Airflowの基礎を学ぶハンズオ ンワークショップ Tokyo Apache Airflow Meetup 2022/10/29 1

● Hank Ehly（名:ハンク 姓:イーリー） ● ENECHANGE株式会社 ● https://qiita.com/hankehly ● https://github.com/hankehly ● https://connpass.com/user/hankehly 自己紹介 2

スポンサーのご紹介 https://www.astronomer.io/ 3 https://enechange.co.jp/recruit/require ment/django-engineer/ Airflowを活用し、電力時系列データの分析を 中心としたアプリケーション企画 /開発

アジェンダ ● 課題 #1 - Example DAGを実行する ○ Airflowの起動方法 / DAG実行 / ログ確認 ● 課題 #2 - 簡易的なDAGを作る ○ DAG/Taskの定義方法 / XComやDAGパラメータの使い方 ● 課題 #3 - 高度なDAGを作る ○ SQLite DBにWeb APIから取得したデータを挿入する 4

課題 #1 - Example DAGを実行する ● Airflowを起動する ● Example DAGを有効にして実行する ● タスクログを確認する 5

Airflow を Python 仮想環境 (venv) にインストールする場合 6 # venv モジュールのインストール (Debian/Ubuntu の場合) $ sudo apt-get install -y python3-pip python3-venv # venv を作成し、中に入る $ python3 -m venv (任意のパス) # venv の作成 $ source (上で指定したパス)/bin/activate # venv に入る $ pip install --upgrade pip setuptools wheel # pipやその関連ツール自体をアップグレードしておく ... Successfully installed pip-22.3 setuptools-65.5.0 wheel-0.37.1 # 以下, venv に入った状態で Airflow のインストールを行う # venv から出る $ deactivate # 不要になった venv を削除 $ rm -rf (上で指定したパス)

課題 #1 - Example DAGを実行する Airflowを起動する (Standalone) Quick Start - Airflow Documentation # Airflowのプロジェクトディレクトリを作る mkdir ~/airflow-test && cd airflow-test export AIRFLOW_HOME=~/airflow-test # Pythonパッケージをインストールする AIRFLOW_VERSION=2.4.2 PYTHON_VERSION="$(python3 --version | cut -d " " -f 2 | cut -d "." -f 1-2)" CONSTRAINT_URL="https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-${AIRFLOW_VERS ION}/constraints-${PYTHON_VERSION}.txt" pip install "apache-airflow==${AIRFLOW_VERSION}" "apache-airflow-providers-sqlite" --constraint "${CONSTRAINT_URL}" # standaloneコマンドは、DB初期化 / ユーザー作成 / 環境を起動してくれます。 # コンソールに出力されるユーザー名/PWをコピーして、ブラウザで localhost:8080 を開いてログインする airflow standalone 7 前提： ● Windowsの方はWSL2 ● Python 3.7以上 ● Airflowバージョン 2.4以上 ※一部の Linux ディストリビューション（ CentOS 7・8、Ubuntu 18.04 など）は、標準で付属する Python のバージョンが 3.6 の場合があります。 Python 3.6 向けの Airflow 2.3 以降の constraints が提供されていない ため、2.3 未満の constraints（2.2.5 が最新）を使う必要があります。

課題 #1 - Example DAGを実行する Airflowを起動する (Docker) Running Airflow in Docker - Airflow Documentation # Airflowのプロジェクトディレクトリを作り、公式 docker-compose.yml をダウンロードす る mkdir ~/airflow-test && cd airflow-test curl -LfO 'https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.4.2/docker-compose.yaml' # 環境を立ち上げて、ブラウザで localhost:8080 を開いて、ユーザー名 :airflow / PW:airflow でログインする docker compose up -d 8 前提： ● Windowの方 WSL2 を使用する ● Python 3.7以上 ● Airflowバージョン 2.4以上

