本书介绍了太阳能光伏发电系统的类型及各组成部分的工作原理、性能参数、设计方法，重点介绍太阳能光伏发电系统的容量设计、并网接入设计、系统整体配置、设备部件选型及设计、安装施工、检测调试、运行维护及故障排除，还介绍了光伏发电系统设计应用实例及光伏发电新技术应用等内容，并提供了具体的设计、施工实例和实用资料。
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内容简介
本书由浅入深地介绍了如何快速搭建Airflow集群，包括不同操作系统的快速搭建方法、Airflow的安装方法、Airflow集群的部署方法、Airflow中的核心概念和其他重要概念、Airflow的架构和组件、Airflow的系统管理、实践经验以及其他常见的调度系统。附录提供了Docker和Kubernetes的简介。此外，本书还提供了在生产环境中使用Airflow的诸多实践与经验，无论是对研发工程师创建工作流、排查工作流问题，还是对运维工程师维护集群运转、优化集群性能，都有极其重要的借鉴价值。
本书图文并茂，理论翔实，示例丰富，适合正在使用或者即将使用Airflow作为调度系统的研发工程师、Airflow平台的运维工程师以及对Airflow感兴趣的读者阅读。
章节目录
- 版权信息
- 版 权
- 内 容 提 要
- 前 言
- 资源与支持
- 第1章 快速搭建Airflow集群
- 1.1 准备工作
- 1.1.1 安装kubectl
- 1.1.2 安装Docker和kind
- 1.1.3 安装Helm
- 1.2 创建Kubernetes集群
- 1.3 使用Helm部署Airflow集群
- 1.4 运行示例
- 1.5 本章小结
- 第2章 安装Airflow
- 2.1 在非容器化环境中基于PyPI安装Airflow
- 2.1.1 准备工作
- 2.1.2 安装Airflow
- 2.1.3 升级Airflow
- 2.2 在容器化环境中扩展Airflow官方的镜像
- 2.3 本章小结
- 第3章 部署Airflow集群
- 3.1 在非容器化生产环境中部署Airflow
- 3.1.1 基于Celery Executor的部署
- 3.1.2 基于Dask Executor的部署
- 3.2 在容器化生产环境中部署Airflow
- 3.2.1 基于Celery Executor的部署
- 3.2.2 基于Kubernetes Executor的部署
- 3.2.3 基于CeleryKubernetes Executor的部署
- 3.3 本章小结
- 第4章 DAG相关概念
- 4.1 DAG简介
- 4.1.1 构造DAG
- 4.1.2 加载DAG
- 4.1.3 运行DAG
- 4.2 Task
- 4.2.1 Task的类型
- 4.2.2 TaskGroup
- 4.2.3 Task的超时处理
- 4.3 DAG Run和Task Instance
- 4.4 本章小结
- 第5章 其他概念
- 5.1 XCom
- 5.1.1 XCom的使用场景
- 5.1.2 如何使用XCom
- 5.2 Variable
- 5.2.1 通过Webserver UI配置Variable
- 5.2.2 通过环境变量配置Variable
- 5.2.3 通过其他方式配置Variable
- 5.3 Connection和Hook
- 5.3.1 基本概念
- 5.3.2 Connection的配置
- 5.3.3 Connection和Hook的使用
- 5.3.4 SSHHook源代码分析
- 5.4 Pool
- 5.4.1 Pool的设置
- 5.4.2 Pool的使用
- 5.5 Priority Weight
- 5.6 Cluster Policy
- 5.6.1 Cluster Policy的使用场景和类型
- 5.6.2 具体示例
- 5.7 Deferrable Operator和Trigger
- 5.7.1 使用Deferrable Operator和Trigger
- 5.7.2 从源代码分析Deferrable Operator和Trigger
- 5.8 本章小结
- 第6章 架构和组件
- 6.1 架构
- 6.2 Scheduler
- 6.2.1 解析DAG文件
- 6.2.2 调度DAG和Task
- 6.2.3 运行Task Instance
- 6.3 Webserver
- 6.3.1 UI
- 6.3.2 REST API
- 6.4 Triggerer
- 6.5 本章小结
- 第7章 系统管理
- 7.1 配置
- 7.1.1 如何管理配置
- 7.1.2 特殊的配置
- 7.1.3 配置的优先级
- 7.2 安全
- 7.2.1 访问控制
- 7.2.2 API认证
- 7.2.3 Webserver UI安全
- 7.2.4 数据安全
- 7.3 日志和监控
- 7.3.1 日志和监控的架构
- 7.3.2 日志
- 7.3.3 监控
- 7.4 插件
- 7.4.1 插件的安装和加载
- 7.4.2 如何实现插件
- 7.5 模块管理
- 7.5.1 如何添加Python模块
- 7.5.2 如何排查问题
- 7.6 CLI
- 7.6.1 全部命令
- 7.6.2 自动补齐
- 7.7 时区
- 7.7.1 datetime对象与时区
- 7.7.2 Airflow是如何处理时区的
- 7.7.3 Webserver UI的时区显示
- 7.8 本章小结
