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資訊專欄INFORMATION COLUMN

一個適合小公司用的 data pipeline 工具

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摘要:有了自己的系統我覺得就很安心了,以后能夠做數據處理和機器學習方面就相對方便一些。隆重推薦的工具是我很喜歡的公司,他們有很多開源的工具,我覺得是最實用的代表。是,在很多機器學習里有應用,也就是所謂的有向非循環。

最近在Prettyyes一直想建立起非常專業的data pipeline系統,然后沒有很多時間,這幾個禮拜正好app上線,有時間開始建立自己的 data pipeline,能夠很好的做每天的數據導入,數據收集,以及數據分析。

什么是ETL

ETL 是常用的數據處理,在以前的公司里,ETL 差不多是數據處理的基礎,要求非常穩定,容錯率高,而且能夠很好的監控。ETL的全稱是 Extract,Transform,Load, 一般情況下是將亂七八糟的數據進行預處理,然后放到儲存空間上??梢允荢QL的也可以是NOSQL的,還可以直接存成file的模式。

一開始我的設計思路是,用幾個cron job和celery來handle所有的處理,然后將我們的log文件存在hdfs,還有一些數據存在mysql,大概每天跑一次。核心是能夠scale,穩定,容錯,roll back。我們的data warehouse就放在云上,就簡單處理了。

有了自己的ETL系統我覺得就很安心了,以后能夠做數據處理和機器學習方面就相對方便一些。

問題來了

一開始我設計的思路和Uber一開始的ETL很像,因為我覺得很方便。但是我發覺一個很嚴重的問題,我一個人忙不過來。首先,要至少寫個前端UI來監控cron job,但是市面上的都很差。其次,容錯的autorestart寫起來很費勁,可能是我自己沒有找到一個好的處理方法。最后部署的時候相當麻煩,如果要寫好這些東西,我一個人的話要至少一個月的時間,可能還不是特別robust。在嘗試寫了2兩天的一些碎片處理的腳本之后我發覺時間拖了實在太久了。

隆重推薦的工具

airbnb是我很喜歡的公司,他們有很多開源的工具,airflow我覺得是最實用的代表。airflow 是能進行數據pipeline的管理,甚至是可以當做更高級的cron job 來使用?,F在一般的大廠都說自己的數據處理是ETL,美其名曰 data pipeline,可能跟google倡導的有關。airbnb的airflow是用python寫的,它能進行工作流的調度,提供更可靠的流程,而且它還有自帶的UI(可能是跟airbnb設計主導有關)。話不多說,先放兩張截圖:


什么是DAG

airflow里最重要的一個概念是DAG。

DAG是directed asyclic graph,在很多機器學習里有應用,也就是所謂的有向非循環。但是在airflow里你可以看做是一個小的工程,小的流程,因為每個小的工程里可以有很多“有向”的task,最終達到某種目的。在官網中的介紹里說dag的特點:

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.

如何安裝

安裝airflow超級簡單,使用pip就可以,現在airflow的版本是1.6.1,但是有個小的bug,這個之后會告訴大家如何修改。

pip install airflow

這里有個坑,因為airflow涉及到很到數據處理的包,所以會安裝pandas和numpy(這個Data Scientist應該都很熟悉)但是國內pip install 安裝非常慢,用douban的源也有一些小的問題。我的解決方案是,直接先用豆瓣的源安裝numpy 和 pandas,然后再安裝airflow,自動化部署的時候可以在requirements.txt 里調整順序就行了

如何運行

摘自官方網站

# 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,來監控你的進程。

如何導入dag

一般第一次運行之后,airflow會在默認文件夾下生成airflow文件夾,然后你只要在里面新建一個文件dag就可以了。我這邊部署在阿里云上的文件tree大概是這個樣子的。

以下是我自己寫的我們公司prettyyes里需要每天處理log的其中一個小的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
)

寫好之后,只要將這個dag放入之前建立好的dag文件夾,然后運行:

python 

來確保沒有語法錯誤。在測試里你可以看到我的

schedule_interval=timedelta(days=1)

這樣我們的數據處理的任務就相當于每天跑一次。更重要的是,airflow還提供處理bash處理的接口外還有hadoop的很多接口??梢詾橐院筮B接hadoop系統提供便利。很多具體的功能可以看官方文檔。

其中的一個小的bug

airflow 1.6.1有一個網站的小的bug,安裝成功后,點擊dag里的log會出現以下頁面:

這個只要將

airflow/www/utils.py 

文件替換成最新的airflow github上的utils.py文件就行,具體的問題在這個:

fixes datetime issue when persisting logs

使用supervisord進行deamon

airflow本身沒有deamon模式,所以直接用supervisord就ok了,我們只要寫4行代碼。

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

[program:airflow_scheduler]
command=/home/kimi/env/athena/bin/airflow scheduler

我覺得airflow特別適合小的團隊,他的功能強大,而且真的部署方便。和hadoop,mrjob又可以無縫連接,對我們的業務有很大的提升。

Prettyyes 不以貌取人最膚淺

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