9.3 Airflow

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9.3 Airflow

9.3.1 História

A Airnb iniciou como startup e tomou proporções globais, o que gerou uma complexidade na orquestracão dos fluxos de dados. Em 2014 iniciou a criação do Airflow para facilitar a cordenação publicado em 2015.

Desde a publicação a ferramenta ganhou força e foi encubada pela Apache Foundation em 2016.

9.3.3 Arquitetura

Os principais são:

Scheduler: Responsável por agendar a execucão das DAGs
WebServer: WebUi para mamipulação dos medatados e DAGs
Workers: Reponsável pela execução dos processo
Metadata databases: Responsável por armazenar os metadados do Airflow
Dag Directory: Contem os arquivos de DAGs

Os workflows do Airflow são representados por DAGs

9.3.4 Preparando container com Airflow

Para preparar as configurações do Airflow crie uma pasta serving-batch/airflow.

FROM apache/airflow:slim-2.9.2-python3.10 AS airflow

RUN python3 -m pip install --upgrade pip wheel setuptools && \
    python3 -m pip cache purge

COPY requirements.txt /tmp/
RUN python3 -m pip install -r /tmp/requirements.txt && \
    python3 -m pip cache purge

ENV AIRFLOW_HOME=/opt/airflow

ENTRYPOINT "airflow" "standalone"

O arquivo de docker compose nos ajuda a gerir os containers. Neste exemplo vamos criar um volume para as dags e os modelos. Copie o modelo joblib na pasta model do Airflow.

services:
    airflow:
        build: .
        ports:
        - 8080:8080
        volumes:
        - ./dags:/opt/airflow/dags
        - ./model:/model

O arquivo de requirimets segue as mesmas versões das bilbiotecas que usamos no spark. Repare que também incluimos o plugin do Apache Livy do Spark que será utilizado para integrar o Spark com o Airflow.

pandas==1.3.5
nltk==3.7
scikit-learn==1.0.2
apache-airflow-providers-apache-livy==3.8.1
joblib==1.1.0
pyarrow==8.0.0
numpy==1.26.4

from datetime import datetime, timedelta
from textwrap import dedent
import joblib

# The DAG object; we'll need this to instantiate a DAG
from airflow import DAG

# Operators; we need this to operate!
from airflow.decorators import dag, task
from airflow.operators.bash import BashOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

from airflow.utils.task_group import TaskGroup

from airflow.providers.apache.livy.operators.livy import LivyOperator

with DAG(
    'bash-operator',
    # These args will get passed on to each operator
    # You can override them on a per-task basis during operator initialization
    default_args={
        'depends_on_past': False,
        'email': ['airflow@example.com'],
        'email_on_failure': False,
        'email_on_retry': False,
        'retries': 1,
        'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    },
    description='A simple tutorial DAG',
    schedule_interval=None,
    start_date=datetime(2021, 1, 1),
    catchup=False,
    tags=['example'],
) as dag:

    with TaskGroup(group_id='group_for') as tg_for:
        for i in range(1,5):
            t1 = BashOperator(
                task_id=f'print_date_t_for{i}',
                bash_command='date',
            )

    with TaskGroup(group_id='group_sleep') as tg1:
        t2 = BashOperator(
            task_id='sleep_t2',
            depends_on_past=False,
            bash_command='sleep 5',
            retries=3,
        )

        t3 = BashOperator(
            task_id='print_date_t3',
            bash_command='date',
        )

    t4 = BashOperator(
        task_id='print_date_t4',
        bash_command='date',
    )

    tg_for >> [t2, t3] >> t4

O Scheduler do Airflow tem vários recursos de periodicidade e triggers de execução.

Inclua a seguinte função na sua DAG:

@task(task_id="print_the_context_t5")
def print_context(ds=None, **kwargs):
    """Print the Airflow context and ds variable from the context."""
    print(kwargs)
    print(ds)
    return 'Whatever you return gets printed in the logs'

O decorator @task indica que esta função é uma task do Airflow.

Inclua ela no fim como tarefa5 e veja o resultado:

t5 = print_context()

tg_for >> [t2, t3] >> t4 >> t5

Repare que a funcão é executada e o contexto da DAG é apresentado no log das tasks.

Agora que já sabemos como orquestrar um compando Python em uma DAG, vamos simular a inferência do modelo em uma Task Python.

@task(task_id="inferencia_t6")
def predict(ds=None, **kwargs):
    input_message = ["Figura Transformers Prime War Deluxe - E9687 - Hasbro",  "Senhor dos aneis", "Senhor dos anéis"]
    pipe = joblib.load("/model/classificador-produtos.joblib")
    final_prediction = pipe.predict(input_message)
    print("Predicted values:")
    print(",".join(final_prediction))
    return 'sucesso'

Inclua essa task no final da sua DAG como Task6 e veja que é possível executar a inferência dentro de uma Tarefa Python no Airflow. Explore o código para ler de arquivos externos, executar a inferência e gravar o resultado em um arquivo de saída.

9.3.5 Data-aware schedulling

Com este novo conceito uma DAG pode depender de um Dataset para ser iniciada e as tasks dentro de uma DAG podem gerar versões de Datasets. Assim é possível ter dependencia entre DAGs e um visão parcial de Data Lineage na interface de Dataset.

Vamos gerar duas novas DAGs de teste para visualizarmos esta dependencia:


from datetime import datetime, timedelta
from airflow.datasets import Dataset
from airflow.operators.bash import BashOperator
from airflow import DAG

with DAG(
    'DAG1',
    schedule_interval=None,
    start_date=datetime(2021, 1, 1)
):
    t1 = BashOperator(
                task_id=f'GenerateDataset1',
                outlets=[Dataset("Dataset1")],
                bash_command='date',
            )

with DAG(
    'DAG2',
    schedule=[Dataset("Dataset1")],
    start_date=datetime(2021, 1, 1)
):
    t1 = BashOperator(
                task_id=f'GenerateDataset2',
                outlets=[Dataset("Dataset2")],
                bash_command='date',
            )

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