- 第8章 Airflow集群实践
- 8.1 Executor调优
- 8.1.1 Celery Executor 调优
- 8.1.2 Kubernetes Executor调优
- 8.1.3 Dask Executor调优
- 8.2 高可用
- 8.2.1 高可用的Scheduler
- 8.2.2 高可用的Webserver
- 8.2.3 高可用的Triggerer
- 8.3 鲁棒的数据库访问
- 8.3.1 PostgreSQL优化
- 8.3.2 MySQL优化
- 8.3.3 数据库通用优化
- 8.4 简化DAG文件发布和解析
- 8.4.1 简化DAG文件发布
- 8.4.2 通过配置控制DAG文件解析的行为
- 8.5 用插件扩展集群的能力
- 8.5.1 编写插件
- 8.5.2 安装插件
- 8.5.3 测试插件
- 8.6 加强REST API的能力
- 8.7 其他
- 8.7.1 让集群更安全
- 8.7.2 监控必不可少
- 8.7.3 为DAG和Task添加说明文档
- 8.7.4 配置邮件通知
- 8.7.5 控制调度的并发度
- 8.8 本章小结
- 第9章 Airflow的新功能
- 9.1 Airflow 2.3版本的新功能
- 9.1.1 动态Task映射
- 9.1.2 网格视图
- 9.1.3 其他功能
- 9.2 Airflow 2.4版本的新功能
- 9.2.1 数据感知调度
- 9.2.2 其他功能
- 9.3 Airflow 2.5版本的新功能
- 9.4 本章小结
- 第10章 其他调度系统
- 10.1 DolphinScheduler
- 10.1.1 DolphinScheduler的架构
- 10.1.2 DolphinScheduler的特点和优势
- 10.1.3 DolphinScheduler与Airflow的对比
- 10.2 AWS Step Functions
- 10.2.1 AWS Step Functions的特点和优势
- 10.2.2 AWS Step Functions与Airflow的对比
- 10.3 Google Workflows
- 10.3.1 Google Workflows的特点和优势
- 10.3.2 Google Workflows与Airflow的对比
- 10.4 Azkaban
- 10.4.1 Azkaban的特点和优势
- 10.4.2 Azkaban与Airflow的对比
- 10.5 Kubeflow
- 10.5.1 Kubeflow的特点和优势
- 10.5.2 Kubeflow与Airflow的对比
- 10.6 本章小结
- 附录A Docker简介
- A.1 什么是Docker
- A.1.1 Docker的定义
- A.1.2 Docker的前世今生
- A.2 Docker的核心概念
- A.2.1 Docker引擎
- A.2.2 Docker镜像
- A.2.3 Docker容器
- A.2.4 Docker仓库
- A.2.5 Docker网络
- A.2.6 Docker存储
- A.3 Docker的优点
- A.3.1 更高的可移植性
- A.3.2 更快的部署和启动时间
- A.3.3 更好的资源利用率
- A.3.4 更简单的维护和更新操作
- A.4 Docker的局限性
- A.4.1 对于某些应用程序不适用
- A.4.2 安全性不够
- A.4.3 性能问题
- A.5 Docker的应用
- A.5.1 应用程序的开发、测试和部署
- A.5.2 微服务架构的实现
- A.5.3 多云部署的实现
- A.5.4 安全性的提高
- A.6 Docker的未来发展
- A.6.1 Docker在容器编排方面的竞争
- A.6.2 Docker与云计算的结合
- A.6.3 Docker与大数据的结合
- A.6.4 Docker与人工智能的结合
- 附录B Kubernetes简介
- B.1 什么是Kubernetes
- B.1.1 Kubernetes的定义
- B.1.2 Kubernetes的起源和发展历程
- B.1.3 Kubernetes的特性
- B.2 Kubernetes的重要概念
- B.2.1 Cluster
- B.2.2 Master
- B.2.3 Node
- B.2.4 Pod
- B.2.5 Controller
- B.2.6 Namespace
- B.2.7 Service
- B.2.8 Ingress
- B.2.9 PersistentVolume和PersistentVolumeClaim
- B.2.10 ConfigMap
- B.2.11 Secret
- B.2.12 Label和Selector
- B.3 Kubernetes的生态系统
- B.3.1 Kubernetes的插件和扩展
- B.3.2 Kubernetes的社区
- B.3.3 Kubernetes与云原生生态系统
- B.4 Kubernetes的未来展望
- B.4.1 Kubernetes的发展趋势和未来方向
- B.4.2 Kubernetes的应用前景
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Airflow实战是2023年由人民邮电出版社出版,作者著。
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