在Apache Airflow中编写文件监控的DAG

问题描述

在使用Apache Airflow时面临一个问题：他需要实现一个解决方案，以在NFS上持续扫描新文件的到来，并在发现新文件时，将其解压并复制到另一个位于CentOS机器上的存储库。用户的Airflow是以Docker镜像运行的。

解决方案

在进行以下操作前，请确保你对Apache Airflow的基本概念和DAG编写有一定的了解。

步骤1：创建DAG

首先，我们需要在Apache Airflow中创建一个DAG来处理文件监控、解压和复制的任务。以下是一个可能的DAG定义示例：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from datetime import datetime, timedelta
import pyinotify
import os

# 定义默认参数
default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2023, 8, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

# 创建DAG实例
dag = DAG(
    'file_watcher_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=timedelta(minutes=5),
    catchup=False,
)

# 自定义Python操作：文件监控
def watch_for_new_file(**kwargs):
    path_to_watch = '/path/to/nfs/directory'

    class NewFileEventHandler(pyinotify.ProcessEvent):
        def process_IN_CLOSE_WRITE(self, event):
            # 在文件写入完成时触发
            if event.pathname.endswith('.zip'):
                # 解压并复制文件的操作
                # 这里可以使用Python的zipfile库等进行解压操作
                # 复制文件的操作可以使用Python的shutil库等

    wm = pyinotify.WatchManager()
    mask = pyinotify.IN_CLOSE_WRITE
    notifier = pyinotify.Notifier(wm, NewFileEventHandler())
    wdd = wm.add_watch(path_to_watch, mask, rec=True)
    notifier.loop()

# 创建Python操作任务
watch_for_new_file_task = PythonOperator(
    task_id='watch_for_new_file',
    python_callable=watch_for_new_file,
    dag=dag,
)

# 创建Bash操作任务：示例解压和复制
unzip_and_copy_task = BashOperator(
    task_id='unzip_and_copy',
    bash_command='unzip /path/to/nfs/directory/*.zip -d /path/to/destination/ && cp /path/to/nfs/directory/*.txt /path/to/destination/',
    dag=dag,
)

# 创建Dummy操作任务：结束
end_task = DummyOperator(
    task_id='end',
    dag=dag,
)

# 定义任务依赖关系
watch_for_new_file_task >> unzip_and_copy_task >> end_task

步骤2：使用Docker镜像运行Airflow

根据用户描述，你的Airflow是以Docker镜像运行的。你可以使用以下命令来启动Airflow容器，并将上面定义的DAG文件放置在适当的目录中（例如：/path/to/dags）：

docker run -d -p 8080:8080 -v /path/to/dags:/opt/airflow/dags puckel/docker-airflow webserver

以上命令会将DAG文件目录挂载到Airflow容器中，以便Airflow能够检测和运行其中定义的DAG。

步骤3：监控和触发DAG

在Airflow的Web界面中，你将能够看到刚刚创建的DAG。你可以手动触发DAG的运行，也可以根据你在DAG中定义的调度间隔自动触发。一旦DAG运行，它将开始监控NFS目录以及执行解压和复制操作。

请注意，这只是一个示例的DAG定义，你可能需要根据你的实际需求进行修改和调整。

总结

通过编写一个Apache Airflow的DAG，你可以实现文件监控、解压和复制的自动化任务。在DAG中，你可以使用Python操作和Bash操作来实现各个步骤。运行Airflow容器，并在Web界面中监控和触发DAG的运行。根据你的实际需求，你可能需要进一步优化和定制这个解决方案。