DMS Airflow：企業級數據工作流編排平台的專業實踐 Detail - 數據庫,mysql,sql,知識,觀點數據庫分享小北 Blog

本文作者：阿里雲數據庫技術專家賈志威

DMS Airflow 是基於 Apache Airflow 構建的企業級數據工作流編排平台，通過深度集成阿里雲 DMS（Data Management Service）系統的各項能力，為數據團隊提供了強大的工作流調度、監控和管理能力。本文將從 Airflow 的高級編排能力、DMS 集成的特殊能力，以及 DMS Airflow 的使用示例三個方面，全面介紹 DMS Airflow 的技術架構與實踐應用。

一、Airflow 提供的高級編排能力

1.1 DAG（有向無環圖）定義

Airflow 的核心是 DAG（Directed Acyclic Graph），它定義了任務之間的依賴關係和執行順序。

核心特性：

Python 代碼定義：DAG 以 Python 代碼形式定義，支持版本控制和代碼審查
動態生成：支持根據配置或數據動態生成 DAG
模板化：支持 Jinja2 模板，實現參數化配置

示例：

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash import BashOperator
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
   
    'owner': 'data-team',
    'depends_on_past': False,
    'email_on_failure': True,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 3,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}

dag = DAG(
    'complex_etl_pipeline',
    default_args=default_args,
    description='複雜ETL數據管道',
    schedule_interval='@daily',
    start_date=datetime(2024, 1, 1),
    catchup=False,
    tags=['etl', 'production']
)

# 定義任務
extract_task = BashOperator(
    task_id='extract_data',
    bash_command='python /scripts/extract.py --date {
   { ds }}',
    dag=dag
)

transform_task = PythonOperator(
    task_id='transform_data',
    python_callable=transform_function,
    op_kwargs={
   'date': '{
   { ds }}'},
    dag=dag
)

load_task = BashOperator(
    task_id='load_data',
    bash_command='python /scripts/load.py --date {
   { ds }}',
    dag=dag
)

# 定義依賴關係
extract_task >> transform_task >> load_task

1.2 任務依賴管理

Airflow 提供了靈活的任務依賴管理機制，支持複雜的任務編排場景。

依賴操作符：

和 <<：設置任務執行順序
set_upstream() 和 set_downstream()：顯式設置上下游關係
cross_downstream()：批量設置下游依賴
chain()：鏈式依賴設置

複雜依賴示例：

from airflow.models import DAG
from airflow.operators.dummy import DummyOperator
from airflow.utils.helpers import chain, cross_downstream

# 分支任務
branch_task = DummyOperator(task_id='branch', dag=dag)

# 並行任務組
task_a = DummyOperator(task_id='task_a', dag=dag)
task_b = DummyOperator(task_id='task_b', dag=dag)
task_c = DummyOperator(task_id='task_c', dag=dag)

# 合併任務
merge_task = DummyOperator(task_id='merge', dag=dag)

# 設置依賴：branch -> [task_a, task_b, task_c] -> merge
branch_task >> [task_a, task_b, task_c] >> merge_task

# 使用 chain 函數
chain(
    extract_task,
    [transform_task_1, transform_task_2],
    load_task
)

1.3 調度和時間觸發

Airflow 提供了強大的調度功能，支持多種時間觸發方式。

調度類型：

Cron 表達式：schedule_interval='0 0 *'（每天零點執行）
預設值：@daily、@hourly、@weekly 等
時間間隔：timedelta(hours=2)（每2小時執行）
None：手動觸發，不自動調度

時間模板變量：

{ { ds }}：執行日期（YYYY-MM-DD）
{ { ds_nodash }}：執行日期（YYYYMMDD）
{ { ts }}：執行時間戳
{ { yesterday_ds }}：前一天日期
{ { next_ds }}：下一次執行日期

示例：

dag = DAG(
    'scheduled_pipeline',
    schedule_interval='0 */6 * * *',  # 每6小時執行一次
    start_date=datetime(2024, 1, 1),
    catchup=True,  # 補跑歷史數據
    max_active_runs=1  # 最多同時運行1個實例
)

task = PythonOperator(
    task_id='process_data',
    python_callable=process_function,
    op_kwargs={
   
        'execution_date': '{
   { ds }}',
        'next_execution_date': '{
   { next_ds }}'
    },
    dag=dag
)

1.4 任務狀態管理

Airflow 提供了完善的任務狀態管理機制，支持任務重試、失敗處理和狀態轉換。

任務狀態：

None：未調度
Scheduled：已調度，等待執行
Queued：已排隊，等待資源
Running：正在執行
Success：執行成功
Failed：執行失敗
Skipped：跳過執行
Retry：重試中
Up for retry：等待重試

重試機制：

task = PythonOperator(
    task_id='unreliable_task',
    python_callable=unreliable_function,
    retries=3,
    retry_delay=timedelta(minutes=5),
    retry_exponential_backoff=True,  # 指數退避
    max_retry_delay=timedelta(hours=1),
    dag=dag
)

1.5 數據感知調度（Dataset）

Airflow 2.4+ 引入了 Dataset 概念，支持基於數據可用性的調度。

核心概念：

Dataset：表示數據的抽象概念
Dataset Producer：產生數據的任務
Dataset Consumer：消費數據的任務
調度觸發：當 Dataset 更新時，自動觸發依賴的 DAG

示例：

from airflow import Dataset
from airflow.operators.python import PythonOperator

# 定義 Dataset
raw_data = Dataset("s3://bucket/raw-data/")
processed_data = Dataset("s3://bucket/processed-data/")

# Producer 任務
produce_task = PythonOperator(
    task_id='produce_data',
    outlets=[raw_data],  # 標記產生的數據集
    python_callable=produce_function,
    dag=dag
)

# Consumer 任務
consume_task = PythonOperator(
    task_id='consume_data',
    inlets=[raw_data],  # 依賴的數據集
    outlets=[processed_data],
    python_callable=consume_function,
    dag=another_dag  # 可以跨 DAG
)

1.6 動態任務生成

Airflow 支持在運行時動態生成任務，實現靈活的編排邏輯。

應用場景：

根據配置文件生成任務
根據數據庫查詢結果生成任務
根據文件列表生成處理任務

示例：

def generate_tasks():
    """根據配置動態生成任務"""
    configs = [
        {
   'table': 'users', 'database': 'db1'},
        {
   'table': 'orders', 'database': 'db1'},
        {
   'table': 'products', 'database': 'db2'}
    ]

    tasks = []
    for config in configs:
        task = PythonOperator(
            task_id=f"process_{config['table']}",
            python_callable=process_table,
            op_kwargs=config,
            dag=dag
        )
        tasks.append(task)

    return tasks

# 動態生成的任務
dynamic_tasks = generate_tasks()

1.7 任務組和子 DAG

Airflow 支持任務組（TaskGroup）和子 DAG（SubDAG），用於組織複雜的任務結構。

TaskGroup 示例：

from airflow.utils.task_group import TaskGroup

with TaskGroup('etl_group') as etl_group:
    extract_task = BashOperator(task_id='extract', ...)
    transform_task = PythonOperator(task_id='transform', ...)
    load_task = BashOperator(task_id='load', ...)

    extract_task >> transform_task >> load_task

# TaskGroup 可以像普通任務一樣使用
start_task >> etl_group >> end_task

1.8 XCom 數據傳遞

Airflow 的 XCom（Cross-Communication）機制支持任務間數據傳遞。

使用示例：


def extract_function(**context):
    data = {
   'records': 1000, 'size': '10MB'}
    return data

def transform_function(**context):
    # 獲取上游任務的數據
    ti = context['ti']
    data = ti.xcom_pull(task_ids='extract')
    records = data['records']
    # 處理數據
    processed = records * 2
    return processed

extract_task = PythonOperator(
    task_id='extract',
    python_callable=extract_function,
    dag=dag
)

transform_task = PythonOperator(
    task_id='transform',
    python_callable=transform_function,
    dag=dag
)

extract_task >> transform_task

二、DMS 集成的 Airflow 特殊能力

2.1 與 DMS 系統的深度集成

2.1.1 統一認證與授權

DMS Airflow 通過 DmsAuthManager 實現了與 DMS UC Center 的統一認證，用户無需單獨管理 Airflow 賬號，直接使用 DMS 賬號登錄。

核心優勢：

單點登錄：一次登錄，全平台訪問
權限統一：權限管理與 DMS 系統保持一致
角色映射：自動映射 DMS 角色到 Airflow 角色（Public、Viewer、User、Operator、Admin）

2.1.2 DMS 服務集成

DMS Airflow 通過內部代理機制，實現了與 DMS 各種服務的無縫集成。

集成服務：

DMS Enterprise API：SQL 執行、任務管理
AnalyticDB API：Spark 任務提交、資源管理
DTS API：數據同步任務控制
Notebook API：Notebook 資源管理
UC Center：用户認證和權限管理

2.2 企業級通知能力

DMS Airflow 提供了三種通知方式，滿足不同場景的告警需求。

2.2.1 多通道通知

DMS Notification：

直接集成到 DMS 系統通知中心
支持任務狀態、錯誤信息、執行結果等
與 DMS 工作流系統聯動

SLS Notification：

集中式日誌管理
支持日誌查詢和分析
可與日誌分析工具集成

CloudMonitor Notification：

實時監控指標
支持自定義告警規則
與雲監控告警系統集成

2.3 智能資源管理

2.3.1 自動擴縮容服務

DMS Airflow 的自動擴縮容服務基於任務負載動態調整 Worker 數量，實現資源的智能化管理。

核心特性：

負載監控：實時監控隊列中等待和執行的任務數量
智能計算：根據任務數量和 Worker 併發度計算目標 Worker 數
平滑處理：使用滑動窗口和 Kalman 濾波算法平滑負載波動
邊界約束：支持最小和最大 Worker 數量限制
K8s 集成：通過 API 調用調整 Kubernetes 副本數

配置示例：

# airflow.cfg
[scale]
queue_length = 15          # 滑動窗口長度
worker_num_min = 2         # 最小 Worker 數
worker_num_max = 20        # 最大 Worker 數
polling_interval = 30       # 輪詢間隔（秒）

2.3.2 資源組管理

DMS Airflow 支持 AnalyticDB 的資源組管理，可以指定任務在特定的資源組中執行，實現資源隔離和優先級控制。

資源組類型：

Interactive 資源組：交互式查詢，低延遲
Batch 資源組：批處理任務，高吞吐
Warehouse 資源組：數據倉庫查詢

2.4 DAG 動態刷新

DMS Airflow 提供了 DAG 刷新插件（dags_refresh_plugin），支持通過 API 觸發 DAG 文件重新加載，無需重啓 Airflow 服務。

核心特性：
API 觸發：通過 HTTP API 觸發刷新
安全認證：基於 POP 簽名算法的安全認證
批量刷新：支持批量刷新多個 DAG

使用場景：

代碼更新後快速生效
配置變更後立即應用
開發調試時的快速迭代

2.5 日誌優化

DMS Airflow 實現了日誌棧過濾（no_stack_filter），自動過濾異常堆棧信息，使日誌更加簡潔易讀。

優勢：

減少日誌體積
提高日誌可讀性
加快日誌傳輸速度

2.6 實例名稱到 Cluster ID 映射

DMS Airflow 支持通過 DMS 實例名稱（dblink）自動解析 AnalyticDB Cluster ID，簡化配置管理。

使用場景：

# 方式1：直接使用 cluster_id
spark_task = DMSAnalyticDBSparkSqlOperator(
    task_id='spark_task',
    cluster_id='adb-cluster-001',
    resource_group='interactive-spark',
    sql='SELECT * FROM table',
    dag=dag
)

# 方式2：使用 instance 名稱（自動解析）
spark_task = DMSAnalyticDBSparkSqlOperator(
    task_id='spark_task',
    instance='production-adb-dblink',  # DMS 中的 dblink 名稱
    resource_group='interactive-spark',
    sql='SELECT * FROM table',
    dag=dag
)

2.7 企業級監控與可觀測性

DMS Airflow 集成了多種監控和可觀測性工具，提供全方位的任務執行監控。

監控維度：

任務執行監控：任務狀態、執行時間、重試次數
資源使用監控：Worker 數量、隊列長度、資源組使用率
業務指標監控：通過 CloudMonitor 發送自定義業務指標
日誌分析：通過 SLS 進行集中日誌管理和分析

