Amazon MWAA（Amazon Managed Workflows for Apache Airflow）を利用する場合のローカル開発環境として便利なaws-mwaa-local-runnerを紹介します。 こんにちは。サービスグループの武田です。 AWSは多くのマネージドサービスを提供していますが、ではそれを利用する場合の開発環境をどうしようかという課題があります。動作確認は常にAWSで行えばよいという考え方もあります。一方で、たとえばDynamoDBであればDynamoDB Localを使うなどローカルで実行可能な環境を作れる場合もあります。 AWSではAmazon Managed Workflows for Apache Airflow（MWAA）という、Airflowのマネージドサービスを提供しています。今回はMWAAのローカル環境についてです。名前からも分かるとおり中身はA

しばらくぶりにApache Airflowについての調べ物です。 今回はAmazon Managed Workflows for Apache Airflow、略してMWAAの公式リファレンス原文にあたりました。 かなり端折ったかたちですが抄訳を載せておきます（末尾に「そもそもなんで原文にあたるんだ」の説明アリ）。 MWAAとは？ Apache Airflowを自動で構築・運用するマネージド・サービス。 大規模なエンドツーエンドのデータパイプラインを構築し運用するのを容易化。 MWAAを使用することで、ユーザー開発者はスケーラビリティや可用性、セキュリティのためにインフラストラクチャの管理をすることなしに、AirflowとPythonによりワークフローを作成できる。 MWAAはワークフロー実行に必要なキャパシティに合わせて自動的にスケール、ワークフローをAWSの提供するセキュリティ・サービ

こんにちは。 長野県の燕岳に登ったところ、親子の雷鳥に出くわした山本です。とても可愛かったです。 Amazon MWAA (Amazon Managed Workflows for Apache Airflow) のネットワーク構成と料金の概算。 Amazon MWAA の検証をしています。 Amazon MWAA のネットワーク構成がいくつかあるように見えたため、整理も兼ねて本記事を執筆しています。 この記事を読むと、Amazon MWAAのネットワーク構成を整えた上で、MWAAのサービス画面から環境を作れるようになります。 この記事に書くこと 書くこと Amazon MWAA の環境を作成する際の考慮点。主にネットワーク周り。 Amazon MWAA の環境を維持するための料金。 書かないこと Amazon MWAA を用いたジョブの実行方法。他の記事で触れる予定。 Amazon MW

Amazon Managed Workflows for Apache Airflowとは Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (以下MWAAと呼びます) は、ワークフロー制御ツールであるApache AirflowのAWSマネージドサービスです。 マネージドサービスのため、デプロイの簡易化、オートスケーリング、AWSサービスのプラグインのインテグレーションを行うことができるのが特徴になります。 MWAAのセットアップ方法 事前準備 MWAAのセットアップを行うには事前にMWAAの情報の格納を行うS3のバケットを作成しておく必要があります。 ここでは、airflow-${AWS_ACCOUNT_ID}-${AWS_REGION}-bucketというバケットを作成して、以下の３つのフォルダも作成しておきます。 dags in0 out0 M

apache airflowは様々なサービスを含んでいて何が何をしているのか良くわからない上に設定項目も無数にありそれぞれが指すパラメータも抽象的でドキュメントが整っておらずバージョンを重ねるごとに負債が増えていっているソフトウェアであるにもかかわらずよく使われています。何をするソフトなのか、をひとことで言うと、「cronのパイプラインをweb UI付きで管理できる」ソフトです。 内部で運用している企業は本当にちゃんと分散させて安定稼働しているのか？という程度には単一ホストを想定した設計になっていて、マイクロサービスっぽさに騙されて複数ノードに展開すると軽く地獄を見ます。地獄を見ないためにdocker imageを作ってみました。alpine linuxを使っているので軽いです(約1GB。。。airflowの割には、軽いです)。airflow v1.9です。

Overview 2022年になっても、まだ、airflowをec2上にinstallしていて、さらに、はまるので,いろいろメモ 設定としては dockerなし、 ec2にそのままairflowを建てる dbはrdsをつかわなくてlocalにinstall. rdsは高い mysql community server. ver. 5.7. mariadbはエラーがでてたので、安全策で postgresqlも9はサポート対象外 celery memo https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/start.html 基本、ver.2になっていろいろ変わっているのでこれを読んでそのまま設定 dbの設定もこまかく書いている。 mysqlの airflow db initのエラーの対処方法も書いている timestampのdefaul

ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。サイエンス統括本部でYahoo!ショッピングやPayPayモールのおすすめ機能（レコメンドシステム）の開発を担当している正沢です。 この記事では、別々に作られた複数の機械学習のバッチジョブ管理システムをApache Airflow（以降、Airflowと記載します）に集約して、運用負荷を低減した事例を簡単なシステム構成とともに紹介したいと思います。 ※ レコメンドシステムの開発ではプライバシーポリシーの範囲内で取得したデータを用いて行っています Yahoo!ショッピングのレコメンドとは？ Yahoo!ショッピングやPayPayモールには、ユーザーがなにか商品を見ている時に、他にも興味を持ってもらえそうな商品を推薦するレ

電通デジタルでSREをしている神田です。 この記事は電通デジタルアドベントカレンダーの4日目の記事です。前回の記事は「Reactアプリケーション内でGoogle Analytics計測をする際、react-gaを使わず、gtag.jsを利用した方法とその選択理由」でした。 電通デジタルのいくつかの開発プロジェクトでは、データ処理のためのワークフローエンジンとしてAirflowが採用されています。 この記事では、Airflow 2.0で改善された機能の1つである、スケジューラーのHA(High Availability)対応について解説します。 Airflow 2.0で提供される機能について詳しく知りたい方はAirflow 2.0 Planningを参照してください。 そもそも、スケジューラーって何をしているの？スケジューラーは、DAGやタスクを監視し依存関係をもとに実行可能なTaskIns

1. [課題] DAGが肥大化してタスクの修正がしづらい Airflowのワークフロー(DAG)の構築は以下の流れで行われます。 DAGインスタンスを生成 タスクを生成 タスク間の依存関係を定義 例えば、以下のコード例は3つのタスクから構成されるDAGを構築しています。まず、create_value_task タスクで初期値(10)を出力し 次に add_value_task タスクで出力値を読み込んで100を加算し、最後に show_value_task タスクで加算後の値を表示しています。 from airflow.models.taskinstance import TaskInstance from airflow.operators.python import PythonOperator from airflow.operators.bash import BashOperat

はじめに 前提 Airflow も分からないし Python も書いたことない人向け 公式ドキュメントのクイックスタートとチュートリアルに取り組む予定である https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/start/index.html https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/tutorial.html 目的 「Airflow 入門するにあたってドキュメント読むのめんどくさい。とにかくすぐ始めたい」という人がとにかくすぐ始めるのに最低限必要な作業がわかること。 インストール クイックスタートには、Docker で試す場合とローカルにインストールしてしまう場合の 2 種類あるが、ローカルにインストールする方がよい。これはその後のチュートリアルに沿ってコードを真似て

# Apache AirflowのPoCをした話 はじめに 弊社『DELISH KITCHEN』のデータプラットフォーム上では、日々発生するデータをLakehouseプラットフォームに集約しており、Databricks上で処理される多数のETLジョブが存在しています。しかし、現在利用しているジョブ管理ツールでは、Databricksのジョブ同士の依存関係を細かく設定することが出来ず、実行ジョブが肥大化してしまう問題があります。 これらを適切な粒度で依存関係を設定出来るようにするため、DAGによるワークフロー定義が可能なApache Airflowを導入しました。その際に行ったPoCでの所感をお話します。 Lakehouseプラットフォームについてはこちらの記事で紹介されています。 Delta LakeとLakehouseプラットフォームによるデータウェアハウス設計 現状 Databrick

ETLワークフローエンジン Apache Airflowを、Kubernetes on Rancherで、HELMインストールする設定メモ。 KubernetesやRancherの設定はこちら https://qiita.com/suzukihi724/items/00b167c6f5f2ddeca718 Airflowとは？ ・ビッグデータパイプラインを管理するためのワークフロー自動化およびスケジューリングを行うOSS ・2014年にAirbnbで開発され、現在はThe Apache Software Foundationのトップレベルプロジェクト ・pythonやbashでタスクを定義可能 ・有向非巡回モデル (DAG) としてタスクのワークフローを作る ・複数クラスタでの並列分散実行も可能 ・AdobeやGoogleなど200を超える組織で利用中 ・GCPの「Cloud Compos

GKE autopilot編はこちら モチベーション マネージドAirflow(Cloud ComposerとかMWAA)は高いから自前で作って運用出来ないものか 想定している読者 上記のモチベーションに共感できる kubectlちょっと出来る GCPちょっと出来る helmちょっと出来る 事前準備 ドメインの取得 今回はGoogle Domainsにて取得した momota.dev　を使用します Cloud DNSゾーンの作成 まず、DNSゾーンを作成します。 作成するとNSレコードが自動で作成されているので、そこに記載されているネームサーバーを、登録したドメインレジストラのカスタムネームサーバーに登録して更新をします カスタムネームサーバーの登録(Google Domainsの場合) このネームサーバーの変更が反映されるまでに最大48時間ほどかかるようなので事前にしておくと良いです。