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一个适合小公司用的开源数据管道工具

最近在Prettyyes一直想建立起非常专业的data pipeline系统，然后没有很多时间，这几个礼拜正好app上线，有时间开始建立自己的 data pipeline，能够很好的做每天的数据导入，数据收集，以及数据分析。

什么是ETL

ETL 是常用的数据处理，在以前的公司里，ETL 差不多是数据处理的基础，要求非常稳定，容错率高，而且能够很好的监控。ETL的全称是 Extract，Transform，Load，一般情况下是将乱七八糟的数据进行预处理，然后放到储存空间上。可以是SQL的也可以是NOSQL的，还可以直接存成file的模式。

一开始我的设计思路是，用几个cron job和celery来handle所有的处理，然后将我们的log文件存在hdfs，还有一些数据存在mysql，大概每天跑一次。核心是能够scale，稳定，容错，roll back。我们的data warehouse就放在云上，就简单处理了。

有了自己的ETL系统我觉得就很安心了，以后能够做数据处理和机器学习方面就相对方便一些。

问题来了

一开始我设计的思路和Uber一开始的ETL很像，因为我觉得很方便。但是我发觉一个很严重的问题，我一个人忙不过来。首先，要至少写个前端UI来监控cron job，但是市面上的都很差。其次，容错的autorestart写起来很费劲，可能是我自己没有找到一个好的处理方法。最后部署的时候相当麻烦，如果要写好这些东西，我一个人的话要至少一个月的时间，可能还不是特别robust。在尝试写了2两天的一些碎片处理的脚本之后我发觉时间拖了实在太久了。

隆重推荐的工具

airbnb是我很喜欢的公司，他们有很多开源的工具，airflow我觉得是最实用的代表。airflow 是能进行数据pipeline的管理，甚至是可以当做更高级的cron job 来使用。现在一般的大厂都说自己的数据处理是ETL，美其名曰 data pipeline，可能跟google倡导的有关。airbnb的airflow是用python写的，它能进行工作流的调度，提供更可靠的流程，而且它还有自带的UI（可能是跟airbnb设计主导有关）。话不多说，先放两张截图：

一个适合小公司用的开源数据管道工具

什么是DAG

airflow里最重要的一个概念是DAG。

DAG是directed asyclic graph，在很多机器学习里有应用，也就是所谓的有向非循环。但是在airflow里你可以看做是一个小的工程，小的流程，因为每个小的工程里可以有很多“有向”的task，最终达到某种目的。在官网中的介绍里说dag的特点：

Scheduled: each job should run at a certain scheduled interval
Mission critical: if some of the jobs aren’t running, we are in trouble
Evolving: as the company and the data team matures, so does the data processing
Heterogenous: the stack for modern analytics is changing quickly, and most companies run multiple systems that need to be glued together
YEAH! It's awesome, right? After reading all of these, I found it's perfectly fit Prettyyes.

如何安装

安装airflow超级简单，使用pip就可以，现在airflow的版本是1.6.1，但是有个小的bug，这个之后会告诉大家如何修改。pip install airflow

这里有个坑，因为airflow涉及到很到数据处理的包，所以会安装pandas和numpy（这个Data Scientist应该都很熟悉）但是国内pip install 安装非常慢，用douban的源也有一些小的问题。我的解决方案是，直接先用豆瓣的源安装numpy 和 pandas，然后再安装airflow，自动化部署的时候可以在requirements.txt 里调整顺序就行了

如何运行

pip install airflow

摘自官方网站

# airflow needs a home, ~/airflow is the default,  # but you can lay foundation somewhere else if you prefer  # (optional)  export AIRFLOW_HOME=~/airflow    # install from pypi using pip  pip install airflow    # initialize the database  airflow initdb    # start the web server, default port is 8080  airflow webserver -p 8080

然后你就可以上web ui查看所有的dags，来监控你的进程。

如何导入dag

一般第一次运行之后，airflow会在默认文件夹下生成airflow文件夹，然后你只要在里面新建一个文件dag就可以了。我这边部署在阿里云上的文件tree大概是这个样子的。

一个适合小公司用的开源数据管道工具

以下是我自己写的我们公司prettyyes里需要每天处理log的其中一个小的dag：

from airflow import DAG  from airflow.operators import BashOperator  from datetime import datetime, timedelta  import ConfigParser      config = ConfigParser.ConfigParser()  config.read('/etc/conf.ini')  WORK_DIR = config.get('dir_conf', 'work_dir')  OUTPUT_DIR = config.get('dir_conf', 'log_output')  PYTHON_ENV = config.get('dir_conf', 'python_env')    default_args = {      'owner': 'airflow',      'depends_on_past': False,      'start_date': datetime.today() - timedelta(days=1),      'retries': 2,      'retry_delay': timedelta(minutes=15),  }    dag = DAG('daily_process', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1))    templated_command = "echo 'single' | {python_env}/python {work_dir}/mr/LogMR.py"/      .format(python_env=PYTHON_ENV, work_dir=WORK_DIR) + " --start_date {{ ds }}"      task = BashOperator(      task_id='process_log',      bash_command=templated_command,      dag=dag  )

写好之后，只要将这个dag放入之前建立好的dag文件夹，然后运行：

python <dag_file>

来确保没有语法错误。在测试里你可以看到我的

schedule_interval=timedelta(days=1)

这样我们的数据处理的任务就相当于每天跑一次。更重要的是，airflow还提供处理bash处理的接口外还有hadoop的很多接口。可以为以后连接hadoop系统提供便利。很多具体的功能可以看官方文档。

其中的一个小的bug

airflow 1.6.1有一个网站的小的bug，安装成功后，点击dag里的log会出现以下页面：

一个适合小公司用的开源数据管道工具

这个只要将

airflow/www/utils.py

文件替换成最新的airflow github上的utils.py文件就行，具体的问题在这个：

fixes datetime issue when persisting logs

使用supervisord进行deamon

airflow本身没有deamon模式，所以直接用supervisord就ok了，我们只要写4行代码。

[program:airflow_web]  command=/home/kimi/env/athena/bin/airflow webserver -p 8080    [program:airflow_scheduler]  command=/home/kimi/env/athena/bin/airflow scheduler

我觉得airflow特别适合小的团队，他的功能强大，而且真的部署方便。和hadoop，mrjob又可以无缝连接，对我们的业务有很大的提升。

原文 http://developer.51cto.com/art/201605/511631.htm

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