好的，我们可以进一步深入分析Azkaban、Oozie、Airflow和DolphinScheduler的更多技术细节、架构、优缺点，以及在实际场景中的应用情况。1.Azkaban1.1架构组件：WebServer：负责处理用户请求、提交工作流、查看任务状态和管理任务调度。ExecutorServer：负责实际执行

data-pipelines-with-apache-airflowhttps://github.com/BasPH/data-pipelines-with-apache-airflowCodeforDataPipelineswithApacheAirflowhttps://www.manning.com/books/data-pipelines-with-apache-airflowAsuccessfulpipelinemovesdataefficiently,mi

Airflowvs.Luigivs.Argovs.MLFlowvs.KubeFlowhttps://www.datarevenue.com/en-blog/airflow-vs-luigi-vs-argo-vs-mlflow-vs-kubeflow Airflowisthemostpopularsolution,followedbyLuigi.Therearenewercontenderstoo,andthey’reallgrowingfast

我注意到，每当我在Python中导入气流时，它都会自动在我的主目录中创建一个气流目录。从字面上看就是这样$pythonPython3.11.9|packagedbyconda-forge|(main,Apr192024,18:36:13)[GCC12.3.0]onlinuxType"help","copyright","credits"or"license"formo

我正在运行Airflow版本2.7.2，并且我不断地在触发器日志中看到该问题。Triggerer'sasyncthreadwasblockedfor0.50seconds,likelybyabadly-writtentrigger.SetPYTHONASYNCIODEBUG=1togetmoreinformationonoverrunningcoroutines.我的触发器运行函数是

文章目录引言Airflow的原理工作流定义调度器执行器元数据存储用户界面Airflow的使用安装与配置1.环境准备2.安装Airflow3.初始化数据库4.启动Web服务器和调度器5.编写和部署DAGs6.监视和管理结论引言在现代数据处理和分析中，工作流管理变得越来越重要

工作多年，随着项目的不断研发落地，大大小小做了有10+个项目，其中不少涉及到定时任务。今天来盘一下，这些项目中，定时任务的实现方式。通过项目的需求场景，可以看出定时任务需要有什么样的功能。需求1调度需求任务，增，删，查。时效，实时发送/定时发送。2执行需求分布式，多机

ApacheAirflowCelery消息中间件命令执行（CVE-2020-11981）ApacheAirflow是一款开源的，分布式任务调度框架。在其1.10.10版本及以前，如果攻击者控制了Celery的消息中间件（如Redis/RabbitMQ），将可以通过控制消息，在Worker进程中执行任意命令。漏洞环境依次执行如下命令启动airflow1.1

ApacheAirflow示例dag中的命令注入（CVE-2020-11978）ApacheAirflow是一款开源的，分布式任务调度框架。在其1.10.10版本及以前的示例DAG中存在一处命令注入漏洞，未授权的访问者可以通过这个漏洞在Worker中执行任意命令。漏洞复现cdvulhub/airflow/CVE-2020-11978#初始化数据库d

背景以前编写的DAG都是通过定时触发的，当前有一个场景需要通过手动提交API来触发，这样能够在用户需要的时候，主动触发执行任务，于是就有了这篇内容的摸索。之前只知道airflow支持通过API来触发任务，但是具体如何操作是真不会，看了官方的API文档，也没找到具体方法，特别是认证这块一直没解

ApacheAirflowhttps://airflow.apache.org/ Airflow™isaplatformcreatedbythecommunitytoprogrammaticallyauthor,scheduleandmonitorworkflows. fromdatetimeimportdatetimefromairflowimportDAGfromairflow.decoratorsimporttaskfromairflow.

现在调度工具是越来越多了，而且集成的能力也越来越强大了windmill是一个很不错的workflow调度平台功能很强大特性可扩展的执行runtime，支持跨语言代码执行强大的调度器，支持基于低代码以及yaml模式通过appbuilder使用低代码或者js框架开发面向数据的dashboards智能依赖以

安装采用pip安装#下面的安装方式是通过pip采用清华源来安装，一般安装的版本比较低pipinstallapache-airflow-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple采用anaconda安装--推荐anacoand/miniforge安装方式参考这里condainstallapache-airflow初始化数据库airflo

背景因公司通知不能使用anaconda，可以采用miniforge作为开源平替，因之前环境搭建使用的就是anaconda，当前需要卸载并替换成miniforge。那为什么一定要用这个呢，其实也不是一定，而是用这个搭建环境比较省事，如果没用这个，我当前环境的python版本过低，解决这个问题耗费的时间会更久，所以最

Airflow环境标准软件基于BitnamiAirflow构建。当前版本为2.8.2你可以通过轻云UC部署工具直接安装部署，也可以手动按如下文档操作，该项目已经全面开源，可以从如下环境获取配置文件地址:https://gitee.com/qingplus/qingcloud-platformqinghub自动安装部署配置库什么是Air

airflow官方文档拉取镜像dockerpullapache/airflow:2.8.2拉取配置文件curl-LfO'https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.8.2/docker-compose.yaml'修改刚刚拉取的yaml文件关闭示例dagAIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES:'false'映射本地路径volumes: