airflow-manual/airflow-docker

Educational Airflow Setup for Beginners

Простой учебный стенд Apache Airflow для начинающих, изучающих SQL и Python.

🎯 Цель проекта

Создать максимально простую среду для изучения Apache Airflow, где все переменные окружения захардкожены для удобства студентов.

📋 Предварительные требования

• Docker и Docker Compose
• Базовые знания Python и SQL
• Веб-браузер для доступа к интерфейсу Airflow

🚀 Быстрый старт

1. Клонирование и настройка

# Перейдите в директорию проекта
cd airflow-docker

# Создайте необходимые директории
mkdir -p dags data/input data/output logs

2. Запуск стенда

# Запустите все сервисы
docker-compose up -d

3. Доступ к интерфейсам

• Airflow UI: http://localhost:8080

  • Логин: admin
  • Пароль: admin

• PostgreSQL для тренировок: localhost:5432

  • База данных: training
  • Пользователь: student
  • Пароль: student

• PostgreSQL для метаданных Airflow: localhost:5434

  • База данных: airflow
  • Пользователь: airflow
  • Пароль: airflow

🏗️ Архитектура стенда

graph TB
    A[Airflow Webserver] --> B[PostgreSQL Metadata]
    C[Airflow Scheduler] --> B
    D[Educational DAGs] --> E[PostgreSQL Training]
    D --> F[Local Filesystem]
    
    A -- порт 8080 --> G[Пользователь]
    E -- порт 5432 --> H[SQL Клиент]
    
    subgraph "Контейнеры Docker"
        A
        C
        B
        E
    end
    
    subgraph "Локальная файловая система"
        F
        D
    end

📁 Структура проекта

airflow-docker/
├── docker-compose.yml          # Конфигурация Docker
├── .env                        # Переменные окружения (создается автоматически)
├── dags/                       # DAG файлы для обучения
│   ├── hello_world_dag.py      # Базовый пример
│   ├── sql_basic_dag.py       # Работа с SQL
│   ├── file_operations_dag.py # Обработка файлов
│   └── data_processing_dag.py # ETL пайплайн
├── data/                       # Данные для упражнений
│   ├── input/                  # Входные данные
│   └── output/                 # Результаты обработки
├── logs/                       # Логи Airflow
└── README.md                   # Эта инструкция

🎓 Учебные материалы

Неделя 1: Основы Airflow

Цели:

• Понимание структуры DAG
• Создание простых задач
• Настройка зависимостей между задачами

Примеры DAG:

• hello_world_dag.py - базовые операторы Python
• sql_basic_dag.py - работа с базами данных

Неделя 2: Интеграция с данными

Цели:

• Подключение к PostgreSQL
• Выполнение SQL запросов
• Обработка файлов CSV

Примеры DAG:

• file_operations_dag.py - работа с файлами
• data_processing_dag.py - ETL процессы

Неделя 3: Продвинутые возможности

Цели:

• Условное выполнение задач
• Обработка ошибок
• Параметризация workflows

Примеры DAG:

• branching_dag.py - условная логика
• error_handling_dag.py - обработка ошибок

🔧 Технические детали

Переменные окружения

Все переменные захардкожены для простоты:

# Airflow
AIRFLOW_USER=admin
AIRFLOW_PASSWORD=admin

# PostgreSQL для метаданных Airflow
POSTGRES_USER=airflow
POSTGRES_PASSWORD=airflow
POSTGRES_DB=airflow

# PostgreSQL для учебных упражнений
POSTGRES_USER=student
POSTGRES_PASSWORD=student
POSTGRES_DB=training

Порты

• 8080 - Airflow Webserver
• 5432 - PostgreSQL для тренировок
• 5433 - PostgreSQL для метаданных Airflow

🛠️ Управление стендом

Запуск сервисов

docker-compose up -d

Остановка сервисов

docker-compose down

Просмотр логов

# Логи Airflow
docker-compose logs airflow-webserver
docker-compose logs airflow-scheduler

# Логи PostgreSQL
docker-compose logs postgres-training
docker-compose logs postgres-metadata

Перезапуск конкретного сервиса

docker-compose restart airflow-webserver

🐛 Решение проблем

DAG не появляется в интерфейсе

• Проверьте, что файл находится в папке dags/
• Убедитесь в правильности синтаксиса Python
• Проверьте логи планировщика: docker-compose logs airflow-scheduler

Ошибки подключения к базе данных

• Убедитесь, что PostgreSQL запущен: docker-compose ps
• Проверьте логи PostgreSQL: docker-compose logs postgres-training

Задачи завершаются с ошибкой

• Проверьте логи задачи в интерфейсе Airflow
• Убедитесь в наличии необходимых Python пакетов

📚 Дополнительные ресурсы

• Официальная документация Airflow
• Учебные материалы в родительской папке

👥 Для преподавателей

Добавление новых DAG

1. Создайте файл Python в папке dags/
2. Убедитесь в правильности структуры DAG
3. Файл автоматически появится в интерфейсе Airflow

Изменение конфигурации

Все настройки находятся в docker-compose.yml и захардкожены для простоты использования.

Расширение функциональности

Для добавления новых сервисов или изменения конфигурации отредактируйте docker-compose.yml.

---

Примечание: Этот стенд предназначен исключительно для учебных целей. Для production использования требуется дополнительная настройка безопасности.