小编Sou*_*Raj的帖子

我是Airflow的新手。我正在尝试通过参考本文https://stlong0521.github.io/20161023%20-%20Airflow.html来使用Celery Executor设置气流的分布式模式

在详细讨论规范之前，我想确认我已经在一个单独的实例上安装了PostgreSQL。

该设置的规格详细说明如下：

气流核心/服务器计算机

• Python 3.5
  • 气流（AIRFLOW_HOME =〜/气流）
  • 芹菜
  • psycogp2
• 兔子MQ

在airflow.cfg中进行的配置：

sql_alchemy_conn = postgresql+psycopg2://username:password@192.168.2.12:5432/airflow
executor = CeleryExecutor
broker_url = amqp://username:password@192.168.1.12:5672//
celery_result_backend = db+postgresql://username:password@192.168.2.12:5432/airflow

进行的测试：

RabbitMQ is running
Can connect to PostgreSQL and have confirmed that Airflow has created tables
Can start and view the webserver (including custom dags)

气流工作者计算机

已安装以下内容：

• Python 3.5与
  • 气流（AIRFLOW_HOME =〜/气流）
  • 芹菜
• psycogp2

airflow.cfg中进行的配置与服务器中的配置完全相同：

sql_alchemy_conn = postgresql+psycopg2://username:password@192.168.2.12:5432/airflow
executor = CeleryExecutor
broker_url = amqp://username:password@192.168.1.12:5672//
celery_result_backend = db+postgresql://username:password@192.168.2.12:5432/airflow

在工作计算机上运行的命令的输出：

运行气流花时：

[2018-02-19 14:58:14,276] …