Оркестрация заданий Lakeflow с Apache Airflow

В этой статье описывается поддержка Apache Airflow для оркестрации конвейеров данных с помощью Azure Databricks, содержит инструкции по установке и настройке Airflow локально, а также пример развертывания и запуска рабочего процесса Azure Databricks с помощью Airflow.

Примечание.

Поддержка Apache Airflow, описанная на этой странице, использует несколько пакетов с открытым кодом. К ним относится поставщик Databricks для Airflow (включая операторов Airflow Databricks). Эти пакеты не поддерживаются напрямую Databricks. Сведения о поставщике Databricks для Airflow см. в Apache.org apache-airflow-providers-databricks .

Оркестрация заданий в конвейере данных

Для разработки и развертывания конвейера обработки данных часто требуется управлять сложными зависимостями между задачами. Например, конвейер может считывать данные из источника, очищать данные, преобразовывать чистые данные и записывать преобразованные данные в целевой объект. При выполнении конвейера также требуется поддержка тестирования, планирования и устранения ошибок.

Системы рабочих процессов позволяют задавать зависимости между задачами, планировать выполнение конвейеров и отслеживать рабочие процессы. Apache Airflow — это решение с открытым кодом для управления конвейерами данных и их планирования. Airflow представляет конвейеры данных в виде направленных ациклический графов (DAG) операций. Рабочий процесс определяется в файле Python, а Airflow управляет планированием и выполнением. Подключение Airflow Azure Databricks позволяет воспользоваться преимуществами оптимизированного двигателя Spark, предлагаемого Azure Databricks с функциями планирования Airflow.

Требования

Интеграция Airflow с Azure Databricks требует Airflow версии 2.5.0 и более поздних версий. Примеры в этой статье тестируются с помощью Airflow версии 2.6.1.
Airflow требует Python 3.8, 3.9, 3.10 или 3.11. Примеры в этой статье протестированы на версии Python 3.8.
Инструкции в этой статье по установке и запуску Airflow требуют конвейера для создания виртуальной среды Python.

Операторы воздушных потоков для Databricks

DaG Airflow состоит из задач, где каждая задача выполняет оператор Airflow. Операторы airflow, поддерживающие интеграцию с Databricks, реализуются в поставщике Databricks.

Поставщик Databricks включает операторов для выполнения ряда задач в рабочей области Azure Databricks, включая импорт данных в таблицу, выполнение запросов SQL и работу с папками Databricks Git.

Поставщик Databricks реализует два оператора для запуска заданий:

DatabricksRunNowOperator требует существующего задания Azure Databricks и использует запрос API POST /api/2.1/jobs/run-now для активации выполнения. Databricks рекомендует использовать DatabricksRunNowOperator так как уменьшает дублирование определений заданий, а запуски заданий, запущенные с помощью этого оператора, можно найти в пользовательском интерфейсе заданий.
DatabricksSubmitRunOperator не требует наличия задания в Azure Databricks и использует запрос POST /api/2.1/jobs/run/submit API для отправки спецификации задания и запуска выполнения.

Чтобы создать новое задание Azure Databricks или сбросить существующее задание, поставщик Databricks реализует DatabricksCreateJobsOperator. Использует DatabricksCreateJobsOperator запросы API POST /api/2.1/jobs/create и POST/API/2.1/jobs/reset . Вы можете использовать DatabricksCreateJobsOperator его для DatabricksRunNowOperator создания и запуска задания.

Примечание.

Использование операторов Databricks для активации задания требует предоставления учетных данных в конфигурации подключения Databricks. См. статью "Создание личного маркера доступа Azure Databricks" для Airflow.

Операторы Airflow Databricks записывают URL-адрес страницы выполнения задания в журналы Airflow каждые polling_period_seconds (по умолчанию — 30 секунд). Дополнительные сведения см. на странице пакета apache-airflow-providers-databricks на веб-сайте Airflow.

Локальная установка интеграции Airflow Azure Databricks

Чтобы установить Airflow и поставщик Databricks локально для тестирования и разработки, выполните следующие действия. Другие варианты установки Airflow, включая создание рабочей установки, см. в документации по Airflow.

Откройте терминал и выполните следующие команды:

mkdir airflow
cd airflow
pipenv --python 3.8
pipenv shell
export AIRFLOW_HOME=$(pwd)
pipenv install apache-airflow
pipenv install apache-airflow-providers-databricks
mkdir dags
airflow db init
airflow users create --username admin --firstname <firstname> --lastname <lastname> --role Admin --email <email>

Замените <firstname>имя <lastname><email> пользователя и электронную почту. Вам будет предложено ввести пароль для пользователя администратора. Сохраните этот пароль, так как он требуется для входа в пользовательский интерфейс Airflow.

