【补充】助力工业物联网,工业大数据之AirFlow安装

【补充】助力工业物联网,工业大数据之AirFlow安装

直接在node1上安装

1、安装Python

  • 安装依赖

    yum -y install zlib zlib-devel bzip2 bzip2-devel ncurses ncurses-devel readline readline-devel openssl openssl-devel openssl-static xz lzma xz-devel  sqlite sqlite-devel gdbm gdbm-devel  tk tk-devel gcc
    yum install mysql-devel -y
    yum install libevent-devel -y
    
  • 添加Linux用户及组

    # 添加py用户
    useradd py
    # 设置密码 '123456'
    passwd py
    # 创建anaconda安装路径
    mkdir /anaconda
    # 赋予权限
    chown -R py:py /anaconda
    
  • 上传并执行Anaconda安装脚本

    cd /anaconda
    rz
    chmod u+x Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
    sh Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
    
    • 自定义安装路径

      Anaconda3 will now be installed into this location:
      /root/anaconda3- Press ENTER to confirm the location- Press CTRL-C to abort the installation- Or specify a different location below[/root/anaconda3] >>> /anaconda/anaconda3 
      
  • 添加到系统环境变量

    # 修改环境变量
    vi /root/.bash_profile
    # 添加下面这行
    export PATH=/anaconda/anaconda3/bin:$PATH
    # 刷新
    source /root/.bash_profile
    # 验证
    python -V
    
  • 配置pip

    mkdir ~/.pip
    touch ~/.pip/pip.conf
    echo '[global]' >> ~/.pip/pip.conf
    echo 'trusted-host=mirrors.aliyun.com' >> ~/.pip/pip.conf
    echo 'index-url=http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/' >> ~/.pip/pip.conf
    # pip默认是10.x版本,更新pip版本
    pip install PyHamcrest==1.9.0
    pip install --upgrade pip
    # 查看pip版本
    pip -V
    

2、安装AirFlow

  • 安装

    pip install --ignore-installed PyYAML
    pip install apache-airflow[celery]
    pip install apache-airflow[redis]
    pip install apache-airflow[mysql]
    pip install flower
    pip install celery
    
  • 验证

    airflow -h
    ll /root/airflow
    

3、安装Redis

  • 下载安装

    wget https://download.redis.io/releases/redis-4.0.9.tar.gz
    tar zxvf redis-4.0.9.tar.gz -C /opt
    cd /opt/redis-4.0.9
    make
    
  • 启动

    cp redis.conf src/
    cd src
    nohup /opt/redis-4.0.9/src/redis-server redis.conf > output.log 2>&1 &
    
  • 验证

    ps -ef | grep redis
    

4、配置启动AirFlow

  • 修改配置文件:airflow.cfg

    [core]
    #18行:时区
    default_timezone = Asia/Shanghai
    #24行:运行模式
    # SequentialExecutor是单进程顺序执行任务,默认执行器,通常只用于测试
    # LocalExecutor是多进程本地执行任务使用的
    # CeleryExecutor是分布式调度使用(可以单机),生产环境常用
    # DaskExecutor则用于动态任务调度,常用于数据分析
    executor = CeleryExecutor
    #30行:修改元数据使用mysql数据库,默认使用sqlite
    sql_alchemy_conn = mysql://airflow:airflow@localhost/airflow[webserver]
    #468行:web ui地址和端口
    base_url = http://localhost:8085
    #474行
    default_ui_timezone = Asia/Shanghai
    #480行
    web_server_port = 8085[celery]
    #735行
    broker_url = redis://localhost:6379/0
    #736
    celery_result_backend = redis://localhost:6379/0
    #743
    result_backend = db+mysql://airflow:airflow@localhost:3306/airflow
    
  • 初始化元数据数据库

    • 进入mysql

      mysql -uroot -p
      set global explicit_defaults_for_timestamp =1;
      exit
      
    • 初始化

      airflow db init
      
  • 配置Web访问

    airflow users create --lastname user --firstname admin --username admin --email jiangzonghai@itcast.cn --role Admin --password admin
    
  • 启动

    # 以后台进程方式,启动服务
    airflow webserver -D
    airflow scheduler -D
    airflow celery flower -D
    airflow celery worker -D
    
  • 关闭【不用执行】

    # 统一杀掉airflow的相关服务进程命令
    ps -ef|egrep 'scheduler|flower|worker|airflow-webserver'|grep -v grep|awk '{print $2}'|xargs kill -9
    # 下一次启动之前
    rm -f /root/airflow/airflow-*
    

5、验证AirFlow

  • Airflow Web UI:node1:8085

    image-20211005100503324

  • Airflow Celery Web:node1:5555

    image-20211005102311759

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