この記事はぷりぷりあぷりけーしょんず Advent Calendar 2019の8日目の記事です。

#Airflowとは
Airbnbが開発元のOSSのワークフローエンジンです。
Airflowのサイトには

Airflow is a platform created by community to programmatically author,
schedule and monitor workflows.

「Airflowはワークフローをスケジュールおよび監視するためにプログラマーのコミュニティによって作成されたプラットフォームです。」的なことが書いてある気がします。そんな気がしてるだけです。

Airflowの仕組み

Airflowは一つのワークフローを一つのDAGによって定義していきます。
DAGの中に複数のタスクを定義し、そのタスク同士の依存関係を設定することで一つのワークフローが出来上がります。

DAGの定義

DAGオブジェクトをインスタンス化することでDAGの定義をします。

dag.py

from airflow.models import DAG
from datetime import datetime

default_args = {
    'owner': 'airflow'
}

dag = DAG(
    dag_id='DAGの名前',
    default_args=default_args,
    catchup=True,
    start_date=datetime(2019, 12, 8),
    schedule_interval='@hourly'
)

Parameters	type	😇
dag_id	str	DAGの一意の識別子
default_args	dict	オペレーターに渡す引数 (オペレーターは次に出てきます)
catchup	bool	前回実行時点まで遡って実行するかどうか
start_date	datetime.datetime	スケジューラーが遡って実行を試みるタイムスタンプ
schedule_interval	datetime.timedelta または dateutil.relativedelta.relativedelta	スケジュールの実行間隔 (schedule_interval=’30 18 * * *’ のようにcron式でも書ける)

他にも色々なパラメーターがあります。こちらでDAGのパラメーターを確認できます。
https://airflow.readthedocs.io/en/stable/_api/airflow/models/dag/index.html

タスクの定義

タスクはOperatorをインスタンス化するときにタスクが生成されます。
各Operatorのコンストラクターに引数を渡すのですが、各Operatorで共通の引数などはdefault_argsに定義することで素敵になります。

Operatorはここから探せます。
https://airflow.readthedocs.io/en/stable/_api/airflow/contrib/operators/index.html

dag.py

from airflow.models import DAG, Variable # VariableはGUI上からトークンなどを設定できる
from airflow.operators.mysql_to_gcs import MySqlToGoogleCloudStorageOperator
from airflow.operators.gcs_to_bq import GoogleCloudStorageToBigQueryOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'retries': 1
}

dag = DAG(
    dag_id='DAGの名前',
    default_args=default_args,
    catchup=True,
    start_date=datetime(2019, 12, 8),
    schedule_interval='@hourly'

sql = "SELECT * FROM sample_table"

mysql_to_gcs = MySqlToGoogleCloudStorageOperator(
        task_id='タスク名',
        mysql_conn_id='GUIで設定したconn_idを使用',
        gcp_conn_id='GUIで設定したconn_idを使用',
        bucket=Variable.get('sample_gcs_bucket'),
        ensure_utc=True  # defaultでFalseになってますので必要に応じて設定
        sql=sql,
        filename=filename, # どこかで定義する(割愛)
        schema_filename=schema_filename, # どこかで定義する(割愛)
        dag=dag)

gcs_to_bq = GoogleCloudStorageToBigQueryOperator(
        task_id='タスク名',
        retries=2,
        gcp_conn_id='GUIで設定したconn_idを使用',
        bucket=Variable.get('sample_gcs_bucket'),
        filename=filename, # どこかで定義する(割愛)
        schema_filename=schema_filename, # どこかで定義する(割愛)
        source_objects= source_objects,
        destination_project_dataset_table='sample_table_{{ ds_nodash }}'
        dag=dag)

mysql_to_gcs >> gcs_to_bq  # こんな感じでタスクの依存関係を定義します

こんな感じでmysqlからgcsに、gcsからbigqueryにみたいなことができます。

conn_idはGUI上から接続情報を設定できるので、設定した接続情報のidを使用します。
Variableはトークンなどを設定するとkey-valueで取得できるのでコードに書きたくない情報はここに設定すると良さそうです。

password, secret, passwd, authorization, api_key, apikey, access_tokenなどの文字列をkeyに設定すると勝手にvalueをマスクしてくれるみたいです。
https://airflow.readthedocs.io/en/stable/ui.html

タスクが優先する順位

明示的に渡された引数
default_args辞書に存在する値
オペレーターのデフォルト値（存在する場合）

なのでgcs_to_bq ではdefault_argsに設定したretriesよりもを明示的に渡しているretries=2の方が優先されます。

参考にしたサイト

https://airflow.apache.org/docs/stable/
https://analytics.livesense.co.jp/entry/2018/02/06/132842
https://blog.imind.jp/entry/2019/02/08/170332

最後に

ほんとはAirflowのカスタムオペレーターの作成のことを書こうと思って書き始めたのですが、
基本的なことを紹介してたら終わっちゃいました。。
airflowではもともと用意されているオペレーターでは細かい仕様に対応できないのでカスタムオペレーターが作れますという記事を書きたかった。。
書き直す時間ないし。いずれ書きます。

書きました
→ https://qiita.com/birdmoor23/items/4772e6943ff54088ef5e

しかも最後あたりは、疲れと飽きとカレンダーの期限と飽きで雑になってしまいました。
変なこと言ってたら修正します。

書き方あってるかなぁ。まぁいいか。