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  • 此时使用的sqllite数据库 修改为使用mysql库 Airflow的配置文件airflow.cfg配置 再次初始化 airflow initdb 可看到 启动访问 airflow webserver 注意改端口,默认8080 访问 http://ip:18002  启动调度 不启动调度...

    安装最新版

    pip3 install apache-airflow==1.10.10

    先初始化

    airflow initdb

     

    此时会在当前用户的根目录下生成一个airflow目录,如root用户下的 /root/airflow

    可以使用find / -name airflow.cfg查询位置。

    此时使用的sqllite数据库

     

    修改为使用mysql库

    Airflow的配置文件airflow.cfg配置

     

    再次初始化

    airflow initdb

    可看到

     

    启动访问

    airflow webserver

     

    注意改端口,默认8080

     

     

     

    访问

    http://ip:18002

     

    启动调度

    不启动调度任务不执行

    airflow scheduler

    部署dag程序

    把dag程序放在用户根目录下的airflow/dags下,具体可修改配置

     

    日志

    代码中打印日志

     

     

     

    问题解决

    (1)没有名为“ werkzeug.wrappers.json”的模块;pip3 install werkzeug == 0.15.4

    1. mysql问题

    安装mysql-community-devel即可产生mysql-config

    Mysql的配置文件修改

     

    (3)缺少设什么组件可以使用如下安装

    pip3 install apache-airflow[werkzeug]

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  • 卢凯瑞1 名词解释DAG,全称:Directed Acyclic Graph,中文:有向无环图入度:有向图中某点作为图中边的终点的次数之和出度:对于有向图来说,顶点的出边条数即为该顶点的出度2 调度系统中的有向无环图数据调度系统中...

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    b865b589e086a30dd0f8cf0dbb479eaa.gif

    |作者:鲍亮

    |编辑:卢凯瑞

    1 名词解释

    DAG,全称:Directed Acyclic Graph,中文:有向无环图

    入度:有向图中某点作为图中边的终点的次数之和

    出度:对于有向图来说,顶点的出边条数即为该顶点的出度

    2 调度系统中的有向无环图

    数据调度系统中,多个任务之间的依赖关系,用图可以表示,如下图所示,每个顶点表示一个任务,箭头方向表示任务的执行顺序。任何顶点都无法经过边回到该顶点,则该图就是无环图,即为有向无环图(DAG图)。

    b443b5a95f6c269b286cd2775d888e4a.png

    图一

    那么在有向图中,如果有环的存在,如图示:

    68e1d311288483fabc7e5afeb7d4b683.png

    图二

    在有环的情况下,任务3的执行需要任务5完成,而5的执行又需要3,4依次执行完成,这样就会造成死循环,此调度任务永远无法成功执行。所以在调度系统中,对于无环的检测就非常重要。

    3 无环检测

    在调度系统中,检查图是否有环,分两种场景:1. 编辑图的过程中每一步操作都需要对其做无环检测;2. 对已经存在的图进行拓扑排序,检测是否有环。

    3.1 编辑时检测

    对于新创建的图来说,每增加一条边,都需要检测,这条边是否导致环的存在 思路:如图1到图2, 如果要加一条5到3的边,就从3开始遍历后续顶点,如果能回到顶点5的话就证明新加的边导致环的产生;如果不能回到5,证明新添加的边不会导致有环。检测代码如下:

    /**

    * 判断增加边(fromVertex --> toVertex)是否合法,需要判断是否符合无环的约束

    *

    * @param fromVertex     起点

    * @param toVertex       终点

    * @param createVertex 是否创建结点

    * @return

    */

    private boolean isLegalAddEdge(Vertex fromVertex, Vertex toVertex, boolean isCreate){

    if (fromVertex.equals(toVertex)) {

    logger.error("edge fromVertex({}) can't equals toVertex({})",fromVertex,toVertex);

    return false;

    }

    if (!isCreate) {

    if (!hasVertex(fromVertex) || !hasVertex(toVertex)){

    logger.error("edge fromVertex({}) or toVertex({}) is not in vertices map",fromVertex,toVertex);

    return false;

    }

    }

    Queue queue = new LinkedList<>();

    queue.add(toVertex);

    int verticesCount = getVerticesCount();

    //如果没有找到fromVertex, 表示无环;

    while (!queue.isEmpty() && verticesCount > 0) {

    verticesCount -= 1;

    Vertex key = queue.poll();

    // 遍历后续顶点

    for (Vertex subsequentVertex : getSubsequentNodes(key)) {

    if (subsequentVertex.equals(fromVertex)) {

    return false;

