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# Docker中怎么安装Airflow
Apache Airflow是一个开源的工作流自动化工具,用于编排复杂的数据管道。使用Docker部署Airflow可以快速搭建环境并避免依赖冲突。以下是详细安装步骤:
---
## 一、准备工作
1. **安装Docker**
确保系统已安装Docker Engine和Docker Compose:
```bash
# 检查Docker版本
docker --version
docker-compose --version
docker-compose.yaml
:
curl -LfO 'https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/docker-compose.yaml'
创建挂载目录以持久化数据:
mkdir -p ./dags ./logs ./plugins ./config
echo -e "RFLOW_UID=$(id -u)" > .env
编辑docker-compose.yaml
自定义配置,例如:
services:
airflow-webserver:
ports:
- "8080:8080"
# 添加其他服务配置...
初始化数据库
首次运行需初始化元数据库:
docker-compose up airflow-init
启动所有容器
运行完整服务栈:
docker-compose up -d
验证服务状态
检查容器是否正常运行:
docker ps
http://localhost:8080
airflow
/ airflow
通过.env
文件配置核心参数:
RFLOW__CORE__EXECUTOR=LocalExecutor
RFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES=False
目录 | 作用 |
---|---|
./dags |
存放用户编写的DAG文件 |
./logs |
任务执行日志 |
./plugins |
自定义插件 |
端口冲突
修改docker-compose.yaml
中的端口映射,例如将8080
改为8081
。
权限错误
确保挂载目录有正确权限:
sudo chown -R 50000:50000 ./logs
修改时区
在docker-compose.yaml
中添加:
“`yaml
environment:
”`
修改配置以启用分布式任务队列:
services:
airflow-worker:
<<: *airflow-common
command: celery worker
depends_on:
- airflow-scheduler
创建自定义Dockerfile:
FROM apache/airflow:latest
RUN pip install --user pandas numpy
通过Docker部署Airflow可实现快速搭建和灵活扩展。建议生产环境中配置PostgreSQL数据库并启用身份验证。如需更复杂配置,参考官方文档。
注意:本文基于Airflow 2.5+版本,部分配置可能随版本更新而变化。 “`
这篇文章包含约750字,采用Markdown格式,覆盖了从准备到扩展的全部流程,并包含代码块、表格等结构化元素。可根据实际需求调整细节。
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