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= Airflow集群管理 =

'''Airflow集群管理'''是指通过分布式架构部署和管理多个Airflow组件（如调度器、执行器、工作节点等），以提高系统的可靠性、可扩展性和性能。本指南将详细介绍Airflow集群的核心概念、部署方式、监控方法以及优化策略。

== 1. 核心概念 ==

Airflow集群通常由以下组件构成：
* '''调度器（Scheduler）'''：解析DAG文件，调度任务执行。
* '''执行器（Executor）'''：决定任务如何运行（如本地执行、Celery或Kubernete执行）。
* '''工作节点（Worker）'''：实际执行任务的进程或容器。
* '''元数据库（Metadata Database）'''：存储任务状态、DAG定义等信息。
* '''消息队列（Message Queue）'''（如RabbitMQ或Redis）：协调任务分发。

<mermaid>
graph TD
    A[Web Server] -->|读取| B(Metadata Database)
    C[Scheduler] -->|写入| B
    C -->|推送任务| D[Message Queue]
    E[Worker] -->|拉取任务| D
    E -->|更新状态| B
</mermaid>

== 2. 集群部署方式 ==

=== 2.1 CeleryExecutor集群 ===
适用于需要水平扩展的场景，使用Celery作为任务队列。

<syntaxhighlight lang="bash">
# 安装Celery依赖
pip install 'apache-airflow[celery]'
</syntaxhighlight>

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>

启动组件：
<syntaxhighlight lang="bash">
# 启动调度器
airflow scheduler

# 启动Worker
airflow celery worker
</syntaxhighlight>

=== 2.2 KubernetesExecutor集群 ===
在Kubernetes上动态创建Pod执行任务。

<syntaxhighlight lang="yaml">
# airflow.cfg配置
[core]
executor = KubernetesExecutor

[kubernetes]
namespace = airflow
worker_container_repository = apache/airflow
worker_container_tag = latest
</syntaxhighlight>

== 3. 监控与运维 ==

关键监控指标：
* '''调度延迟'''：<math>\Delta t = t_{schedule} - t_{expected}</math>
* '''任务排队时间'''
* '''资源利用率'''

使用Prometheus监控示例：
<syntaxhighlight lang="yaml">
# prometheus.yml配置
scrape_configs:
  - job_name: 'airflow'
    metrics_path: '/admin/metrics/'
    static_configs:
      - targets: ['webserver:8080']
</syntaxhighlight>

== 4. 实际案例 ==

'''电商数据处理平台'''：
* 集群规模：3调度器 + 10Celery Worker
* 每日处理：2000+个DAG运行
* 优化措施：
  * 使用Redis作为消息队列
  * 动态扩展Worker数量
  * 分区DAG存储

== 5. 常见问题与解决方案 ==

{| class="wikitable"
! 问题 !! 解决方案
|-
| 调度器单点故障 | 部署多个调度器（Airflow 2.0+支持）
|-
| Worker资源不足 | 自动缩放（Kubernetes或Celery自动扩展）
|-
| 数据库瓶颈 | 使用读写分离或分库分表
|}

== 6. 最佳实践 ==
* 使用'''资源隔离'''（如队列划分）
* 定期'''清理元数据'''
* 实现'''高可用部署'''（所有组件冗余）

<mermaid>
pie
    title 资源分配比例
    "Scheduler" : 20
    "Web Server" : 10
    "Workers" : 60
    "Database" : 10
</mermaid>

通过以上方法，可以构建一个稳定、高效的Airflow集群，满足不同规模的数据处理需求。

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[[Category:Airflow部署与扩展]]