Сценарий выполнит указанные ниже действия.

Создает каталог с именем airflow и изменяет этот каталог.
Используется pipenv для создания и создания виртуальной среды Python. Для изоляции версий пакетов и зависимостей кода в этой среде Databricks рекомендует использовать виртуальную среду Python. Такая изоляция помогает сократить количество несовпадений между версиями пакетов и число конфликтов в зависимостях кода.
Инициализирует переменную среды с именем AIRFLOW_HOME , заданную в путь к каталогу airflow .
Устанавливает airflow и пакеты поставщика Airflow Databricks.
airflow/dags Создает каталог. Airflow использует каталог dags для хранения определений DAG.
Инициализирует базу данных SQLite, которую Airflow использует для отслеживания метаданных. В рабочем развертывании Airflow для настройки используется стандартная база данных. База данных SQLite и конфигурация по умолчанию для развертывания Airflow инициализируются в каталоге airflow.
Создает пользователя администратора для Airflow.

Совет

Чтобы подтвердить установку поставщика Databricks, выполните следующую команду в каталоге установки Airflow:

airflow providers list

Запуск веб-сервера и планировщика Airflow

Веб-сервер Airflow необходим для просмотра пользовательского интерфейса Airflow. Чтобы запустить веб-сервер, откройте терминал в каталоге установки Airflow и выполните следующие команды:

Примечание.

Если веб-сервер Airflow не запускается из-за конфликта портов, можно изменить порт по умолчанию в конфигурации Airflow.

pipenv shell
export AIRFLOW_HOME=$(pwd)
airflow webserver

Планировщик — это компонент Airflow, который отвечает за планирование DAG. Чтобы запустить планировщик, откройте новый терминал в каталоге установки Airflow и выполните следующие команды:

pipenv shell
export AIRFLOW_HOME=$(pwd)
airflow scheduler

Тестирование установленной версии Airflow

Чтобы проверить работоспособность установленной версии Airflow, запустите один из примеров DAG, входящих в состав Airflow:

В окне браузера откройте http://localhost:8080/home. Войдите в пользовательский интерфейс Airflow с именем пользователя и паролем, созданным при установке Airflow. Откроется страница DAG Airflow.
С помощью переключателя Приостановить/Возобновить DAG возобновите выполнение одного из примеров DAG, например example_python_operator.
Активируйте пример DAG, нажав кнопку "Триггер DAG ".
Щелкните имя DAG, чтобы просмотреть сведения, включая состояние выполнения DAG.

Создание личного маркера доступа Azure Databricks для Airflow

Airflow подключается к Databricks с помощью личного маркера доступа Azure Databricks. Чтобы создать PAT, выполните действия, описанные в разделе "Создание личных маркеров доступа для пользователей рабочей области".

Примечание.

В качестве рекомендации по обеспечению безопасности при проверке подлинности с помощью автоматизированных средств, систем, сценариев и приложений Databricks рекомендуется использовать личные маркеры доступа, принадлежащие субъектам-службам, а не пользователям рабочей области. Сведения о создании маркеров для субъектов-служб см. в разделе "Управление маркерами" для субъекта-службы.

Вы также можете пройти проверку подлинности в Azure Databricks с помощью маркера идентификатора Microsoft Entra. См . сведения о подключении Databricks в документации по Airflow.

Настройка подключения к Azure Databricks

Установленный экземпляр Airflow содержит подключение по умолчанию для Azure Databricks. Чтобы настроить подключение для подключения к рабочей области с помощью созданного ранее личного маркера доступа, выполните указанные ниже действия.

В окне браузера откройте http://localhost:8080/connection/list/. Если появится запрос на вход, введите имя пользователя и пароль администратора.
В разделе Идентификатор подключения выберите databricks_default и нажмите кнопку Изменить запись.
Замените значение в поле "Узел" именем.
В поле "Пароль" введите личный маркер доступа Azure Databricks.
Нажмите кнопку Сохранить.

Если вы используете маркер идентификатора Microsoft Entra, см . сведения о настройке проверки подлинности в документации по Databricks Connection в документации по Airflow.

Пример. Создание DAG Airflow для запуска задания Azure Databricks

В следующем примере объясняется, как создать простое развертывание Airflow, которое выполняется на локальном компьютере, и развернуть пример DAG для запуска на выполнение в Azure Databricks. В этом примере вы будете:

Создайте новую записную книжку и добавьте код для вывода приветствия на основе настроенного параметра.
Создайте задание Azure Databricks с одной задачей, которая запускает записную книжку.
Настройте подключение Airflow к рабочей области Azure Databricks.
Создайте DAG в Airflow, чтобы активировать задание записной книжки. DAG определяется в скрипте Python с помощью DatabricksRunNowOperator.
С помощью пользовательского интерфейса Airflow активируйте DAG и отслеживайте статус выполнения.