課題 #1 - Example DAGを実行する DAGを有/無効化する 過去の実行履歴 実行スケジュール 手動実行する 9

課題 #1 - Example DAGを実行する タスクログ画面 タスクインスタンスのコンテキストメニュー ホーム画面 Graph画面 10

課題 #2 - 簡易的なDAGを作る ● DAGを定義する ● Pythonタスクを作る ● Bashタスクを作る ● XComでタスク間にデータを渡す ● DAGパラメータを出力する 11

課題 #2 - 簡易的なDAGを作る / DAGを定義する import datetime from airflow import DAG with DAG( dag_id="exercise_02", description="A simple tutorial DAG", schedule="0 * * * *", # schedule_interval="0 * * * *", # Airflow 2.4未満の場合 start_date=datetime.datetime(2021, 1, 1), tags=["example"], ) as dag: pass 12

課題 #2 - 簡易的なDAGを作る / Pythonタスクを作る import datetime from airflow import DAG with DAG( dag_id="exercise_02", description="A simple tutorial DAG", schedule="0 * * * *", # schedule_interval="0 * * * *", # Airflow 2.4未満の場合 start_date=datetime.datetime(2021, 1, 1), tags=["example"], ) as dag: @dag.task def compute_random_number(): import random num = random.randint(1, 10) return num random_number = compute_random_number() 13

課題 #2 - 簡易的なDAGを作る / Bashタスクを作る import datetime from airflow import DAG from airflow.operators.bash import BashOperator with DAG( dag_id="exercise_02", description="A simple tutorial DAG", schedule="0 * * * *", # schedule_interval="0 * * * *", # Airflow 2.4未満の場合 start_date=datetime.datetime(2021, 1, 1), tags=["example"], ) as dag: @dag.task def compute_random_number(): import random num = random.randint(1, 10) return num random_number = compute_random_number() bash_task_1 = BashOperator( task_id="bash_task_1", bash_command="echo 'hello world'", ) random_number >> bash_task_1 14

課題 #2 - 簡易的なDAGを作る / XComでタスク間にデータを渡す import datetime from airflow import DAG from airflow.decorators import task from airflow.operators.bash import BashOperator with DAG( dag_id="exercise_02", description="A simple tutorial DAG", schedule="0 * * * *", # schedule_interval="0 * * * *", # Airflow 2.4未満の場合 start_date=datetime.datetime(2021, 1, 1), tags=["example"], ) as dag: @dag.task def compute_random_number(): import random num = random.randint(1, 10) return num random_number = compute_random_number() bash_task_1 = BashOperator( task_id="bash_task_1", bash_command="echo 'random number: {{ ti.xcom_pull(\"compute_random_number\") }}'", ) random_number >> bash_task_1 15 Templates reference

課題 #2 - 簡易的なDAGを作る / DAGパラメータを出力する import datetime from airflow import DAG from airflow.operators.bash import BashOperator with DAG( dag_id="exercise_02", description="A simple tutorial DAG", schedule="0 * * * *", # schedule_interval="0 * * * *", # Airflow 2.4未満の場合 start_date=datetime.datetime(2021, 1, 1), tags=["example"], ) as dag: @dag.task def compute_random_number(): import random num = random.randint(1, 10) return num random_number = compute_random_number() bash_task_1 = BashOperator( task_id="bash_task_1", bash_command="echo 'random number: {{ ti.xcom_pull(\"compute_random_number\") }}'", ) bash_task_2 = BashOperator( task_id="bash_task_2", bash_command="echo 'message: {{ dag_run.conf[\"message\"] }}'", ) random_number >> bash_task_1 >> bash_task_2 16 Templates reference

課題 #3 - 高度なDAGを作る 事前準備 ● SQLiteをインストールする ● SQLite DBを作る Airflow開発 ● SQLite テーブルを作る ● Web APIからデータを取得する ○ https://jsonplaceholder.typicode.com/users ● SQLiteテーブルにデータを挿入する 17 # ubuntu $ sudo apt-get install -y sqlite3 # mac $ brew install sqlite