本教程演示了使用Apache气流，Docker和PostgreSQL构建强大的数据管道，以使数据传输从CSV文件自动化到数据库。 我们将介绍有效工作流程管理的核心气流概念，例如DAG，任务和操作员。

该项目展示了创建可靠的数据管道，该数据管线读取CSV数据并将其写入PostgreSQL数据库。我们将集成各种气流组件，以确保有效的数据处理和维护数据完整性。 [2

设置和配置Apache Airflow用Docker进行工作流动自动化。

集成了postgresql，以在气流管道内进行数据管理。 主读取CSV文件，并将数据插入到PostgreSQL数据库中。 使用气流和docker构建和部署可扩展的，高效的数据管道。

[2

对Docker容器和命令
• 的基本理解
基本linux命令
基本的python知识
体验从Dockerfiles构建Docker图像，并使用Docker Compose
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Apache Airflow（AirFlow）是用于编程，调度和监视工作流程的平台。 将工作流定义为代码可改善可维护性，版本控制，测试和协作。它的用户界面简化了可视化管道，监视进度和故障排除。 [2 [2

dag（定向acyclic graph）：一个工作流蓝图显示任务依赖关系和执行顺序。 这是工作流程的视觉表示。

• 任务：
工作流程中的单个操作（例如，混合成分）。
• 运算符：
任务的构建块，定义了运行Python脚本或执行SQL之类的操作。 关键运算符包括
• pythonoperator
dummyoperator
• ，
• 管理连接到外部系统（例如数据库）的凭据。

[2

使用Docker确保一个一致且可重复的环境。 [自动化图像创建。 以下说明应保存为 dockerfile

（无扩展）：

来自Apache/AirFlow：2.9.1-Python3.9 用户根 复制要求.txt /requirentess.txt 运行pip3 install-upgrade pip && pip3 install -no-cache-dir -r /requirentess.txt 运行pip3安装apache-airflow-providers-apache-spark-spark-apache-air flow-providers-amazon 运行apt-get update && apt-get install -y gcc python3-dev openjdk-17-jdk && apt-get clean

此

使用官方的气流映像，从

安装依赖项，并安装必要的气流提供程序（显示了Spark和AWS示例；您可能需要其他）。 docker-compose.yml 编排docker容器。 以下配置定义了网络服务器，调度程序，触发器，CLI，INIT和POSTGRESQL的服务。 请注意，用于共享设置以及与PostgreSQL数据库的连接的

x-airflow-common

部分的使用。 （完整的
• 在此处包含太长，但上面显示了关键部分）。 [2
创建一个项目目录。
• 添加 dockerfile docker-compose.yml
• 列表必要的python packages（例如，pandas）。在访问气流UI。
在气流UI中创建一个PostgreSQL连接（使用
• 作为连接ID）。 创建一个示例 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

代码在此处包含太长，但上面显示了关键部分）。

结论：

该项目使用气流，Docker和PostgreSQL演示了完整的数据管道。 它突出了自动化的好处以及将Docker用于可再现环境的好处。 运算符和DAG结构的使用是高效工作流程管理的关键。 （剩下的部分，包括FAQS和GITHUB REPO，都省略了。