Jenkins та Apache Airflow для створення автоматизованих каналів обробки даних - javascript.org.ua

1. Що таке Data Pipelines?

Data pipeline (канал обробки даних) автоматизує потік даних від джерела до призначення через різні етапи обробки, такі як вилучення, перетворення та завантаження (ETL).

2. Ознайомлення з Jenkins для Data Pipelines

Jenkins зазвичай використовується в CI/CD pipeline (конвеєр інтеграції та доставки), але він також може ініціювати скрипти для обробки даних. Ось як можна використовувати Jenkins для каналу обробки даних:

Встановлення Jenkins:

Завантажте та встановіть Jenkins на вашу систему (або використовуйте Docker).
Встановіть плагіни (наприклад, Pipeline, Build Tools тощо).

2. Створення простого Pipeline:

Визначте ваші кроки в Jenkinsfile (декларативний синтаксис).
Використовуйте синтаксис, схожий на cron, в Jenkins для планування.

3. Приклад Jenkins Pipeline для ETL

pipeline {  
 agent any  
 stages {  
 stage('Extract') {  
 steps {  
 sh 'python extract_data.py'  
 }  
 }  
 stage('Transform') {  
 steps {  
 sh 'python transform_data.py'  
 }  
 }  
 stage('Load') {  
 steps {  
 sh 'python load_data.py'  
 }  
 }  
 }  
}

3. Ознайомлення з Apache Airflow для Data Pipelines

Apache Airflow спеціально створений для керування складними робочими процесами за допомогою DAG (Directed Acyclic Graph - орієнтований ациклічний граф). DAG визначає завдання як вузли, а їхні залежності — як орієнтовані ребра.

Кроки для створення Data Pipeline в Airflow:

Налаштування Airflow:

Встановіть за допомогою pip install apache-airflow.
Налаштуйте airflow.cfg та запустіть вебсервер і планувальник Airflow.

2. Визначте ваш DAG:

Створіть Python-скрипт для вашого DAG в директорії dags/.

3. Приклад Airflow DAG для ETL:

from airflow import DAG  
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator  
from datetime import datetime  

def extract_data():  
 print("Extracting data...")  

def transform_data():  
 print("Transforming data...")  

def load_data():  
 print("Loading data...")  

default_args = {  
 'owner': 'airflow',  
 'depends_on_past': False,  
 'start_date': datetime(2023, 12, 1),  
 'retries': 1,  
}  

dag = DAG(  
 'etl_pipeline',  
 default_args=default_args,  
 description='A simple ETL pipeline',  
 schedule_interval='@daily',  
)  

extract_task = PythonOperator(  
 task_id='extract',  
 python_callable=extract_data,  
 dag=dag,  
)  

transform_task = PythonOperator(  
 task_id='transform',  
 python_callable=transform_data,  
 dag=dag,  
)  

load_task = PythonOperator(  
 task_id='load',  
 python_callable=load_data,  
 dag=dag,  
)  

extract_task >> transform_task >> load_task

Пояснення: Завдання визначені та з'єднані за допомогою оператора >>, утворюючи орієнтований ациклічний граф.

4. Ключові відмінності

6. Пояснення DAG

Directed Acyclic Graph (DAG - орієнтований ациклічний граф) — це граф, який має:

Орієнтовані ребра: Вони показують потік від одного завдання до іншого.
Ациклічну властивість: В графі немає циклів, що гарантує відсутність повторення завдань.
Вузли: Представляють окремі завдання.
Ребра: Представляють залежності між завданнями.

Приклад:
У наведеному прикладі з Airflow завдання повинні виконуватись у такому порядку:

Extract → 2. Transform → 3. Load.
Якщо Extract task не вдалося, наступні завдання не будуть виконуватись.

Висновок

Використовуйте Jenkins для простих робочих процесів або якщо ви вже використовуєте його для CI/CD.
Використовуйте Airflow для складних робочих процесів з залежностями та розширеним плануванням.

Перекладено з: Jenkins and Apache Airflow for building automated data pipelines