    }

    queue.add(subsequentVertex);

    }

    }

    return true;

    }

    3.2 拓扑排序检测

    有向图的拓扑排序,思路如下:

    遍历图中所有的顶点,将入度为0的顶点入队列(如果多个顶点入度为0,取顶点顺序可能不一样,所以此处排序结果可能是多个)。

    从队列中poll出一个顶点,更新该顶点的邻接点的入度(减1),如果邻接点的入度减1之后等于0,则将该邻接点入队列。

    一直执行第2步,直到队列为空。

    如果无法遍历完所有的结点,则意味着当前的图不是无环图。不存在拓扑排序。

    例如图1 入度出度:

    顶点

    入度

    出度

    顶点1

    0

    2

    顶点2

    1

    1

    顶点3

    1

    1

    顶点4

    2

    1

    顶点5

    1

    0

    拓扑排序流程如下:

    7f3795e399931f583c0b65c6ecec4700.png

    图三

    java实现如下:

    /**

    * 判断是否有环及拓扑排序结果

    *

    * 有向无环图(DAG)才有拓扑(topological)排序

    * 广度优先遍历的主要做法:

    *    1、遍历图中所有的顶点,将入度为0的顶点入队列。

    *    2、从队列中poll出一个顶点,更新该顶点的邻接点的入度(减1),如果邻接点的入度减1之后等于0,则将该邻接点入队列。

    *    3、一直执行第2步,直到队列为空。

    * 如果无法遍历完所有的结点,则意味着当前的图不是有向无环图。不存在拓扑排序。

    *

    *

    * @return key返回的是状态, 如果成功(无环)为true, 失败则有环, value为拓扑排序结果(可能是其中一种)

    */

    private Map.Entry> topologicalSortImpl() {

    //入度为0的结点队列

    Queue zeroIndegreeVertexQueue = new LinkedList<>();

    //保存结果

    List topoResultList = new ArrayList<>();

    //保存入度不为0的结点

    Map notZeroIndegreeVertexMap = new HashMap<>();

    //扫描所有的顶点,将入度为0的顶点入队列

    for (Map.Entry vertices : verticesMap.entrySet()) {

    Vertex vertex = vertices.getKey();

    int inDegree = getIndegree(vertex);

    if (inDegree == 0) {

    zeroIndegreeVertexQueue.add(vertex);

    topoResultList.add(vertex);

    } else {

    notZeroIndegreeVertexMap.put(vertex, inDegree);

    }

    }

    //扫描完后,没有入度为0的结点,说明有环,直接返回

    if(zeroIndegreeVertexQueue.isEmpty()){

    return new AbstractMap.SimpleEntry(false, topoResultList);

    }

    //采用topology算法, 删除入度为0的结点和它的关联边

    while (!zeroIndegreeVertexQueue.isEmpty()) {

    Vertex v = zeroIndegreeVertexQueue.poll();

    //得到相邻结点

    Set subsequentNodes = getSubsequentNodes(v);

    for (Vertex subsequentVertex : subsequentNodes) {

    Integer degree = notZeroIndegreeVertexMap.get(subsequentVertex);

    if(--degree == 0){

    topoResultList.add(subsequentVertex);

    zeroIndegreeVertexQueue.add(subsequentVertex);

    notZeroIndegreeVertexMap.remove(subsequentVertex);

    }else{

    notZeroIndegreeVertexMap.put(subsequentVertex, degree);

    }

    }

    }

    //notZeroIndegreeVertexMap如果为空, 表示没有环

    AbstractMap.SimpleEntry resultMap = new AbstractMap.SimpleEntry(notZeroIndegreeVertexMap.size() == 0 , topoResultList);

    return resultMap;

    }

    }

    输出每个顶点的同时还要删除以它为起点的边。如果图有V个顶点,E条边,则一般该算法的时间复杂度为O(V+E)。这里实现的算法最终key返回的是状态, 如果成功(无环)为true, 失败则有环, 无环时value为拓扑排序结果(可能是其中一种)。

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  • 数据调度系统中有向无环图的无环检测 名词解释 DAG,全称:Directed Acyclic Graph,中文:有向无环图 入度:有向图中某点作为图中边的终点的次数之和 出度: 对于有向图来说,顶点的出边条数即为该顶点的出度 调度...

