Airflow API扩展[编辑 | 编辑源代码]

介绍[编辑 | 编辑源代码]

Airflow API扩展是Apache Airflow中允许开发者通过编程方式与调度系统交互的功能模块。它提供了RESTful API接口和Python客户端，用于动态管理DAGs、任务实例、变量等核心组件，适合自动化运维、CI/CD集成等场景。本章将深入讲解其架构、使用方法及实战案例。

核心功能[编辑 | 编辑源代码]

Airflow API扩展主要包含以下能力：

元数据操作：查询/修改DAG、任务状态
任务控制：触发、暂停、重试任务实例
系统监控：获取工作队列、执行器状态
配置管理：操作变量、连接等配置项

API版本[编辑 | 编辑源代码]

Airflow 2.0+ 使用稳定版REST API（取代旧版Experimental API），主要端点包括：

/api/v1/dags
/api/v1/dags/{dag_id}/tasks
/api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns

基础使用[编辑 | 编辑源代码]

Python客户端示例[编辑 | 编辑源代码]

通过airflow.api.client与API交互：

from airflow.api.client.local_client import Client

client = Client()
# 触发DAG运行
response = client.trigger_dag(dag_id='example_dag', run_id='manual_001')
print(response)

输出示例：

{
  "message": "Created <DagRun example_dag @ 2023-01-01T00:00:00+00:00>",
  "run_id": "manual_001"
}

REST API调用[编辑 | 编辑源代码]

使用curl触发DAG运行：

curl -X POST \
  http://localhost:8080/api/v1/dags/example_dag/dagRuns \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"run_id": "manual_001"}'

高级特性[编辑 | 编辑源代码]

动态DAG生成[编辑 | 编辑源代码]

通过API结合Python代码动态生成DAG：

def create_dag_from_api(config):
    dag = DAG(dag_id=config['dag_id'])
    with dag:
        task1 = PythonOperator(
            task_id=config['tasks'][0]['id'],
            python_callable=config['tasks'][0]['callable']
        )
    return dag

权限控制[编辑 | 编辑源代码]

Airflow API支持基于角色的访问控制(RBAC)：

实战案例[编辑 | 编辑源代码]

CI/CD流水线集成[编辑 | 编辑源代码]

在Jenkins Pipeline中通过API部署DAG：

stage('Deploy DAG') {
    steps {
        script {
            def response = httpRequest url: 'http://airflow/api/v1/dags/my_dag',
                httpMode: 'POST',
                contentType: 'APPLICATION_JSON',
                requestBody: readFile('dag_definition.json')
            echo "Deployment status: ${response.status}"
        }
    }
}

自动扩缩容系统[编辑 | 编辑源代码]

根据队列深度自动调整Worker数量：

def scale_workers():
    queue_stats = client.get_queue_stats()
    if queue_stats['queued'] > 100:
        kubernetes.scale(deployment='airflow-worker', replicas=10)