Apache Airflow入門 (マーケティングデータ分析基盤技術勉強会)

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三上威 (フリーランスITエンジニア) twitter: @takemikami
マーケティングデータ分析基盤技術勉強会
『Apache Airflow 入門』
Apache Airflowの概要・Airflowによるジョブ実行と利用シーン
1
Airflow
2017.3.16 株式会社フロムスクラッチ社内勉強会
Copyright (C) 2017 Takeshi Mikami. All rights reserved.
フロムスクラッチ
社内勉強会

はじめに
• 本勉強会では、Airflowの以下の点についてお話しします。
– Apache Airflowの概要と特徴の紹介
– Airflowでの簡単なワークフローを実行方法
– Airflowの特徴を活かせる利用シーンの紹介
2Copyright (C) 2017 Takeshi Mikami. All rights reserved.
本勉強会で説明する内容の概要を示します。
Python言語で定義したワークフローを
スケジュール・モニタリングするプラットフォーム
Apache Airflowとは

アジェンダ
• Apache Airflowとは
– Apache Airflowとは
– Apache Airflowの特徴
– いわゆるジョブ管理ツールとの違い
– 類似ツールの紹介
• Apache Airflowでのジョブ実行
– Airflowのセットアップ
– AirflowのUI
– デモ
• Apache Airflowの利用シーン
– レポーティングでの利用イメージ
– 機械学習での利用イメージ
Apache Airflow入門のアジェンダを示します。

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• Apache Airflowとは
• Apache Airflowの特徴
• いわゆるジョブ管理ツールとの違い
• 類似ツールの紹介

• Python言語によるタスクのワークフロー定義
• 依存関係に基づいたジョブの実行
• ワークフロー管理のためのUI提供
– パイプラインのヴィジュアライズ
– プロセスのモニタリング
Apache Airflowの紹介をします。
Python言語で定義したワークフローを
スケジュール・モニタリングするプラットフォーム

Apache Airflowの特徴
• タスクの依存関係をPython言語で定義・管理
– 特別な記法の習得が不要
– ワークフローの定義を、SCMで管理しやすい
• タスクの依存関係に基づいたワークフローの動的生成
– タスクの要求変換の対応が容易
• タスクの実行ログの管理と再実行
– 未実行のタスクのみ実行するスケジュールが可能
Airflowの主な特徴について説明します。

タスクの依存関係の考え方
• 「売上」「商品原価」「媒体別広告費」→「広告効果レポート」
ワークフローの依存関係は、以下の２つになる
タスクの依存関係の考え方の整理します。
広告費
集計
媒体商品別
広告費
広告効果
集計
広告効果
レポート
売上
商品原価
媒体B
広告費
媒体A
広告費
利益計算
商品別
利益
依存関係
依存関係

ワークフロー動的生成の基本： DAG(有向非巡回グラフ)
• DAG(Directed Acyclic Graph, 有向非巡回グラフ)であれば、
タスクの依存関係はトポロジカルソートで解決できる
• DAGとはCycle(閉路)を持たない有向グラフのこと
ワークフローの動的生成に関する用語について整理します。
DAGの例：
2
11
5
10
9
7 8
3
Cycleの例：
2
11
5
10
9
7 8
3
Cycle
→依存関係を解決可能 →依存関係を解決できない

ワークフロー動的生成の基本：トポロジカルソート
• トポロジカルソートとは、DAGの各nodeを
「どのnodeもその被依存nodeより前にあるように」並べること。
ワークフローの動的生成に関する用語について整理します。
トポロジカルソートの結果：
・ 7, 5, 3, 11, 8, 2, 9, 10 (見た目において左から右、上から下への順)
・ 3, 5, 7, 8, 11, 2, 9, 10 (数値的に小さなノードを前に持ってくる)
・ 3, 7, 8, 5, 11, 10, 2, 9
・ 5, 7, 3, 8, 11, 10, 9, 2 (辺の数が少ないノードを前に持ってくる)
・ 7, 5, 11, 3, 10, 8, 9, 2 (辺の数が多いノードを前に持ってくる)
・ 7, 5, 11, 2, 3, 8, 9, 10
※Wikipediaから ( https://ja.wikipedia.org/wiki/トポロジカルソート )
7 5 3
11 8
2 9 10

未実行のタスクのみを実行する仕組み
• Airflowでは依存関係・実行ログの情報を元に、
必要なタスクのみをスケジュールして実行出来る
Airflowで未実行のタスクのみを実行する仕組みを説明します。
7 5 3
11 8
2 9 10
２のスケジュール：９のスケジュール：
7 5 3
11 8
2 9 10
7 5 3
11 8
2 9 10
２の実行後：
→７, ５, １１の実行は不要

いわゆるジョブ管理ツールとの違い
• もっとも大きな違いは、
「タスクの依存関係に基づいてワークフローを動的に生成」
• メリット：要求出力ごとのワークフローの定義が不要
→要求出力の変化が激しい処理に対応しやすい
※レポーティングや機械学習の前処理など
• デメリット：ワークフローを事前に計画しにくい
→処理完了時間の要求がシビアなものに適用しにくい
インフラのリソースプランニングが難しい
WebSAM JobCenterやJP1などのジョブ管理ツールとの違いを説明します。

