【补充】助力工业物联网,工业大数据之AirFlow安装

本文涉及的产品
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
简介: 【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
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

[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

  • Airflow Celery Web:node1:5555


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