    数据调度系统中有向无环图的无环检测

    名词解释

    • DAG,全称:Directed Acyclic Graph,中文:有向无环图
    • 入度:有向图中某点作为图中边的终点的次数之和
    • 出度: 对于有向图来说,顶点的出边条数即为该顶点的出度

    调度系统中的有向无环图

    数据调度系统中,多个任务之间的依赖关系,用图可以表示,如下图所示,每个顶点表示一个任务,箭头方向表示任务的执行顺序。任何顶点都无法经过边回到该顶点,则该图就是无环图,即为有向无环图(DAG图)。
    图1图1

    那么在有向图中,如果有环的存在,如图示:
    图2图2

    在有环的情况下,任务3的执行需要任务5完成,而5的执行又需要3,4依次执行完成,这样就会造成死循环,此调度任务永远无法成功执行。所以在调度系统中,对于无环的检测就非常重要。

    无环检测

    在调度系统中,检查图是否有环,分两种场景:1. 编辑图的过程中每一步操作都需要对其做无环检测;2. 对已经存在的图进行拓扑排序,检测是否有环。

    编辑时检测

    对于新创建的图来说,每增加一条边,都需要检测,这条边是否导致环的存在
    思路:如图1到图2, 如果要加一条5到3的边,就从3开始遍历后续顶点,如果能回到顶点5的话就证明新加的边导致环的产生;如果不能回到5,证明新添加的边不会导致有环。
    检测代码如下:

     /**
       * 判断增加边(fromVertex --> toVertex)是否合法,需要判断是否符合无环的约束
       *
       * @param fromVertex     起点
       * @param toVertex       终点
       * @param createVertex 是否创建结点
       * @return
       */
      private boolean isLegalAddEdge(Vertex fromVertex, Vertex toVertex, boolean isCreate) {
          if (fromVertex.equals(toVertex)) {
              logger.error("edge fromVertex({}) can't equals toVertex({})",fromVertex,toVertex);
              return false;
          }
          if (!isCreate) {
              if (!hasVertex(fromVertex) || !hasVertex(toVertex)){
                  logger.error("edge fromVertex({}) or toVertex({}) is not in vertices map",fromVertex,toVertex);
                  return false;
              }
          }
          Queue<Vertex> queue = new LinkedList<>();
          queue.add(toVertex);
          int verticesCount = getVerticesCount();
          //如果没有找到fromVertex, 表示无环;
          while (!queue.isEmpty() && verticesCount > 0) {
              verticesCount -= 1;
              Vertex key = queue.poll();
              // 遍历后续顶点
              for (Vertex subsequentVertex : getSubsequentNodes(key)) {
                  if (subsequentVertex.equals(fromVertex)) {
                      return false;
                  }
                  queue.add(subsequentVertex);
              }
          }
          return true;
      }
    

    拓扑排序检测

    有向图的拓扑排序,思路如下:

    1. 遍历图中所有的顶点,将入度为0的顶点入队列(如果多个顶点入度为0,取顶点顺序可能不一样,所以此处排序结果可能是多个)。
    2. 从队列中poll出一个顶点,更新该顶点的邻接点的入度(减1),如果邻接点的入度减1之后等于0,则将该邻接点入队列。
    3. 一直执行第2步,直到队列为空。
    4. 如果无法遍历完所有的结点,则意味着当前的图不是无环图。不存在拓扑排序。

    例如图1 入度出度:

    顶点 入度 出度
    顶点1 0 2
    顶点2 1 1
    顶点3 1 1
    顶点4 2 1
    顶点5 1 0

    拓扑排序流程如下:

    在这里插入图片描述

    java实现如下:

      /**
       * 判断是否有环及拓扑排序结果
       *
       * 有向无环图(DAG)才有拓扑(topological)排序
       * 广度优先遍历的主要做法:
       *    1、遍历图中所有的顶点,将入度为0的顶点入队列。
       *    2、从队列中poll出一个顶点,更新该顶点的邻接点的入度(减1),如果邻接点的入度减1之后等于0,则将该邻接点入队列。
       *    3、一直执行第2步,直到队列为空。
       * 如果无法遍历完所有的结点,则意味着当前的图不是有向无环图。不存在拓扑排序。
       *
       *
       * @return key返回的是状态, 如果成功(无环)为true, 失败则有环, value为拓扑排序结果(可能是其中一种)
       */
      private Map.Entry<Boolean, List<Vertex>> topologicalSortImpl() {
        //入度为0的结点队列
        Queue<Vertex> zeroIndegreeVertexQueue = new LinkedList<>();
        //保存结果
        List<Vertex> topoResultList = new ArrayList<>();
        //保存入度不为0的结点
        Map<Vertex, Integer> notZeroIndegreeVertexMap = new HashMap<>();
    