類似ツールの紹介
• Spotify luigi (python)
https://github.com/spotify/luigi
• Pinterest Pinball (python)
https://github.com/pinterest/pinball
• TresureData digdag (java)
https://github.com/treasure-data/digdag
• Rukawa (ruby)
https://github.com/joker1007/rukawa
• mario (sacala)
https://github.com/intentmedia/mario
Airflowに似たツールの紹介です。
Airflowと同様の問題を解決する、類似ツールがいくつかあります。

Apache Airflowでのジョブ実行
• Airflowのセットアップ
• AirflowのUI
• DAGと依存関係の定義
• サンプルワークフローの実行

Airflowのセットアップ
• Airflowは以下の流れでセットアップします。
※Pythonがセットアップ済みの前提です。（Python 3.5.2 :: Anaconda 4.1.1 (x86_64)で確認）
– インストール
– 作業ディレクトリの作成
– データベースの初期化
– UI起動
Airflowのセットアップ手順を示します。
$ pip install airflow
$ mkdir ~/airflow_home && cd $_
$ export AIRFLOW_HOME=`pwd`
$ airflow initdb
$ airflow webserver -p 8080

AirflowのUI
AirflowのUIを紹介します。
依存関係の定義一覧： DAG：処理結果ツリー：
処理結果
ガントチャート：

DAGの定義
• 以下の流れでDAGを定義します。
– DAG用ディレクトリの作成
– 「$AIRFLOW_HOME/dags/」配下にpythonでDAGを定義します
※dags配下をgitなどで管理しておくと便利
DAGの定義方法を示します。
$ cd $AIRFLOW_HOME
$ mkdir $AIRFLOW_HOME/dags

シンプルな(単一タスクの) DAGを定義
シンプルなDAGの定義です。 ($AIRFLOW_HOME/dags/original_dag1.py)
from builtins import range
from airflow.operators import BashOperator, DummyOperator
from airflow.models import DAG
from datetime import datetime, timedelta
args = {
'owner': 'airflow',
'start_date': datetime.combine(datetime.today() - timedelta(1), datetime.min.time()),
}
dag = DAG(
dag_id='simple_dag', default_args=args,
schedule_interval='0 0 * * *',
dagrun_timeout=timedelta(minutes=60))
last_task = DummyOperator(task_id='last_task', dag=dag)
if __name__ == "__main__":
dag.cli()
DAGの定義
タスクの定義
初期パラメータの定義

依存関係の追加
シンプルなDAGの定義です。 ($AIRFLOW_HOME/dags/original_dag2.py)
※省略※
last_task = DummyOperator(task_id='last_task', dag=dag)
before_task = BashOperator(
task_id=’before_task',
bash_command='echo before task',
dag=dag)
last_task.set_upstream(before_task)
※省略※
• 先行タスクを追加し、依存関係を設定します
タスクの定義
依存関係の定義
DAG：

サンプルワークフローの実行 1/3
サンプルのワークフローを実行してみます。
• 以下のサンプル「example_bash_operator」を実行していきます
• 「runme_1」 3/1分の実行
DAG：
$ airflow run example_bash_operator runme_1 2017-03-01

• 以下のように次々と実行していきます
$ airflow run example_bash_operator also_run_this 2017-03-02
結果のツリービュー：
実行したものが
処理済みになる

• 3/1〜5の抜けているところを埋めるように実行します。
$ airflow backfill example_bash_operator -s 2017-03-01 -e 2017-03-05
結果のツリービュー：
実行前
歯抜け部分が
処理済みになる

Apache Airflowの利用シーン
• レポーティングでの利用イメージ
• 機械学習での利用イメージ

追加部分
レポーティングでの利用イメージ
• レポート追加は「タスク追加」「依存関係追加」で
ワークフローを実現
レポーティングでの適用イメージを示します。
広告費
集計
媒体商品別
広告費
広告効果
集計
広告効果
レポート
売上
商品原価
媒体B
広告費
媒体A
広告費
利益計算
商品別
利益
キャンペーン
効果集計
キャンペーン
効果レポート
キャンペーン
コスト
依存関係追加
タスク追加

機械学習での利用イメージ 1/3
• 例えば、商品カテゴリ毎の購入商品点数で性別を予測したい。
– 特徴量(説明変数)：商品カテゴリ毎の購入商品点数
– 目的変数：性別
機械学習での適用イメージを示します。
性別電化製品キッチン
用品
ベビー用
品
アパレルカー用品食品
男性 3 0 0 2 8 0
女性 0 5 5 0 0 0
？ 3 1 0 1 1 4
？ 1 0 0 0 0 8
目的変数商品カテゴリ毎の購入商品点数
特徴量

• 配達希望日も特徴に加えた方が予測精度が上がるのでは？
– 特徴量(説明変数)：商品カテゴリ毎の購入商品点数＋配達希望日
– 目的変数：性別
性別電化製品キッチン
用品
ベビー用
品
アパレルカー用品食品平日休日
男性 3 0 0 2 8 0 0 9
女性 0 5 5 0 0 0 5 1
？ 3 1 0 1 1 4 1 8
？ 1 0 0 0 0 8 7 1
目的変数商品カテゴリ毎の購入商品点数配達希望日
特徴量

追加部分
• 特徴量の追加もレポート追加同様に、
「タスク追加」「依存関係追加」で、動的にワークフローを生成
売上
顧客
購入点数
集計
顧客別
購入点数
予測用
データ
予測用
データ集計学習と予測
性別予測済み
顧客
配送
配達日
集計
顧客別
配達日数
依存関係追加タスク追加

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