Создание записной книжки

В этом примере используется записная книжка, содержащая две ячейки:

Первая ячейка содержит текстовое мини-приложение служебных программ Databricks, определяющее переменную greeting, для которой задано значение по умолчанию world.
Вторая ячейка выводит значение переменной greeting с префиксом hello.

Чтобы создать записную книжку, выполните указанные ниже действия.

Перейдите в рабочую область Azure Databricks, щелкните "Создать" на боковой панели и выберите "Записная книжка".
Присвойте записной книжке имя, например Hello Airflow, и убедитесь, что язык по умолчанию имеет значение Python.
Скопируйте приведенный ниже код Python и вставьте его в первую ячейку записной книжки.
```
dbutils.widgets.text("greeting", "world", "Greeting")
greeting = dbutils.widgets.get("greeting")
```
Добавьте новую ячейку под первой ячейкой и скопируйте и вставьте в нее следующий код Python:
```
print("hello {}".format(greeting))
```

Создание задания

В рабочей области щелкните на Задания и конвейеры на боковой панели.
Нажмите кнопку "Создать", а затем "Задание".
Щелкните плитку Notebook , чтобы настроить первую задачу. Если плитка "Записная книжка недоступна", нажмите кнопку "Добавить другой тип задачи " и найдите записную книжку.
При необходимости замените имя задания, в котором по умолчанию используется New Job <date-time>имя задания.
В поле "Имя задачи" введите имя задачи, например greeting-task.
В раскрывающемся меню "Источник" выберите "Рабочая область".
Щелкните текстовое поле "Путь " и используйте браузер файлов, чтобы найти созданную записную книжку, щелкните имя записной книжки и нажмите кнопку "Подтвердить".
Щелкните Добавить под Параметры. В поле Ключ введите greeting. В поле Значение введите Airflow user.
Нажмите Создать задачу.

На панели сведений о задании скопируйте значение идентификатора задания. Оно потребуется для запуска задания из Airflow.

Запуск задания

Чтобы протестировать новое задание в пользовательском интерфейсе заданий Lakeflow, нажмите " в правом верхнем углу. По завершении выполнения можно проверить выходные данные, просмотрев сведения о выполнении задания.

Создание новой DAG Airflow

Направленный ациклический граф (DAG) Airflow задается в файле Python. Чтобы создать DAG для запуска примера задания записной книжки, выполните указанные ниже действия.

В текстовом редакторе или интегрированной среде разработки создайте новый файл с именем databricks_dag.py и следующим содержимым:

from airflow import DAG
from airflow.providers.databricks.operators.databricks import DatabricksRunNowOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

default_args = {
  'owner': 'airflow'
}

with DAG('databricks_dag',
  start_date = days_ago(2),
  schedule_interval = None,
  default_args = default_args
  ) as dag:

  opr_run_now = DatabricksRunNowOperator(
    task_id = 'run_now',
    databricks_conn_id = 'databricks_default',
    job_id = JOB_ID
  )

Замените JOB_ID значением сохраненного ранее идентификатора задания.

Сохраните файл в каталоге airflow/dags. Airflow автоматически считывает и устанавливает файлы DAG, хранящиеся в airflow/dags/.

Установка и проверка DAG в Airflow

Чтобы активировать и проверить работоспособность DAG в пользовательском интерфейсе Airflow, выполните указанные ниже действия.

В окне браузера откройте http://localhost:8080/home. Появится экран DAG Airflow.
Найдите databricks_dag и с помощью переключателя Приостановить/возобновить DAG отменить приостановку DAG.
Активируйте DAG, нажав кнопку "Триггер DAG ".
Щелкните запуск в столбце Запуски, чтобы просмотреть его состояние и сведения о выполнении.

Обратная связь

Были ли сведения на этой странице полезными?

Last updated on 2026-01-21

Поделиться через

Оркестрация заданий Lakeflow с Apache Airflow

Оркестрация заданий в конвейере данных

Требования

Операторы воздушных потоков для Databricks

Локальная установка интеграции Airflow Azure Databricks

Запуск веб-сервера и планировщика Airflow

Тестирование установленной версии Airflow

Создание личного маркера доступа Azure Databricks для Airflow

Настройка подключения к Azure Databricks

Пример. Создание DAG Airflow для запуска задания Azure Databricks

Создание записной книжки

Создание задания

Запуск задания

Создание новой DAG Airflow

Установка и проверка DAG в Airflow

Обратная связь

Дополнительные ресурсы