2.8 安全特性

DMS Airflow 實現了多層安全機制，確保系統安全可靠。

安全機制：

POP 簽名認證：API 調用使用 POP 簽名算法驗證
Token 管理：自動刷新 DMS Token，保證長期任務的穩定性
權限控制：基於角色的細粒度權限控制
連接加密：所有 API 調用通過加密通道傳輸

三、DMS Airflow 使用示例

3.1 SQL 任務執行示例

DMSSqlOperator 用於執行 DMS SQL 任務，支持異步執行和狀態監控。

核心特性：

異步執行，避免長時間阻塞
自動輪詢任務狀態
支持多條 SQL 語句順序執行
支持任務完成回調

使用示例：

from airflow import DAG
from airflow.providers.alibaba_dms.cloud.operators.dms_sql import DMSSqlOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'dms_sql_example',
    default_args={
   'start_date': datetime(2024, 1, 1)},
    schedule_interval='@daily'
)

sql_task = DMSSqlOperator(
    task_id='execute_sql',
    instance='production_db',
    database='analytics',
    sql='''
        SELECT COUNT(*) as total_records
        FROM user_behavior_log
        WHERE date = '{
   { ds }}'
    ''',
    polling_interval=10,
    callback=lambda result: print(f"SQL執行完成: {result}"),
    dag=dag
)

3.2 Spark 計算任務示例

DMSAnalyticDBSparkOperator 用於執行 AnalyticDB MySQL 3.0 Data Lakehouse 的 Spark 任務，支持兩種資源組類型：Job 資源組和 Warehouse 資源組。

核心特性：

支持 SparkWarehouse 和傳統 Spark Job 兩種執行引擎
自動識別資源組類型
支持 Spark 配置參數自定義
自動獲取 Spark Web UI 地址
支持執行時間限制

使用示例：

from airflow import DAG
from airflow.providers.alibaba_dms.cloud.operators.dms_analyticdb_spark import (
    DMSAnalyticDBSparkSqlOperator,
    DMSAnalyticDBSparkOperator
)
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'spark_analysis_example',
    default_args={
   'start_date': datetime(2024, 1, 1)},
    schedule_interval='@daily'
)

# Spark SQL 執行（Warehouse模式）
spark_sql_task = DMSAnalyticDBSparkSqlOperator(
    task_id='spark_sql_analysis',
    cluster_id='adb-cluster-001',
    resource_group='interactive-spark',
    sql='''
        SELECT 
            user_id,
            COUNT(*) as action_count,
            SUM(amount) as total_amount
        FROM user_events
        WHERE date = '{
   { ds }}'
        GROUP BY user_id
    ''',
    schema='analytics',
    conf={
   'spark.sql.shuffle.partitions': 200},
    execute_time_limit_in_seconds=3600,
    dag=dag
)

# Spark Job 執行（傳統模式）
spark_job_task = DMSAnalyticDBSparkOperator(
    task_id='spark_batch_job',
    cluster_id='adb-cluster-001',
    resource_group='batch-job',
    sql='your_spark_sql_here',
    app_type='SQL',
    app_name='daily_etl_job',
    dag=dag
)

3.3 數據同步任務示例

DTSLakeInjectionOperator 用於控制阿里雲 DTS（Data Transmission Service）數據同步任務，支持數據庫到數據湖的同步場景。

核心特性：
自動構建 DTS 任務
實時監控同步任務狀態
自動處理預檢查失敗場景
自動刷新 HMS Token

使用示例：

from airflow import DAG
from airflow.providers.alibaba_dms.cloud.operators.dms_dts import DTSLakeInjectionOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'dts_sync_example',
    default_args={
   'start_date': datetime(2024, 1, 1)},
    schedule_interval='@daily'
)

dts_task = DTSLakeInjectionOperator(
    task_id='sync_to_data_lake',
    source_instance='source_rds',
    source_database='production_db',
    target_instance='target_oss',
    bucket_name='data-lake-bucket',
    reserve={
   
