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上文说到使用Airflow进行任务调度大体步骤如下：
- 创建python文件，根据实际需要，使用不同的Operator
- 在python文件不同的Operator中传入具体参数，定义一系列task
- 在python文件中定义Task之间的关系，形成DAG
- 将python文件上传执行，调度DAG，每个task会形成一个Instance
- 使用命令行或者WEBUI进行查看和管理
以上python文件就是Airflow python脚本，使用代码方式指定DAG的结构。
下面我们以调度执行shell命令为例，来讲解Airflow使用。
1. 首先我们需要创建一个python文件，导入需要的类库
# 导入 DAG 对象，后面需要实例化DAG对象
from airflow import DAG
# 导入BashOperator Operators,我们需要利用这个对象去执行流程
from airflow.operators.bash import BashOperator注意：以上代码可以在开发工具中创建，但是需要在使用的python3.7环境中导入安装Airflow包。
D:\ProgramData\Anaconda3\envs\python37\Scripts>pip install apache-airflow==2.1.3 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2. 实例化DAG
from datetime import datetime, timedelta
# default_args中定义一些参数，在实例化DAG时可以使用，使用python dic 格式定义
default_args = {
'owner': 'airflow', # 拥有者名称
'start_date': datetime(2021, 9, 4), # 第一次开始执行的时间，为 UTC 时间
'retries': 1, # 失败重试次数
'retry_delay': timedelta(minutes=5), # 失败重试间隔
}
dag = DAG(
dag_id = 'myairflow_execute_bash', #DAG id ,必须完全由字母、数字、下划线组成
default_args = default_args, #外部定义的 dic 格式的参数
schedule_interval = timedelta(days=1) # 定义DAG运行的频率,可以配置天、周、小时、分钟、秒、毫秒
)注意：
- 实例化DAG有三种方式
第一种方式：
with DAG("my_dag_name") as dag:
op=XXOperator(task_id="task")第二种方式（以上采用这种方式）：
my_dag = DAG("my_dag_name")
op = XXOperator(task_id="task", dag=my_dag)第三种方式：
@dag(start_date=days_ago(2))
def generate_dag():
op = XXOperator(task_id="task")
dag = generate_dag()- baseoperator基础参数说明：
可以参照：
http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/_api/airflow/models/baseoperator/index.html#module-airflow.models.baseoperator查看baseopartor中更多参数。
- DAG参数说明
可以参照：
http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/_api/airflow/models/dag/index.html 查看DAG参数说明，也可以直接在开发工具点击DAG进入源码看下对应参数有哪些。
3. 定义Task
当实例化Operator时会生成Task任务，从一个Operator中实例化出来对象的过程被称为一个构造方法，每个构造方法中都有“task_id”充当任务的唯一标识符。
下面我们定义三个Operator，也就是三个Task，每个task_id 不能重复。
# operator 支持多种类型， 这里使用 BashOperator
first = BashOperator(
task_id='first',
bash_command='echo "run first task"',
dag=dag
)
middle = BashOperator(
task_id='middle',
bash_command='echo "run middle task"',
dag=dag
)
last = BashOperator(
task_id='last',
bash_command='echo "run last task"',
dag=dag,
retries=3
)注意：
- 每个operator中可以传入对应的参数，覆盖DAG默认的参数，例如：last task中“retries”=3 就替代了默认的1。任务参数的优先规则如下：①.显示传递的参数 ②.default_args字典中存在的值③.operator的默认值（如果存在）。
- BashOperator使用方式参照：http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/howto/operator/bash.html#howto-operator-bashoperator
4. 设置task依赖关系
#使用 set_upstream、set_downstream 设置依赖关系,不能出现环形链路，否则报错
# middle.set_upstream(first) # middle会在first执行完成之后执行
# last.set_upstream(middle) # last 会在 middle执行完成之后执行
#也可以使用位移符来设置依赖关系
first >> middle >>last # first 首先执行，middle次之，last最后
# first >> [middle,last] # first首先执行，middle ,last并行执行注意：当执行脚本时，如果在DAG中找到一条环形链路（例如：A->B->C-A）会引发异常。更多DAG task依赖关系可参照官网：http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/concepts/dags.html#task-dependencies
5. 上传python配置脚本
到目前为止，python配置如下：
# 导入 DAG 对象，后面需要实例化DAG对象
from airflow import DAG
# 导入BashOperator Operators,我们需要利用这个对象去执行流程
from airflow.example_dags.example_bash_operator import dag
from airflow.operators.bash import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta
# default_args中定义一些参数，在实例化DAG时可以使用，使用python dic 格式定义
default_args = {
'owner': 'airflow', # 拥有者名称
'start_date': datetime(2021, 9, 4), # 第一次开始执行的时间，为 UTC 时间
'retries': 1, # 失败重试次数
'retry_delay': timedelta(minutes=5), # 失败重试间隔
}
dag = DAG(
dag_id = 'myairflow_execute_bash', #DAG id ,必须完全由字母、数字、下划线组成
default_args = default_args, #外部定义的 dic 格式的参数
schedule_interval = timedelta(days=1) # 定义DAG运行的频率,可以配置天、周、小时、分钟、秒、毫秒
)
# operator 支持多种类型， 这里使用 BashOperator
first = BashOperator(
task_id='first',
bash_command='echo "run first task"',
dag=dag
)
middle = BashOperator(
task_id='middle',
bash_command='echo "run middle task"',
dag=dag
)
last = BashOperator(
task_id='last',
bash_command='echo "run last task"',
dag=dag,
retries=3
)
#使用 set_upstream、set_downstream 设置依赖关系,不能出现环形链路，否则报错
# middle.set_upstream(first) # middle会在first执行完成之后执行
# last.set_upstream(middle) # last 会在 middle执行完成之后执行
#也可以使用位移符来设置依赖关系
first >> middle >>last # first 首先执行，middle次之，last最后
# first >> [middle,last] # first首先执行，middle ,last并行执行将以上python配置文件上传到$AIRFLOW_HOME/dags目录下，默认$AIRFLOW_HOME为安装节点的“/root/airflow”目录，当前目录下的dags目录需要手动创建。
6. 重启Airflow
“ps aux|grep webserver”和“ps aux|grep scheduler”找到对应的airflow进程杀掉，重新启动Airflow。重启之后，可以在airflow webui看到对应的DAG ID ”myairflow_execute_bash”。
7. 执行airflow
按照如下步骤执行DAG，首先打开工作流，然后“Trigger DAG”执行，随后可以看到任务执行成功。
查看task执行日志：
