Der reibungslose Fluss von Geschäftsdaten ist für den Erfolg von Unternehmen unerlässlich. Die Entwicklung und Verwaltung von Datenpipelines erfordert oft ein erhebliches Budget, die richtigen Tools und die Einbindung erfahrener Dateningenieure in den Prozess. Airflow Celery Executor kann es Ihren Experten erleichtern, eine skalierbare Anwendung zu erstellen. Erfahren Sie, was es ist und welche Vorteile es hat, es zu verwenden.
Sie wissen wahrscheinlich schon etwas über Apache Airflow, wenn Sie an einem Vergleich von Airflow und Celery interessiert sind. Es ist ein Open-Source-Tool, mit dem Benutzer Workflows programmgesteuert erstellen, planen und überwachen können. Es ist bei Dateningenieuren auf der ganzen Welt sehr beliebt, da es über eine recht umfangreiche Benutzeroberfläche verfügt, die es einfacher macht, effizient mit den Workflows zu arbeiten. Sie können Pipelines, die in der Produktion laufen, den Fortschritt überprüfen und potenzielle Probleme schnell erkennen. Die Arbeitsabläufe in Airflow haben die Form von DAGs (Directed Acyclic Graphen). Der Airflow Celery Executor verbessert die Effizienz beim Skalieren und Verteilen von Aufgaben. Apache Airflow hat zwar viele Executoren, doch Airflow Celery ist einer der am häufigsten eingesetzten. Erfahren Sie warum.
Was ist ein Executor in Airflow?
Sobald eine DAG definiert ist, müssen die darin enthaltenen Aufgaben irgendwie ausgeführt werden. Das macht Executor in Apache Airflow. Executors sind nichts anderes als die Mechanismen, die Task-Instanzen zum Laufen bringen. Sie können natürlich zwischen den in Airflow verfügbaren Optionen wechseln (dank ihrer gemeinsamen API), wenn sich Ihre Anforderungen ändern.
Die wichtigsten Arten von Executoren in Apache Airflow sind:
Lokale Testamentsvollstrecker:
- Debug-Executor
- Lokaler Executor, sequentiell
- Testamentsvollstrecker
Remote-Executoren:
- Dask Executor
- Kubernetes Executor
- Celery Testamentsvollstrecker
- CeleryKubernetes Executor
Airflow Celery Executor
Zwei der Airflow-Executoren ermöglichen den parallelen Betrieb vieler Aufgaben. Einer von ihnen ist der Airflow Celery Executor. Mit dieser Lösung können Aufgaben effizient auf viele Mitarbeiter verteilt (ihre Anzahl sowie die erforderlichen Ressourcen können im Voraus definiert werden) und parallel ausgeführt werden.
Was musst du darüber wissen?
Das Wichtigste zuerst. Ein Vergleich von Airflow mit Celery ist sinnlos, da der Celery Executor tatsächlich ein Teil von Apache Airflow ist. Die richtige Frage lautet: Wie unterscheidet sich Celery von den anderen Executoren von Airflow? Was macht es besonders und lohnt sich, es zu verwenden?
Airflow Celery ist eine Aufgabenwarteschlange. Sie kann zum Ausführen von Python-Prozessen (Aufgaben) verwendet werden. Es verfügt über eigene Tools, die ein Benutzer möglicherweise benötigt, und professionellen Support für diejenigen, die diese Lösung in der Produktion einsetzen möchten. Der Airflow Celery Executor ist tatsächlich einer der beliebtesten Executoren, der von Airflow-Benutzern für die Skalierung verwendet wird, indem die Arbeitslast auf viele Mitarbeiter verteilt wird, die auf verschiedenen Maschinen arbeiten können.
Also, wie funktioniert es? Um die Arbeitsbelastung zu bewältigen, muss der Airflow Celery Executor Aufgaben auf mehrere Mitarbeiter übertragen. Das macht er mithilfe von Nachrichten. Der Deployment Scheduler stellt eine Nachricht in die Warteschlange. Die Nachricht wird später von dem Worker empfangen, der die Aufgabe ausführen wird. Es ist gut zu erwähnen, was passiert, wenn ein Fehler auftritt. Wenn der einer Aufgabe zugewiesene Arbeiter diese nicht erledigt, weist Airflow Celery die Aufgabe ziemlich schnell einem anderen Arbeiter zu.
Es gibt viele Executoren und natürlich ist Airflow Celery nicht der einzige, der mehrere Aufgaben parallel ausführen kann. Warum sollten Sie es dann in Ihrer Produktion verwenden? Nun, jeder Ausführende zeichnet sich durch etwas aus, und Sie sollten — wie Unternehmen es immer tun sollten, bevor sie einen Tech-Stack oder den richtigen Ansatz für ein bestimmtes Projekt auswählen — Ihre Bedürfnisse analysieren. Lokale Ausführende ermöglichen es Benutzern, Anwendungen im Hinblick auf das Ressourcenmanagement effizient zu testen (selbst wenn sie mit sehr hohen Arbeitslasten zu tun haben). Airflow Celery scheint jedoch eine viel bessere Option für den Betrieb von DAGs in der Produktion zu sein, wenn Sie einen bestimmten Prozess schnell erledigen müssen.
