Apache适用于AWS EMR集群的最佳Airflow架构是什么？
我有一个带有1个主节点，30个核心节点和一些自动缩放任务节点的AWS EMR集群。现在，Oozie正在群集上运行数百个Hive和mysql作业。我将把一些工作从Oozie换成Airflow。我用谷歌搜索将Airflow应用于集群。我发现所有dag应该位于每个节点上，并且必须在所有节点上安装Airflow Worker。但是，我的dag将被频繁更新，新的dag将被频繁添加，但是节点的数量大约为100，甚至使用了自动缩放的节点。而且，如您所知，只有主节点在群集上具有hive / mysql应用程序。所以我很困惑。谁能告诉我将气流架构应用于我的EMR集群？
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
在将Apache Airflow应用于您的AWS EMR集群时，确实需要考虑DAG的部署、更新以及与Hive和MySQL等服务的交互。以下是一种推荐的架构设计，以简化管理和维护：
1. 集中式Airflow部署
-
单独的Airflow管理节点：不建议在每个EMR节点上安装Airflow Worker。而是应该有一个或多个独立的Airflow服务器（可以是EC2实例或者使用Kubernetes部署），这些服务器托管Airflow Webserver和Scheduler。这使得DAG的管理、更新变得集中且高效。
-
DAG存储：使用版本控制系统（如Git）来存储DAG文件，并通过Webhook或其他CI/CD流程自动同步到Airflow管理节点。这样，当DAG有更新或新增时，只需更新Git仓库，即可自动部署到Airflow服务器。
2. 连接到EMR集群
-
使用EMR Hooks and Operators：Airflow提供了多种Hooks和Operators来与AWS服务集成，包括与EMR交互的。例如，
EmrCreateJobFlowOperator用于创建新的EMR集群，而EmrAddStepsOperator则可以用来向现有集群添加Hive或Pyspark作业步骤。这意味着您不需要在每个节点上运行Airflow Worker，而是从Airflow管理节点远程触发EMR上的任务。 -
访问Hive和MySQL：对于与Hive和MySQL的交互，可以通过Airflow的
HiveOperator和MySqlOperator来实现。这些操作会直接通过网络调用与EMR主节点上的Hive Metastore和外部MySQL数据库通信，无需在每个节点上安装特定软件。
3. 自动缩放与动态工作分配
-
使用Celery Executor：如果您的工作负载非常大，可能需要采用Celery Executor配置Airflow，它允许你设置一个或多个Worker节点来执行任务。这些Worker可以是按需启动的EC2实例，也可以是Kubernetes Pod，根据工作负载动态扩展。
-
Lambda或Step Functions：对于更复杂的调度逻辑或基于事件的触发，可以结合使用AWS Lambda或Step Functions来与Airflow协同工作，实现更细粒度的控制和自动化。
结论
通过上述架构，您可以有效地将Airflow集成到现有的EMR环境中，同时保持DAG的管理集中化、易于更新，并确保与Hive和MySQL的交互顺畅。这种设计不仅提高了系统的可维护性，也充分利用了云原生服务的弹性伸缩能力。