        'table_filter': ['user_*', 'order_*'],
        'sync_mode': 'full'
    },
    db_list={
   
        'include': ['analytics', 'reporting']
    },
    polling_interval=10,
    dag=dag
)

3.4 Notebook 任務執行示例

DMSNotebookOperator 支持執行 Jupyter Notebook 文件，適合數據科學和機器學習工作流。

核心特性：

自動創建或獲取 Notebook 實例
支持運行時參數注入
實時獲取任務執行進度
支持任務超時配置
自動獲取並輸出 Notebook 執行日誌

使用示例：

from airflow import DAG
from airflow.providers.alibaba_dms.cloud.operators.dms_notebook import DMSNotebookOperator
from datetime import datetime

dag = DAG(
    'notebook_example',
    default_args={
   'start_date': datetime(2024, 1, 1)},
    schedule_interval='@daily'
)

notebook_task = DMSNotebookOperator(
    task_id='run_ml_training',
    file_path='notebooks/model_training.ipynb',
    profile_name='ml-profile',
    cluster_name='ml-cluster',
    cluster_type='spark',
    spec='large',
    runtime_name='python3.9',
    run_params={
   
        'training_date': '{
   { ds }}',
        'model_version': 'v2.0'
    },
    timeout=7200,
    polling_interval=10,
    dag=dag
)

3.5 通知器使用示例

DMS Airflow 提供了三種通知器，滿足不同場景的告警需求。

3.5.1 基礎通知示例

from airflow import DAG
from airflow.providers.alibaba_dms.cloud.notifications.sls_notification import SLSNotifier
from airflow.providers.alibaba_dms.cloud.notifications.cloudmonitor_notification import CloudMonitorNotifier
from datetime import datetime

# 定義通知回調
def notify_on_failure(context):
    # SLS 通知
    sls_notifier = SLSNotifier(
        sls_conn_id='sls_default',
        project='airflow-logs',
        logstore='task-alerts',
        success=False,
        message=f"Task {context['task_instance'].task_id} failed"
    )
    sls_notifier.notify(context)

    # CloudMonitor 通知
    cms_notifier = CloudMonitorNotifier(
        cms_conn_id='cms_default',
        region='cn-hangzhou',
        metric_name='TaskFailure',
        event_name='TaskFailedEvent',
        success=False,
        message=f"Task {context['task_instance'].task_id} failed"
    )
    cms_notifier.notify(context)

dag = DAG(
    'example_with_notifications',
    default_args={
   
        'start_date': datetime(2024, 1, 1),
        'on_failure_callback': notify_on_failure
    },
    schedule_interval='@daily'
)

3.6 完整 ETL 工作流示例

以下是一個完整的 ETL 工作流示例，展示瞭如何組合使用多個 DMS Airflow 操作器：

from airflow import DAG
from airflow.providers.alibaba_dms.cloud.operators.dms_sql import DMSSqlOperator
from airflow.providers.alibaba_dms.cloud.operators.dms_analyticdb_spark import DMSAnalyticDBSparkSqlOperator
from airflow.providers.alibaba_dms.cloud.operators.dms_dts import DTSLakeInjectionOperator
from airflow.providers.alibaba_dms.cloud.notifications.sls_notification import SLSNotifier
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
   
    'owner': 'data-team',
    'depends_on_past': False,
    'email_on_failure': True,
    'retries': 2,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    'on_failure_callback': lambda context: SLSNotifier(
        project='airflow-alerts',
        logstore='task-failures',
        success=False,
        message=f"DAG {context['dag'].dag_id} failed"
    ).notify(context)
}

dag = DAG(
    'complete_etl_pipeline',
    default_args=default_args,
    description='完整ETL數據管道',
    schedule_interval='@daily',
    start_date=datetime(2024, 1, 1),
    catchup=False,
    tags=['etl', 'production']
)

# 步驟1：數據同步（從源庫同步到數據湖）
sync_task = DTSLakeInjectionOperator(
    task_id='sync_source_data',
    source_instance='production_rds',
    source_database='production_db',
    target_instance='data_lake_oss',
    bucket_name='raw-data-bucket',
    reserve={
   
        'table_filter': ['user_*', 'order_*'],
        'sync_mode': 'incremental'
    },
    polling_interval=10,
    dag=dag
)