        //扫描所有的顶点,将入度为0的顶点入队列
        for (Map.Entry<Vertex, VertexInfo> vertices : verticesMap.entrySet()) {
          Vertex vertex = vertices.getKey();
          int inDegree = getIndegree(vertex);
    
          if (inDegree == 0) {
            zeroIndegreeVertexQueue.add(vertex);
            topoResultList.add(vertex);
          } else {
            notZeroIndegreeVertexMap.put(vertex, inDegree);
          }
        }
    
        //扫描完后,没有入度为0的结点,说明有环,直接返回
        if(zeroIndegreeVertexQueue.isEmpty()){
          return new AbstractMap.SimpleEntry(false, topoResultList);
        }
    
        //采用topology算法, 删除入度为0的结点和它的关联边
        while (!zeroIndegreeVertexQueue.isEmpty()) {
          Vertex v = zeroIndegreeVertexQueue.poll();
          //得到相邻结点
          Set<Vertex> subsequentNodes = getSubsequentNodes(v);
    
          for (Vertex subsequentVertex : subsequentNodes) {
    
            Integer degree = notZeroIndegreeVertexMap.get(subsequentVertex);
    
            if(--degree == 0){
              topoResultList.add(subsequentVertex);
              zeroIndegreeVertexQueue.add(subsequentVertex);
              notZeroIndegreeVertexMap.remove(subsequentVertex);
            }else{
              notZeroIndegreeVertexMap.put(subsequentVertex, degree);
            }
    
          }
        }
    
        //notZeroIndegreeVertexMap如果为空, 表示没有环
        AbstractMap.SimpleEntry resultMap = new AbstractMap.SimpleEntry(notZeroIndegreeVertexMap.size() == 0 , topoResultList);
        return resultMap;
    
      }
    
    }
    

    输出每个顶点的同时还要删除以它为起点的边。如果图有V个顶点,E条边,则一般该算法的时间复杂度为O(V+E)。这里实现的算法最终key返回的是状态, 如果成功(无环)为true, 失败则有环, 无环时value为拓扑排序结果(可能是其中一种)。

    展开全文
  • 卢凯瑞1 名词解释DAG,全称:Directed Acyclic Graph,中文:有向无环图入度:有向图中某点作为图中边的终点的次数之和出度:对于有向图来说,顶点的出边条数即为该顶点的出度2 调度系统中的有向无环图数据调度系统中...
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    注DolphinScheduler(海豚调度)

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    |作者:鲍亮

    |编辑:卢凯瑞

    1 名词解释

    • DAG,全称:Directed Acyclic Graph,中文:有向无环图
    • 入度:有向图中某点作为图中边的终点的次数之和
    • 出度:对于有向图来说,顶点的出边条数即为该顶点的出度

    2 调度系统中的有向无环图

    数据调度系统中,多个任务之间的依赖关系,用图可以表示,如下图所示,每个顶点表示一个任务,箭头方向表示任务的执行顺序。任何顶点都无法经过边回到该顶点,则该图就是无环图,即为有向无环图(DAG图)。

    29ee478cf41fdc655b4a30fcd664ae33.png

    图一

    那么在有向图中,如果有环的存在,如图示:

    b4003b3b0bc74d78765702a18df16406.png

    图二

    在有环的情况下,任务3的执行需要任务5完成,而5的执行又需要3,4依次执行完成,这样就会造成死循环,此调度任务永远无法成功执行。所以在调度系统中,对于无环的检测就非常重要。

    3 无环检测

    在调度系统中,检查图是否有环,分两种场景:1. 编辑图的过程中每一步操作都需要对其做无环检测;2. 对已经存在的图进行拓扑排序,检测是否有环。

    3.1 编辑时检测

    对于新创建的图来说,每增加一条边,都需要检测,这条边是否导致环的存在 思路:如图1到图2, 如果要加一条5到3的边,就从3开始遍历后续顶点,如果能回到顶点5的话就证明新加的边导致环的产生;如果不能回到5,证明新添加的边不会导致有环。检测代码如下:

