Arenadata Airflow для разработчиков и эксплуатация Arenadata Streaming: техническое руководство
Arenadata Airflow — это оркестратор рабочих процессов (workflow orchestrator), основанный на Apache Airflow, интегрированный с экосистемой Arenadata. Он используется для автоматизации и планирования задач ETL/ELT, интеграции с Kafka, DWH, Lakehouse и BI-системами.
В сочетании с Arenadata Streaming (Kafka + NiFi), Airflow позволяет управлять жизненным циклом потоков: от ingestion до аналитики и мониторинга. В этой статье рассмотрена работа с Airflow и эксплуатация Streaming-платформы с максимальной детализацией.
Разработка DAGов в Arenadata Airflow
Основы
- DAG (Directed Acyclic Graph) — определение задач и зависимостей
- Описание в виде Python-скрипта
- Запуск по расписанию или событию
Пример DAGа для запуска NiFi и Kafka:
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash import BashOperator
from datetime import datetime
default_args = {
'start_date': datetime(2024, 1, 1),
'retries': 1,
}
dag = DAG(
'kafka_to_dwh_pipeline',
default_args=default_args,
schedule_interval='@hourly',
catchup=False
)
start_kafka = BashOperator(
task_id='start_kafka_stream',
bash_command='curl -X POST http://nifi:8080/start-flow',
dag=dag
)
flush_to_dwh = BashOperator(
task_id='load_to_adpg',
bash_command='python3 /opt/scripts/load_to_adpg.py',
dag=dag
)
start_kafka >> flush_to_dwh
Использование Sensors
- KafkaSensor, FileSensor, SqlSensor
- Контроль готовности данных перед выполнением задач
Интеграция Airflow и Arenadata Streaming
Управление потоками NiFi из Airflow
- REST API: запуск, остановка, контроль статуса потока
- Интеграция через HttpOperator
Контроль Kafka событий
- Использование Kafka Sensors (polling по offset)
- Отправка алертов при сбоях доставки сообщений
Расписание CDC/ETL задач
- Планирование запуска потоков ingestion
- Пре- и пост-обработка (cleaning, enrichment, sink)
Развёртывание и конфигурация Airflow
Установка через ADCM
- Импорт airflow-bundle.tar.gz
- Роли: scheduler, webserver, worker, flower
- Использование PostgreSQL + Celery + Redis
Конфигурация
- airflow.cfg: dags_folder, executor, parallelism
- Авторизация: RBAC UI, LDAP, OAuth
- Поддержка DAG Versioning через Git Sync
Мониторинг и эксплуатация Arenadata Streaming
Kafka
- Метрики: lag, throughput, consumer group offset
- Инструменты: Prometheus, Kafka Exporter, Grafana
- Репликация и fault tolerance: ISR, partition reassignment
NiFi
- Потоковое состояние: backpressure, queue sizes
- NiFi provenance и lineage
- Уведомления: Slack/SMTP через HandleHttpRequest + InvokeScriptedProcessor
Аудит и безопасность
- Kafka ACL, SASL, SSL
- NiFi policies: user groups, component-level access
- Журналирование: Filebeat → ELK
CI/CD и DevOps
Хранилище DAGов
- Хостинг в Git (private repo)
- Автосинхронизация: dags_folder = /opt/airflow/dags
Тестирование DAGов
- Локальный запуск: airflow dags test
- Юнит-тесты с использованием pytest + mock
- Линтер: flake8, black, pylint
Обновления и миграции
- Через ADCM UI или CLI
- Контроль совместимости через Airflow REST API
Заключение
Arenadata Airflow позволяет автоматизировать и централизовать управление потоками данных в экосистеме Arenadata. Он расширяет возможности Arenadata Streaming, обеспечивая оркестрацию, контроль выполнения и DevOps-интеграцию. В связке с Kafka и NiFi Airflow становится основой для построения отказоустойчивых и масштабируемых дата-инфраструктур.
