本教程演示了使用Apache氣流，Docker和PostgreSQL構建強大的數據管道，以使數據傳輸從CSV文件自動化到數據庫。 我們將介紹有效工作流程管理的核心氣流概念，例如DAG，任務和操作員。

該項目展示了創建可靠的數據管道，該數據管線讀取CSV數據並將其寫入PostgreSQL數據庫。我們將集成各種氣流組件，以確保有效的數據處理和維護數據完整性。 [2

設置和配置Apache Airflow用Docker進行工作流動自動化。

集成了postgresql，以在氣流管道內進行數據管理。 主讀取CSV文件，並將數據插入到PostgreSQL數據庫中。 使用氣流和docker構建和部署可擴展的，高效的數據管道。

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對Docker容器和命令
• 的基本理解
基本linux命令
基本的python知識
體驗從Dockerfiles構建Docker圖像，並使用Docker Compose
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Apache Airflow（AirFlow）是用於編程，調度和監視工作流程的平台。 將工作流定義為代碼可改善可維護性，版本控制，測試和協作。它的用戶界面簡化了可視化管道，監視進度和故障排除。 [2 [2

dag（定向acyclic graph）：一個工作流藍圖顯示任務依賴關係和執行順序。 這是工作流程的視覺表示。

• 任務：
工作流程中的單個操作（例如，混合成分）。
• 運算符：
任務的構建塊，定義了運行Python腳本或執行SQL之類的操作。 關鍵運算符包括
• pythonoperator
dummyoperator
• ，
• 管理連接到外部系統（例如數據庫）的憑據。

[2

使用Docker確保一個一致且可重複的環境。 [自動化圖像創建。 以下說明應保存為 dockerfile

（無擴展）：

來自Apache/AirFlow：2.9.1-Python3.9 用戶根 複製要求.txt /requirentess.txt 運行pip3 install-upgrade pip && pip3 install -no-cache-dir -r /requirentess.txt 運行pip3安裝apache-airflow-providers-apache-spark-spark-apache-air flow-providers-amazon 運行apt-get update && apt-get install -y gcc python3-dev openjdk-17-jdk && apt-get clean

此

使用官方的氣流映像，從

安裝依賴項，並安裝必要的氣流提供程序（顯示了Spark和AWS示例；您可能需要其他）。 docker-compose.yml 編排docker容器。 以下配置定義了網絡服務器，調度程序，觸發器，CLI，INIT和POSTGRESQL的服務。 請注意，用於共享設置以及與PostgreSQL數據庫的連接的

x-airflow-common

部分的使用。 （完整的
• 在此處包含太長，但上面顯示了關鍵部分）。 [2
創建一個項目目錄。
• 添加 dockerfile docker-compose.yml
• 列表必要的python packages（例如，pandas）。 在訪問氣流UI。
在氣流UI中創建一個PostgreSQL連接（使用
• 作為連接ID）。 創建一個示例 input.csv file。 [2 [2 [2 A PythonOperator (
generate_insert_queries
• ) reads the CSV and generates SQL INSERT statements, saving them to
dags/sql/insert_queries.sql
• . [2
（完整的

代碼在此處包含太長，但上面顯示了關鍵部分）。

結論：

該項目使用氣流，Docker和PostgreSQL演示了完整的數據管道。 它突出了自動化的好處以及將Docker用於可再現環境的好處。 運算符和DAG結構的使用是高效工作流程管理的關鍵。 （剩下的部分，包括FAQS和GITHUB REPO，都省略了。