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导读为晋升 OpenMLDB 的易用性、便捷性，升高开发者的应用门槛，打造更顺滑高效的 MLOps 工作流，OpenMLDB 始终以来都在踊跃增进社区间单干，盲目生态上下游买通。明天的这篇文章要和大家介绍的就是 OpenMLDB 又一新生态组件——OpenMLDB Airflow Connector！这个工具是 OpenMLDB 和风行的生产级调度编排零碎 Apache Airflow 踊跃整合的产物，也将是不便开发者打造端到端 MLOps 工作流的另一利器。接下来 OpenMLDB PMC 黄威会为大家简要介绍 OpenMLDB Airflow Connector 并演示其部署应用流程。OpenMLDB Airflow Connector 劣势 OpenMLDB Airflow Connector 链接了 OpenMLDB 和 Airflow，使开发者能够在 Airflow 中间接应用 OpenMLDB，不仅在操作上便捷易用，更重要的是汇合了两大产品的劣势，碰撞出了更亮眼的火花：应用简略易于治理：Airflow 简洁慷慨的 UI 界面和丰盛的命令工具帮你辞别部署测试的繁琐，而 OpenMLDB 以 SQL 为外围的开发管理体系助力开发者进一步升高学习老本和应用门槛，更加易用易管。AI 流程自动化解决：OpenMLDB+Airflow 打造端到端的 MLOps 工作流，让数据和特色的解决和流动更加自动化，帮忙开发者远离调试异样、专一外围业务，更加靠近开发即上线的指标。灵活性强自由度高：OpenMLDB 反对用户自定义函数，而 Airflow 也欢送开发者用代码构建任何须要的感应器和解决工具，将 OpenMLDB 疾速接入 Airflow 后整个机器学习流程的自由度被进一步开发。开发者利用更加灵便自在，可操作性极大加强。流程展现关键步骤咱们应用 Airflow dag 实现 talking data demo 中的特色计算与上线，并应用 talking data demo 的 predict server 来进行上线后的实时推理测试。下载 demo 用文件启动 OpenMLDB，predict server，airflow standaloneairflow web 页面中创立 connection，运行 dagpredict 测试具体展现下载 demo 用的文件 wget https://openmldb.ai/download/… zxf airflow_demo_files.tar.gzls airflow_demo_files 运行容器，并裸露 Airflow web 端口，以及将文件映射到 docker 容器内。docker run -p 8080:8080 -v pwd/airflow_demo_files:/work/airflow/dags -it 4pdosc/openmldb:0.6.0 bashOpenMLDB 镜像中还未包含 Airflow 与 provider，所以须要下载 Airflow 与 OpenMLDB provider，再启动 Airflow。pip3 install airflow-provider-openmldb 源数据筹备，example dag 中的源数据放在 /tmp 目录，咱们间接将数据拷贝到 /tmp 应用，防止批改 dag 文件。cp /work/talkingdata/train_sample.csv /tmp/ 启动 OpenMLDB。/work/init.sh 启动 predict server，应用 /work/talkingdata/ 中的 predict server。python3 /work/talkingdata/predict_server.py –no-init > predict.log 2>&1 & 启动 Airflow，演示能够应用 standalone 模式。export AIRFLOW_HOME=/work/airflowcd /work/airflowairflow standalone Airflow standalone 运行输入将提醒登录用户名和明码，例如
登录 Airflow Web 界面 http://localhost:8080，并输出用户名和明码。dag 将被主动加载，点击 example_openmldb_complex，能够点击 Code 查看 dag 的详情。
能够看到 OpenMLDB operator 所需 connection 的 id 为 openmldb_conn_id。创立 connection openmldb_conn_id。在治理界面中点击 connections，并增加 connection。
Airflow OpenMLDB Provider 是连贯 OpenMLDB Api Server 的，所以此处配置中填入 OpenMLDB Api Server 的地址，而不是 zookeeper 地址。具体配置如下所示：
创立实现后的 connection 如下图所示：
运行 dag，即实现一次训练模型、sql 部署与模型部署。胜利运行的后果，相似下图：
测试：导入在线数据 Airflow DAG 中实现了 SQL 和模型的上线。但在线存储中还没有数据，所以咱们须要做一次在线数据导入。curl -X POST http://127.0.0.1:9080/dbs/exa… -d'{“mode”:”online”, “sql”:”load data infile \”file:///tmp/train_sample.csv\” into table example_table options(mode=\”append\”);”}’ 这是一个异步操作，但因为数据量小，也会很快实现。通过 SHOW JOBS 也能够查看导入操作的状态。curl -X POST http://127.0.0.1:9080/dbs/exa… -d'{“mode”:”online”, “sql”:”show jobs”}’ 执行 python3 /work/talkingdata/predict.py 进行一次预测，预测将应用新部署好的 SQL 与模型。
装置部署 pip install airflow-provider-openmldb 总结本文为大家介绍了 OpenMLDB Airflow Connector，并展现了它的部署装置和操作运行流程，心愿可能帮忙大家理解 OpenMLDB Airflow Connector 性能作用和劣势特点。期待各位继续关注 OpenMLDB，OpenMLDB 社区将继续打造面向上下游技术组件的生态圈，为开发者升高应用门槛，提供更多简略易用的连贯工具。
面向线上数据生态，如 Pulsar（已实现），Kafka（已实现），RocketMQ（已实现），Flink，RabbitMQ 等面向离线数据生态，如 HDFS，HBase，Cassandra，S3 等面向模型构建的算法、框架，如 XGBoost，LightGBM，TensorFlow，PyTorch，Scikit Learn 等面向机器学习建模全流程的调度框架、部署工具，如 DolphinScheduler（已实现），Airflow（已实现），Byzer（已实现），Kubeflow，Prometheus，Grafana 等相干链接✦OpenMLDB 官网 https://openmldb.ai/OpenMLDB github 主页 https://github.com/4paradigm/… 官网 https://airflow.apache.org/Ai… github 主页 https://github.com/apache/air… 微信交换群
