Airflow作为一个分布式任务调度系统,其中的插件插入了不少优秀的可扩展功能,使得数据流应用的定制化成为可能。那么,如何在Airflow中安装新插件并扩展其功能呢?
一、安装插件
要完成插件的安装,则需要将其放置在Airflow的插件目录下,它位于$AIRFLOW_HOME/plugins/. 如果这还没有被创建,可以通过以下命令创建:
mkdir -p $AIRFLOW_HOME/plugins
在这个目录下,可以放置任何插件文件,这些插件文件将在Airflow启动时自动加载。通常情况下,这些文件是一个Python模块,形如:
$AIRFLOW_HOME/plugins/example_plugin.py
这个插件文件应该包含一个Airflow插件类,比方说,Operator、Sensor或钩子,等等。这是一个Operator插件的示例:
from airflow.models import BaseOperator
from airflow.utils.decorators import apply_defaults
class MyOperator(BaseOperator):
@apply_defaults
def __init__(self, my_param, *args, **kwargs):
self.my_param = my_param
super(MyOperator, self).__init__(*args, **kwargs)
def execute(self, context):
print('my_param: %s' % self.my_param)
return True
plugin = {
'name': 'my_operator_plugin',
'class': MyOperator
}
在这个示例中,我们创建了一个名为MyOperator的Operator,它有一个名为my_param的参数,可以定制操作的行为。除此之外,我们还创建了一个名为plugin的字典,它包含必要的插件信息,供Airflow加载该插件。
二、扩展功能
Airflow插件的强大在于它可以扩展任何类型的组件,比如Operator、Sensor、触发器、钩子、连接器、外部系统接口等等,从而实现更广泛的应用。这里介绍如何扩展Operator和Sensor。 1、扩展Operator 要扩展Operator,只需要创建一个新的类,继承BaseOperator类,并重写execute方法来实现操作:
from airflow.models import BaseOperator
from airflow.utils.decorators import apply_defaults
class MyOperator(BaseOperator):
@apply_defaults
def __init__(self, my_param, *args, **kwargs):
self.my_param = my_param
super(MyOperator, self).__init__(*args, **kwargs)
def execute(self, context):
print('my_param: %s' % self.my_param)
return True
在这个示例中,我们创建了一个名为MyOperator的Operator,它重写了execute方法,实现了自定义的操作行为。 2、扩展Sensor 从Airflow 1.10.0开始,Airflow提供了一个可重用的Sensor插件框架。在这个框架中,我们可以重写poke方法,实现自定义的探测逻辑:
from airflow.sensors.base_sensor_operator import BaseSensorOperator
from airflow.utils.decorators import apply_defaults
class MySensor(BaseSensorOperator):
@apply_defaults
def __init__(self, my_param, *args, **kwargs):
self.my_param = my_param
super(MySensor, self).__init__(*args, **kwargs)
def poke(self, context):
print('my_param: %s' % self.my_param)
return True
在这个示例中,我们创建了一个名为MySensor的Sensor,它继承了BaseSensorOperator类,重写了poke方法,实现了自定义的探测行为。
三、插件示例
下面是一个完整的插件示例,它既扩展了Operator,也扩展了Sensor:
from airflow.models import BaseOperator
from airflow.utils.decorators import apply_defaults
from airflow.sensors.base_sensor_operator import BaseSensorOperator
class MyOperator(BaseOperator):
@apply_defaults
def __init__(self, my_param, *args, **kwargs):
self.my_param = my_param
super(MyOperator, self).__init__(*args, **kwargs)
def execute(self, context):
print('my_param: %s' % self.my_param)
return True
class MySensor(BaseSensorOperator):
@apply_defaults
def __init__(self, my_param, *args, **kwargs):
self.my_param = my_param
super(MySensor, self).__init__(*args, **kwargs)
def poke(self, context):
print('my_param: %s' % self.my_param)
return True
plugin = {
'name': 'my_plugin',
'class': MyOperator,
'sensors': [MySensor],
}
在这个插件示例中,我们创建了一个名为MyOperator的Operator类,它接受一个名为my_param的参数,以及一个名为MySensor的Sensor类,也接受一个名为my_param的参数。插件信息被包含在一个名为plugin的字典中。
总结
本文介绍了如何在Airflow中安装新插件并扩展其功能,从插件的安装开始,一步一步地阐述了如何扩展Operator和Sensor,最后通过一个完整的示例展示了如何创建一个Airflow插件。Airflow插件的强大在于它可以扩展任何类型的组件,进而实现更广泛的应用。