Herausforderungen bei der Verwendung von Sellerie mit Airflow
Der Airflow Celery Executor wird von Datenpipelines-Ingenieuren auf der ganzen Welt verwendet. Wie bei jeder anderen Lösung hat er seine Schwachstellen. Bei der Verwendung von Celery mit Airflow ist es am schwierigsten, die Menge an Ressourcen, die für die Ausführung aller geplanten Aufgaben erforderlich sind, richtig einzuschätzen. Die Anpassung der Anzahl der Mitarbeiter ist der Schlüssel zum Erfolg. Dennoch kann ein erfahrenes Team es effizient nutzen. Einer der am häufigsten genannten Nachteile ist sicherlich das Fehlen eines Mechanismus, mit dem Celery-Mitarbeiter auf der Grundlage der tatsächlichen Auslastung der Aufgabenwarteschlange sofort skaliert werden können. Das Problem kann jedoch mit KEDA gelöst werden.
Im Allgemeinen erfordert die Verwendung von Celery erweiterte Kenntnisse in einem von zwei Message-Brokern — Hase MQ oder Redis. Es geht darum, die Warteschlangen für Mitarbeiter einzurichten und zu verwalten.
Vorteile der Verwendung des Airflow Celery Executor
Einer der wichtigsten Vorteile der Verwendung von Celery ist die Tatsache, dass damit Aufgaben parallel ausgeführt werden können — wie bereits erwähnt, gibt es in Airflow nur zwei solcher Executoren, was Celery schon zu etwas Besonderem macht. Der zweite Grund, warum Sie den Einsatz in Betracht ziehen sollten, ist seine horizontale Skalierbarkeit. In Airflow Celery können Sie jederzeit neue Arbeiter hinzufügen, wenn Sie sie benötigen, und sie sind sofort einsatzbereit. Sie können sie sofort nutzen, was die Gesamteffizienz von Apache Airflow erheblich verbessert. Benutzer können sich auch dafür entscheiden, einige Aufgaben zu priorisieren, die sie für wichtiger halten als andere.
Zusammenfassend sind die Hauptvorteile der Verwendung des Airflow Celery Executor:
- die Fähigkeit, Aufgaben parallel auszuführen
- horizontale Skalierbarkeit
- Effizienz
- die Priorisierungsoption
Sie müssen auch bedenken, dass die oben genannten potenziellen Herausforderungen leicht überwunden werden können, indem Sie Airflow mit dem Kubernetes Executor verwenden — Airflow with Celery kann in Kubernetes bereitgestellt werden. Zusätzlich ist in der neuen Version von Airflow (2.0.) ein neuer Executor verfügbar — CeleryKubernetes. Es bietet Benutzern das Beste aus beiden Welten.
Der CeleryKubernetes Executor — was ist das?
Der Kubernetes Executor führt jede Instanz der Aufgabe in seinem eigenen Kubernetes-Pod aus — auf diese Weise erhalten bestimmte Aufgaben ihren eigenen, dedizierten Ressourcenbereich. Dank dieser Lösung wirkt sich eine falsche Einschätzung der benötigten Mitarbeiter für eine Aufgabe nicht auf die Ausführung einer anderen Aufgabe aus. Kubernetes hat, ebenso wie Celery, seine Vor- und Nachteile. Sellerie scheint sich hervorragend für eine Vielzahl von Aufgaben zu eignen, die eine ähnliche Menge an Ressourcen benötigen. Kubernetes ist eine ideale Lösung, um für jede Aufgabe eine separate Umgebung zu erstellen, und ermöglicht es Airflow, anspruchsvollere Aufgaben zu erledigen. Es ist tatsächlich sehr wichtig zu erwähnen, dass Kubernetes zwar keine ungenutzten Pods (wie solche ohne Aufgaben) aufbewahrt, Celerys jedoch eine vordefinierte Anzahl von Arbeitern beibehält, unabhängig davon, ob sie benötigt werden oder nicht.
CeleryKubernetes ist eine Kombination aus Sellerie und Kubernetes. Einfach ausgedrückt: Wenn Sie ihn auswählen, haben Sie die Möglichkeit, beide Executoren gleichzeitig zu verwenden, was bedeutet, von all den Vorteilen zu profitieren, die sie bieten. Um diese Kombination verwenden zu können, müssen Sie natürlich beide Executoren konfigurieren, was einige Zeit in Anspruch nehmen kann. Trotzdem werden Sie selbst sehen, dass es sich lohnt. Der CeleryKubernetes Executor wird für Prozesse empfohlen, die aus vielen anspruchslosen Aufgaben bestehen, die mit Celery ausgeführt werden könnten, aber auch einige ressourcenintensive Aufgaben enthalten (oder Aufgaben, die isoliert ausgeführt werden sollten).
Apache Airflow 2.0. brachte verschiedene Änderungen und Verbesserungen mit sich. Es braucht Zeit, um zu lernen, wie Sie sie zu Ihrem Vorteil nutzen können, aber Sie sollten auf jeden Fall einige der neuen Lösungen ausprobieren. Durch die Kombination von Airflow Celery und Kubernetes Executors können Unternehmen ihre Arbeit effizienter erledigen. Es gibt ihnen auch mehr Flexibilität, da sie nicht mehr durch die Notwendigkeit eingeschränkt sind, nur einen dieser Executoren zu verwenden. Möchten Sie anfangen, die neue Version von Apache Airflow zu verwenden? Vielleicht möchten Sie lernen, wie Sie dieses Tool effizienter nutzen können? Wir helfen Ihnen gerne oder beraten Sie bei der Verbesserung Ihrer Geschäftsprozesse. Kontaktiere uns für weitere Informationen.
