Airflow与Azure集成[编辑 | 编辑源代码]

Apache Airflow 是一个开源的工作流自动化工具，用于编排复杂的数据管道。通过与Microsoft Azure云平台集成，用户可以利用Azure的各种服务（如Azure Blob Storage、Azure Data Lake、Azure SQL Database等）来扩展Airflow的功能。本指南将详细介绍如何在Airflow中配置和使用Azure相关组件，并提供实际案例和代码示例。

介绍[编辑 | 编辑源代码]

Azure集成允许Airflow DAG（有向无环图）与Azure服务交互，例如：

从Azure Blob Storage读取或写入数据
在Azure Databricks上运行作业
使用Azure Data Factory编排ETL流程
通过Azure Kubernetes Service (AKS) 运行Airflow工作节点

这种集成使得数据工程师能够利用Azure的弹性计算和存储资源，同时保持Airflow的调度和依赖管理能力。

配置Azure连接[编辑 | 编辑源代码]

在Airflow中连接Azure服务需要以下步骤：

1. 安装必要的Python包：

pip install apache-airflow-providers-microsoft-azure

2. 在Airflow Web UI中添加Azure连接：

导航到 Admin → Connections
点击 + 添加新连接
填写Azure服务所需的认证信息（如服务主体或连接字符串）

示例连接配置：

{
    "conn_type": "azure_blob",
    "login": "<storage_account_name>",
    "password": "<storage_account_key>",
    "extra": {
        "connection_string": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=...",
        "container_name": "my-container"
    }
}

主要集成组件[编辑 | 编辑源代码]

Azure Blob Storage[编辑 | 编辑源代码]

Airflow可以通过WasbHook或AzureBlobStorageHook与Blob Storage交互。

示例：上传文件到Blob Storage

from airflow.providers.microsoft.azure.hooks.wasb import WasbHook

def upload_to_blob():
    hook = WasbHook(wasb_conn_id='azure_blob')
    hook.load_file(
        file_path='local_file.txt',
        container_name='my-container',
        blob_name='remote_file.txt',
        overwrite=True
    )

Azure Data Factory[编辑 | 编辑源代码]

使用AzureDataFactoryHook触发ADF管道：

from airflow.providers.microsoft.azure.operators.data_factory import AzureDataFactoryRunPipelineOperator

run_adf_pipeline = AzureDataFactoryRunPipelineOperator(
    task_id="run_adf_pipeline",
    azure_data_factory_conn_id="azure_data_factory",
    pipeline_name="my_etl_pipeline",
    parameters={"date": "{{ ds }}"},
    dag=dag
)

Azure Kubernetes Service[编辑 | 编辑源代码]

在AKS上运行Airflow工作节点的架构：

实际案例[编辑 | 编辑源代码]

案例1：每日数据加载管道[编辑 | 编辑源代码]

1. 从Azure SQL Database提取数据 2. 转换数据 3. 将结果上传到Azure Blob Storage 4. 触发Azure Databricks进行分析

DAG示例：

from airflow import DAG
from airflow.providers.microsoft.azure.operators.adx import AzureDataExplorerQueryOperator
from airflow.providers.microsoft.azure.transfers.local_to_wasb import LocalFilesystemToWasbOperator
from datetime import datetime

with DAG('azure_data_pipeline', schedule_interval='@daily', start_date=datetime(2023,1,1)) as dag:
    
    extract = AzureDataExplorerQueryOperator(
        task_id='extract_data',
        query='SELECT * FROM events WHERE timestamp >= {{ ds }}',
        database='mydb',
        azure_data_explorer_conn_id='azure_data_explorer'
    )
    
    upload = LocalFilesystemToWasbOperator(
        task_id='upload_results',
        file_path='/tmp/processed_data.csv',
        container_name='reports',
        blob_name='daily/{{ ds }}.csv',
        wasb_conn_id='azure_blob'
    )
    
    extract >> upload