airflow CeleryExecutor 配置（2）

 

celery 是分布式任务队列，与调度工具 airflow 强强联合，可实现复杂的分布式任务调度，这就是 CeleryExecutor，有了 CeleryExecutor，你可以调度本地或远程机器上的作业，实现分布式任务调度。本文介绍如何配置 airflow 的 CeleryExecutor

操作步骤

CeleryExecutor 需要 Python 环境安装有 celery。

第一步： 安装celery

pip install celery

Celery 需要一个发送和接受消息的传输者 broker。RabbitMQ 和 Redis 官方推荐的生产环境级别的 broker，这里我们选用 Redis，只是因为安装起来非常方便，而 RabbitMQ 的安装需要 再安装 erlang 。

第二步：配置 airflow.cfg

修改 airflow.cfg

#修改 3 处：
executor = CeleryExecutor
broker_url = redis://127.0.0.1:6379/0
celery_result_backend = redis://127.0.0.1:6379/0

第三步：安装 python 的 redis 包，为启动 worker 作准备

pip install redis

可选：（配置rabbitMQ）

broker_url = amqp://ct:152108@localhost:5672/ct_airflow 
celery_result_backend = amqp://ct:152108@localhost:5672/ct_airflow
executor = CeleryExecutor 

第四步：运行 airflow

待确认步骤：初始化DB:   ?

airflow initdb       若之前使用sqllite初始化过可使用  airflow resetdb

#启动webserver
#后台运行  airflow webserver -p 9888-D
airflow webserver -p 9888

#启动scheduler
#后台运行  airflow scheduler -D
airflow scheduler
#启动worker
#后台运行  airflow worker -D
#如提示addres already use ，则查看 worker_log_server_port = 8793 是否被占用，如是则修改为 8974 等
#未被占用的端口
airflow worker
#启动flower -- 可以不启动
#后台运行  airflow flower -D
airflow flower

如果 airflow flower 运行报错，请执行 pip install flower 来安装 flower 。

原文请参考：https://www.jianshu.com/p/bddacfd66c1f