    /**
       * 判断增加边(fromVertex --> toVertex)是否合法,需要判断是否符合无环的约束
       *
       * @param fromVertex     起点
       * @param toVertex       终点
       * @param createVertex 是否创建结点
       * @return
       */

      private boolean isLegalAddEdge(Vertex fromVertex, Vertex toVertex, boolean isCreate) {
          if (fromVertex.equals(toVertex)) {
              logger.error("edge fromVertex({}) can't equals toVertex({})",fromVertex,toVertex);
              return false;
          }
          if (!isCreate) {
              if (!hasVertex(fromVertex) || !hasVertex(toVertex)){
                  logger.error("edge fromVertex({}) or toVertex({}) is not in vertices map",fromVertex,toVertex);
                  return false;
              }
          }
          Queue queue = new LinkedList<>();
          queue.add(toVertex);int verticesCount = getVerticesCount();//如果没有找到fromVertex, 表示无环;while (!queue.isEmpty() && verticesCount > 0) {
              verticesCount -= 1;
              Vertex key = queue.poll();// 遍历后续顶点for (Vertex subsequentVertex : getSubsequentNodes(key)) {if (subsequentVertex.equals(fromVertex)) {return false;
                  }
                  queue.add(subsequentVertex);
              }
          }return true;
      }

    3.2 拓扑排序检测

    有向图的拓扑排序,思路如下:

    1. 遍历图中所有的顶点,将入度为0的顶点入队列(如果多个顶点入度为0,取顶点顺序可能不一样,所以此处排序结果可能是多个)。
    2. 从队列中poll出一个顶点,更新该顶点的邻接点的入度(减1),如果邻接点的入度减1之后等于0,则将该邻接点入队列。
    3. 一直执行第2步,直到队列为空。
    4. 如果无法遍历完所有的结点,则意味着当前的图不是无环图。不存在拓扑排序。

    例如图1 入度出度:

    顶点入度出度
    顶点102
    顶点211
    顶点311
    顶点421
    顶点510

    拓扑排序流程如下:

    10a48751194adc877c89d4d0605fed2c.png

    图三

    java实现如下:

     /**
       * 判断是否有环及拓扑排序结果
       *
       * 有向无环图(DAG)才有拓扑(topological)排序
       * 广度优先遍历的主要做法:
       *    1、遍历图中所有的顶点,将入度为0的顶点入队列。
       *    2、从队列中poll出一个顶点,更新该顶点的邻接点的入度(减1),如果邻接点的入度减1之后等于0,则将该邻接点入队列。
       *    3、一直执行第2步,直到队列为空。
       * 如果无法遍历完所有的结点,则意味着当前的图不是有向无环图。不存在拓扑排序。
       *
       *
       * @return key返回的是状态, 如果成功(无环)为true, 失败则有环, value为拓扑排序结果(可能是其中一种)
       */

      private Map.Entry> topologicalSortImpl() {//入度为0的结点队列
        Queue zeroIndegreeVertexQueue = new LinkedList<>();//保存结果
        List topoResultList = new ArrayList<>();//保存入度不为0的结点
        Map notZeroIndegreeVertexMap = new HashMap<>();//扫描所有的顶点,将入度为0的顶点入队列for (Map.Entry vertices : verticesMap.entrySet()) {
          Vertex vertex = vertices.getKey();int inDegree = getIndegree(vertex);if (inDegree == 0) {
            zeroIndegreeVertexQueue.add(vertex);
            topoResultList.add(vertex);
          } else {
            notZeroIndegreeVertexMap.put(vertex, inDegree);
          }
        }//扫描完后,没有入度为0的结点,说明有环,直接返回if(zeroIndegreeVertexQueue.isEmpty()){return new AbstractMap.SimpleEntry(false, topoResultList);
        }//采用topology算法, 删除入度为0的结点和它的关联边while (!zeroIndegreeVertexQueue.isEmpty()) {
          Vertex v = zeroIndegreeVertexQueue.poll();//得到相邻结点
          Set subsequentNodes = getSubsequentNodes(v);for (Vertex subsequentVertex : subsequentNodes) {
            Integer degree = notZeroIndegreeVertexMap.get(subsequentVertex);if(--degree == 0){
              topoResultList.add(subsequentVertex);
              zeroIndegreeVertexQueue.add(subsequentVertex);
              notZeroIndegreeVertexMap.remove(subsequentVertex);
            }else{
              notZeroIndegreeVertexMap.put(subsequentVertex, degree);
            }
          }
        }//notZeroIndegreeVertexMap如果为空, 表示没有环
        AbstractMap.SimpleEntry resultMap = new AbstractMap.SimpleEntry(notZeroIndegreeVertexMap.size() == 0 , topoResultList);return resultMap;
      }
    }

    输出每个顶点的同时还要删除以它为起点的边。如果图有V个顶点,E条边,则一般该算法的时间复杂度为O(V+E)。这里实现的算法最终key返回的是状态, 如果成功(无环)为true, 失败则有环, 无环时value为拓扑排序结果(可能是其中一种)。

    他们正在使用Apache DolphinScheduler

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空空如也

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