我们在hadoop集群中有Spark Batch作业和Spark Streaming作业。
我们希望在同一平台上计划和管理它们。
我们遇到了 Airflow ，这符合我们的需求
“创建，计划和监视工作流的平台”。
我只希望能够停止和启动Spark Streaming工作。使用 Airflow 图和剖析问题不大。
我的问题是
除了失去一些功能(图形，配置文件)之外，我为什么不应该使用Airflow运行Spark Streaming作业？
我碰到了这个问题:
Can airflow be used to run a never ending task?
这说可能，而不是为什么不应该。
最佳答案
@mMorozonv看起来不错。如果不存在，则可以让一个DAG启动流。然后使用第二个DAG作为运行状况检查器来跟踪其进度。如果运行状况检查失败，则可以再次触发第一个DAG。
或者，您可以以trigger [1]的once间隔运行流。
# Load your Streaming DataFrame
sdf = spark.readStream.load(path="data/", format="json", schema=my_schema)
# Perform transformations and then write…
sdf.writeStream.trigger(once=True).start(path="/out/path", format="parquet")
这为您提供了 Spark 流式传输的所有相同优势，并且具有批处理的灵活性。
您可以简单地将流指向您的数据，此作业将检测自上次迭代以来的所有新文件(使用检查点)，运行流式批处理，然后终止。您可以触发 Airflow DAG的计划，以适应您希望在任何时候(每分钟，每小时等)处理数据的任何滞后。
对于低延迟要求，我不建议这样做，但它非常适合每分钟运行。
[1] https://databricks.com/blog/2017/05/22/running-streaming-jobs-day-10x-cost-savings.html
关于apache-spark - 使用 Airflow 运行 Spark 流作业吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54785519/