• SQL
• Python
• Open source
• Big Data
• Блог компании Mail.Ru Group

Привет, Хабр! Меня зовут Дина, и я занимаюсь разработкой игрового хранилища данных для решения задач аналитики в Mail.Ru Group. Наша команда для разработки batch-процессов обработки данных использует Apache Airflow (далее Airflow), об этом yuryemeliyanov писал в недавней статье. Airflow — это opensource-библиотека для разработки ETL/ELT-процессов. Отдельные задачи объединяются в периодически выполняемые цепочки задач — даги (DAG — Directed Acyclic Graph).

Как правило, 80 % проекта на Airflow — это стандартные DAG’и. В моей статье речь пойдёт об оставшихся 20 %, которые требуют сложных ветвлений, коммуникации между задачами — словом, о DAG’ах, нуждающихся в нетривиальных алгоритмах.

Управление потоком

Условие перехода

Представьте, что перед нами стоит задача ежедневно забирать данные с нескольких шардов. Мы параллельно записываем их в стейджинговую область, а потом строим на них целевую таблицу в хранилище. Если в процессе работы по какой-то причине произошла ошибка — например, часть шардов оказалась недоступна, — DAG будет выглядеть так:

Для того чтобы перейти к выполнению следующей задачи, нужно обработать ошибки в предшествующих. За это отвечает один из параметров оператора — trigger_rule. Его значение по умолчанию — all_success — говорит о том, что задача запустится тогда и только тогда, когда успешно завершены все предыдущие.

Также trigger_rule может принимать следующие значения:

• all_failed — если все предыдущие задачи закончились неуспешно;
• all_done — если все предыдущие задачи завершились, неважно, успешно или нет;
• one_failed — если любая из предыдущих задач упала, завершения остальных не требуется;
• one_success — если любая из предыдущих задач закончилась успешно, завершения остальных не требуется.

Ветвление

Для реализации логики if-then-else можно использовать оператор ветвления BranchPythonOperator. Вызываемая функция должна реализовывать алгоритм выбора задачи, который запустится следующим. Можно ничего не возвращать, тогда все последующие задачи будут помечены как не нуждающиеся в исполнении.

В нашем примере выяснилось, что недоступность шардов связана с периодическим отключением игровых серверов, соответственно, при их отключении никаких данных за нужный нам период мы не теряем. Правда, и витрины нужно строить с учётом количества включённых серверов.

Вот как выглядит этот же DAG со связкой из двух задач с параметром trigger_rule, принимающим значения one_success (хотя бы одна из предыдущих задач успешна) и all_done (все предыдущие задачи завершились), и оператором ветвления select_next_task вместо единого PythonOperator’а.

# Запускается, когда все предыдущие задачи завершены
all_done = DummyOperator(task_id='all_done', trigger_rule='all_done', dag=dag)
# Запускается, как только любая из предыдущих задач успешно отработал
one_success = DummyOperator(task_id='one_success', trigger_rule='one_success', dag=dag)

# Возвращает название одной из трёх последующих задач
def select_next_task():
   success_shard_count = get_success_shard_count()
   if success_shard_count == 0:
       return 'no_data_action'
   elif success_shard_count == 6:
       return 'all_shards_action'
   else:
       return 'several_shards_action'

select_next_task = BranchPythonOperator(task_id='select_next_task',
                                        python_callable=select_next_task,
                                        dag=dag)

Документация по параметру оператора trigger_rule
Документация по оператору BranchPythonOperator

Макросы Airflow

Операторы Airflow также поддерживают рендеринг передаваемых параметров с помощью Jinja. Это мощный шаблонизатор, подробно о нём можно почитать в документации, я же расскажу только о тех его аспектах, которые мы применяем в работе с Airflow.

Шаблонизатор обрабатывает:

• строковые параметры оператора, указанные в кортеже template_field;
• файлы, переданные в параметрах оператора, с расширением, указанным в template_ext;
• любые строки, обработанные функцией task.render_template сущности task, переданной через контекст. Пример функции PythonOperator’а с переданным контекстом (provide_context=True):

def index_finder(conn_id, task, **kwargs):
   sql = "SELECT MAX(idtransaction) FROM {{ params.billing }}"
   max_id_sql = task.render_template("", sql, kwargs)
   ...

Вот как мы применяем Jinja в Airflow:

1. Конечно же, это работа с датами. {{ ds }}, {{ yesterday_ds }}, {{ tomorrow_ds }} — после препроцессинга эти шаблоны заменяются датой запуска, днём до него и следующим днём в формате YYYY-MM-DD. То же самое, но только цифры, без дефисов: {{ ds_nodash }}, {{ yesterday_ds_nodash }}, {{ tomorrow_ds_nodash }}
2. Использование встроенных функций. Например, {{ macros.ds_add(ds, -5) }} — это способ отнять или добавить несколько дней; {{ macros.ds_format(ds, “%Y-%m-%d”, “%Y”) }} — форматирование даты.
3. Передача параметров. Они передаются в виде словаря в аргументе params, а получаются так: {{ params.name_of_our_param }}
4. Использование пользовательских функций, точно так же переданных в параметрах. {{ params.some_func(ds) }}
5. Использование встроенных библиотек Python:
   {{ (macros.dateutil.relativedelta.relativedelta(day=1, months=-params.retention_shift)).strftime("%Y-%m-%d") }}
6. Использование конструкции if-else:
   {{ dag_run.conf[“message”] if dag_run else “” }}
7. Организация циклов:
   {% for idx in range(params.days_to_load,-1,-1) %}
   {{ macros.ds_add(ds, -idx) }}
   {% endfor %}

