模式对比表
! 模式 !! 并行性 !! 适用环境 !! 复杂度
|-
| SequentialExecutor || 无 || 测试 || 低
|-
| LocalExecutor || 多进程 || 开发/测试 || 中
|-
| CeleryExecutor || 分布式 || 生产 || 高
|-
| KubernetesExecutor || 弹性 || 云原生 || 极高
|}

== 数学建模 ==

对于CeleryExecutor的性能估算：
<math>
Throughput = \frac{N_{workers} \times T_{avg}}{T_{task}}
</math>
其中：
* <math>N_{workers}</math> = Worker数量
* <math>T_{avg}</math> = 平均任务执行时间
* <math>T_{task}</math> = 任务调度开销

== 最佳实践 ==
* 开发环境优先使用LocalExecutor
* 生产环境推荐Celery/KubernetesExecutor
* 定期监控Executor性能指标

== 常见问题 ==
'''Q：如何切换执行模式？'''
A：需修改`airflow.cfg`后重启所有Airflow服务。

'''Q：CeleryExecutor为何需要消息队列？'''
A：用于实现Scheduler与Worker间的解耦通信。

通过全面理解Airflow运行模式，用户可以根据实际需求选择最优方案，构建高效可靠的工作流系统。

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