# 步驟2：執行 SQL 驗證數據
validate_task = DMSSqlOperator(
    task_id='validate_data',
    instance='analytics_db',
    database='staging',
    sql='''
        SELECT 
            COUNT(*) as total_records,
            COUNT(DISTINCT user_id) as unique_users
        FROM raw_user_data
        WHERE date = '{
   { ds }}'
    ''',
    polling_interval=10,
    dag=dag
)

# 步驟3：Spark 數據處理和分析
spark_transform_task = DMSAnalyticDBSparkSqlOperator(
    task_id='spark_data_transform',
    cluster_id='adb-cluster-001',
    resource_group='batch-processing',
    sql='''
        INSERT INTO analytics.user_daily_summary
        SELECT 
            user_id,
            date,
            COUNT(*) as event_count,
            SUM(amount) as total_amount,
            AVG(amount) as avg_amount
        FROM staging.raw_user_data
        WHERE date = '{
   { ds }}'
        GROUP BY user_id, date
    ''',
    schema='analytics',
    conf={
   'spark.sql.shuffle.partitions': 200},
    execute_time_limit_in_seconds=3600,
    dag=dag
)

# 步驟4：生成報表
report_task = DMSSqlOperator(
    task_id='generate_report',
    instance='analytics_db',
    database='analytics',
    sql='''
        INSERT INTO daily_reports
        SELECT 
            date,
            COUNT(DISTINCT user_id) as daily_active_users,
            SUM(total_amount) as daily_revenue
        FROM user_daily_summary
        WHERE date = '{
   { ds }}'
        GROUP BY date
    ''',
    polling_interval=10,
    dag=dag
)

# 定義依賴關係
sync_task >> validate_task >> spark_transform_task >> report_task

四、總結

DMS Airflow 作為企業級數據工作流編排平台，通過深度集成 DMS 系統的各項能力，為數據團隊提供了強大的工作流調度、監控和管理能力。

核心優勢總結：

無縫集成：與 DMS 系統的深度集成，實現統一的認證、授權和服務調用
豐富功能：提供 SQL、Spark、DTS、Notebook 等多種任務類型的支持
智能管理：自動擴縮容、資源組管理等智能化資源管理能力
企業級監控：多通道通知、集中日誌管理、自定義指標監控
安全可靠：多層安全機制，確保系統安全可靠

適用場景：

數據 ETL 工作流
數據分析和報表生成
機器學習模型訓練和部署
數據同步和遷移
定時任務調度

DMS Airflow 將持續演進，為數據團隊提供更加高效、穩定、易用的工作流編排能力。

附錄：相關資源

DMS Airflow 文檔：https://help.aliyun.com/zh/dms/create-and-manage-an-airflow-i...
Apache Airflow 官方文檔：https://airflow.apache.org/docs/
歡迎釘釘搜索羣號： 96015019923 加入交流～

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DMS Airflow：企業級數據工作流編排平台的專業實踐 - Stories Detail

一、Airflow 提供的高級編排能力

1.1 DAG（有向無環圖）定義

1.2 任務依賴管理

1.3 調度和時間觸發

1.4 任務狀態管理

1.5 數據感知調度（Dataset）

1.6 動態任務生成

1.7 任務組和子 DAG

1.8 XCom 數據傳遞

二、DMS 集成的 Airflow 特殊能力

2.1 與 DMS 系統的深度集成

2.1.1 統一認證與授權

2.1.2 DMS 服務集成

2.2 企業級通知能力

2.2.1 多通道通知

2.3 智能資源管理

2.3.1 自動擴縮容服務

2.3.2 資源組管理

2.4 DAG 動態刷新

2.5 日誌優化

2.6 實例名稱到 Cluster ID 映射

2.7 企業級監控與可觀測性

2.8 安全特性

三、DMS Airflow 使用示例

3.1 SQL 任務執行示例

3.2 Spark 計算任務示例

3.3 數據同步任務示例

3.4 Notebook 任務執行示例

3.5 通知器使用示例

3.5.1 基礎通知示例

3.6 完整 ETL 工作流示例

四、總結

附錄：相關資源

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