Приведу несколько примеров рендеринга параметров в интерфейсе Airflow. В первом мы удаляем записи старше количества дней, передаваемого параметром cut_days. Так выглядит sql c использованием шаблонов jinja в Airflow:

В обработанном sql вместо выражения уже подставляется конкретная дата:

Второй пример посложнее. В нём используется преобразование даты в unixtime для упрощения фильтрации данных на источнике. Конструкция "{:.0f}" используется, чтобы избавиться от вывода знаков после запятой:

Jinja заменяет выражения между двойными фигурными скобками на unixtime, соответствующий дате исполнения DAG’а и следующей за ней дате:

Ну и в последнем примере мы используем функцию truncshift, переданную в виде параметра:

Вместо этого выражения шаблонизатор подставляет результат работы функции:

Документация по шаблонизатору jinja

Коммуникация между задачами

В одном из наших источников интересная система хранения логов. Каждые пять дней источник создаёт новую таблицу такого вида: squads_02122017. В её названии присутствует дата, поэтому возник вопрос, как именно её высчитывать. Какое-то время мы использовали таблицы с названиями из всех пяти дней. Четыре запроса падали, но trigger_rule=’one_success’ спасал нас (как раз тот случай, когда выполнение всех пяти задач необязательно).

Спустя какое-то время мы стали использовать вместо trigger_rule встроенную в Airflow технологию для обмена сообщениями между задачами в одном DAG’е — XCom (сокращение от cross-communication). XCom’ы определяются парой ключ-значение и названием задачи, из которой его отправили.

XCom создаётся в PythonOperator’е на основании возвращаемого им значения. Можно создать XCom вручную с помощью функции xcom_push. После выполнения задачи значение сохраняется в контексте, и любая последующая задача может принять XCom функцией xcom_pull в другом PythonOperator’е или из шаблона jinja внутри любой предобработанной строки.

Вот как выглядит получение названия таблицы сейчас:

def get_table_from_mysql(**kwargs):
  """
  Выбирает существующую из пяти таблиц и пушит значение
  """
  hook = MySqlHook(conn_name)
  cursor = hook.get_conn().cursor()
  cursor.execute(kwargs['templates_dict']['sql'])
  table_name = cursor.fetchall()
  # Посылаем XCom с названием ‘table_name’
  kwargs['ti'].xcom_push(key='table_name', value=table_name[0][1])
  # Второй вариант отправления XCom’а:
  # return table_name[0][1]
  # Можно получить по названию задачи-отправителя без ключа

# Запрос, вынимающий из метаданных PostgreSQL название нужной таблицы
select_table_from_mysql_sql = '''
SELECT table_name
  FROM information_schema.TABLES
 WHERE table_schema = 'jungle_logs'
   AND table_name IN
    ('squads_{{ macros.ds_format(ds, "%Y-%m-%d", "%d%m%Y") }}',
     'squads_{{ macros.ds_format( macros.ds_add(ds, -1), "%Y-%m-%d", "%d%m%Y") }}',
     'squads_{{ macros.ds_format( macros.ds_add(ds, -2), "%Y-%m-%d", "%d%m%Y") }}',
     'squads_{{ macros.ds_format( macros.ds_add(ds, -3), "%Y-%m-%d", "%d%m%Y") }}',
     'squads_{{ macros.ds_format( macros.ds_add(ds, -4), "%Y-%m-%d", "%d%m%Y") }}')
'''

select_table_from_mysql = PythonOperator(
   task_id='select_table_from_mysql',
   python_callable=get_table_from_mysql,
   provide_context=True,
   templates_dict={'sql': select_table_from_mysql_sql},
   dag=dag
)

# Получаем XCom из задачи 'select_table_from_mysql' по ключу 'table_name'
sensor_jh_squad_sql = '''
SELECT 1
  FROM jungle_logs.{{ task_instance.xcom_pull(task_ids='select_table_from_mysql',
                                              key='table_name') }}
 LIMIT 1
'''

Ещё один пример использования технологии XCom — рассылка email-уведомлений с текстом, отправленным из PythonOperator’а:

kwargs['ti'].xcom_push(key='mail_body', value=mail_body)

А вот получение текста письма внутри оператора EmailOperator:

email_notification_lost_keys = EmailOperator(
   task_id='email_notification_lost_keys',
   to=alert_mails,
   subject='[airflow] Lost keys',
   html_content='''{{ task_instance.xcom_pull(task_ids='find_lost_keys',
                                              key='mail_body') }}''',
   dag=dag
)

Документация по технологии XCom

Заключение

Я рассказала о способах ветвления, коммуникации между задачами и шаблонах подстановки. С помощью встроенных механизмов Airflow можно решать самые разные задачи, не отходя от общей концепции реализации DAG’ов. На этом интересные нюансы Airflow не заканчиваются. У нас с коллегами есть идеи для следующих статей на эту тему. Если вас заинтересовал этот инструмент, пишите, о чём именно вам хотелось бы прочитать в следующий раз.