Python中如何实现类似Azkaban的客户端工具？

使用方式：
1、使用 pip 安装pip install pykaban
2、打包上传工程pykaban --project-path 指定工程目录 --project-name 指定工程名称
3、自定义您的用户名~/.pykabanrc

扩展功能：
1、自动修改文本文件的\r\n为\n解决 windows 打包上传 azkaban 报错问题
2、自动解析工程目录下的 schedule.txt 文件，格式flowname: 0 15 8 * * ? *，并配置作业调度
3、其他功能集思广益中。。。

逻辑很简单就是封装了官方的 ajax 接口，求 star 求指点 https://github.com/xiaoshuai/pykaban
Python中如何实现类似Azkaban的客户端工具？


1 回复

我理解你想在Python里实现一个类似Azkaban的工作流调度客户端。Azkaban的核心是DAG（有向无环图）工作流管理，Python里可以用airflow的DAG模块或者自己实现一个轻量级版本。

下面是一个简单的DAG工作流客户端实现示例：

from typing import Dict, List, Callable, Optional
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

class TaskStatus(Enum):
    PENDING = "pending"
    RUNNING = "running"
    SUCCESS = "success"
    FAILED = "failed"

@dataclass
class Task:
    """任务节点"""
    name: str
    command: Callable
    dependencies: List[str]
    status: TaskStatus = TaskStatus.PENDING
    
    def run(self):
        """执行任务"""
        self.status = TaskStatus.RUNNING
        try:
            result = self.command()
            self.status = TaskStatus.SUCCESS
            return result
        except Exception as e:
            self.status = TaskStatus.FAILED
            raise e

class WorkflowClient:
    """工作流客户端"""
    
    def __init__(self, name: str):
        self.name = name
        self.tasks: Dict[str, Task] = {}
        self.graph = nx.DiGraph()
        
    def add_task(self, name: str, command: Callable, 
                 depends_on: Optional[List[str]] = None):
        """添加任务"""
        depends_on = depends_on or []
        
        # 创建任务
        task = Task(name=name, command=command, dependencies=depends_on)
        self.tasks[name] = task
        
        # 更新图结构
        self.graph.add_node(name)
        for dep in depends_on:
            self.graph.add_edge(dep, name)
            
        # 检查是否有循环依赖
        if not nx.is_directed_acyclic_graph(self.graph):
            raise ValueError("检测到循环依赖！")
            
    def run(self):
        """执行工作流"""
        # 拓扑排序确定执行顺序
        execution_order = list(nx.topological_sort(self.graph))
        
        results = {}
        for task_name in execution_order:
            task = self.tasks[task_name]
            
            # 检查依赖是否都成功
            for dep in task.dependencies:
                if self.tasks[dep].status != TaskStatus.SUCCESS:
                    raise RuntimeError(f"任务 {task_name} 的依赖 {dep} 失败")
            
            # 执行任务
            print(f"执行任务: {task_name}")
            result = task.run()
            results[task_name] = result
            
        return results
    
    def visualize(self):
        """可视化工作流"""
        pos = nx.spring_layout(self.graph)
        nx.draw(self.graph, pos, with_labels=True, node_color='lightblue',
                node_size=2000, font_size=10, font_weight='bold')
        plt.title(f"工作流: {self.name}")
        plt.show()

# 使用示例
def task1():
    print("执行任务1: 数据提取")
    return "data1"

def task2():
    print("执行任务2: 数据清洗")
    return "data2"

def task3():
    print("执行任务3: 数据分析")
    return "analysis_result"

# 创建工作流
client = WorkflowClient("数据分析流程")

# 添加任务（task3依赖task1和task2）
client.add_task("extract", task1)
client.add_task("clean", task2)
client.add_task("analyze", task3, depends_on=["extract", "clean"])

# 可视化
client.visualize()

# 执行工作流
results = client.run()
print(f"执行结果: {results}")

这个实现包含了几个关键部分：

  1. Task类：封装单个任务，包含执行逻辑和状态
  2. WorkflowClient：管理整个工作流，处理依赖关系和执行顺序
  3. DAG验证：使用networkx检查循环依赖
  4. 拓扑排序：确保任务按依赖顺序执行

如果你需要更完整的功能，可以考虑：

  • 添加任务重试机制
  • 实现任务状态持久化
  • 添加超时控制
  • 支持并行执行（用concurrent.futures）

不过说实话，如果项目复杂，直接用Airflow可能更省事，它已经解决了大部分生产环境的问题。

总结：用DAG加拓扑排序就能实现基本的工作流调度。

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