Как Запустить Dagster с Celery в Качестве Run Launcher? Подробное Руководство на Русском

02.11.2025
61683

3 мин
28

В этом руководстве мы подробно рассмотрим, как использовать Celery в качестве run launcher для Dagster, мощного оркестратора конвейеров данных. Мы разберем, что такое Dagster и Celery, зачем их интегрировать, и предоставим пошаговые инструкции и примеры кода для успешной настройки и запуска.

Что Такое Dagster и Celery: Краткий Обзор

Dagster: Оркестрация конвейеров данных для Python

Dagster – это платформа оркестрации данных, разработанная специально для Python. Она позволяет определять, планировать и отслеживать выполнение сложных конвейеров данных. Ключевые особенности Dagster включают:

Software-Defined Assets: Декларативное определение активов данных и зависимостей между ними.
Data Lineage: Автоматическое отслеживание происхождения данных.
Тестирование: Интегрированные инструменты для тестирования конвейеров данных.
UI: Удобный пользовательский интерфейс для мониторинга и управления выполнениями.

В отличие от традиционных оркестраторов, таких как Airflow, Dagster делает акцент на надежности, тестируемости и наблюдаемости конвейеров.

Celery: Распределенная очередь задач

Celery – это асинхронная очередь задач (task queue) на основе распределенной передачи сообщений. Она позволяет распределять выполнение задач между несколькими рабочими процессами (workers), что повышает производительность и масштабируемость приложений Python. Celery часто используется с брокерами сообщений, такими как Redis или RabbitMQ.

Зачем Использовать Celery в Качестве Run Launcher для Dagster?

Преимущества распределенной обработки задач с Celery

Использование Celery в качестве run launcher для Dagster предоставляет несколько ключевых преимуществ:

Распараллеливание задач: Celery позволяет распараллеливать выполнение этапов конвейера Dagster между несколькими workers, что значительно сокращает общее время выполнения.
Масштабируемость: Легко масштабировать количество Celery workers для обработки большего объема задач.
Надежность: Celery обеспечивает надежную обработку задач, даже в случае сбоев.
Управление ресурсами: Более эффективное использование вычислительных ресурсов.

Сценарии использования: Когда Celery особенно полезен для Dagster

Celery особенно полезен в следующих сценариях:

Длительные операции: Если конвейер Dagster включает длительные или ресурсоемкие операции, такие как обработка больших объемов данных или машинное обучение.
Высокая загрузка: При высокой нагрузке на систему оркестрации.
Разделение сред: Когда необходимо запускать пайплайны Dagster в изолированных средах (например, в разных Docker контейнерах).

Настройка Celery Run Launcher в Dagster: Пошаговая Инструкция

Установка и настройка Celery и Redis (или RabbitMQ)

Установите Celery и Redis (или RabbitMQ):

pip install celery redis  # Или pip install celery rabbitmq

Запустите Redis (или RabbitMQ):

Убедитесь, что Redis (или RabbitMQ) запущен и доступен. Инструкции по установке и запуску Redis можно найти в официальной документации.

Реклама

Конфигурация Dagster для использования Celery Run Launcher

Установите dagster-celery:
```
pip install dagster-celery
```
Настройте dagster.yaml:

Добавьте следующую конфигурацию в ваш файл dagster.yaml:
```
run_launcher:
  module: dagster_celery
  class: CeleryRunLauncher
  config:
    broker_url: 'redis://localhost:6379/0' # Замените на ваш URL брокера
    backend_url: 'redis://localhost:6379/0' # Замените на ваш URL бэкенда
```
Убедитесь, что URL-адреса брокера и бэкенда соответствуют вашей установке Redis или RabbitMQ.
Определите celery_app: Создайте celery_app для dagster, где вы определяете celery app и как он будет использовать dagster.

from celery import Celery

celery_app = Celery(
    "dagster_celery",
    broker="redis://localhost:6379/0",  # Replace with your broker URL
    backend="redis://localhost:6379/0",  # Replace with your backend URL
)

# Optional: Configure Celery
celery_app.conf.update(
    task_serializer="pickle",  # or "json", depending on your needs
    result_serializer="pickle",  # or "json"
    accept_content=["pickle", "json"],
    task_protocol=2,
)

Примеры Кода и Конфигурации

Пример определения Dagster пайплайна с Celery Run Launcher

Вот пример пайплайна Dagster, настроенного для использования Celery:

from dagster import job, op
from dagster_celery import celery_executor

@op
def hello_world():
    return "Hello, Celery!"

@job(executor_def=celery_executor.configured({"broker_url": "redis://localhost:6379/0", "backend_url": "redis://localhost:6379/0"}))
def my_celery_job():
    hello_world()

Запуск Dagster пайплайна через Celery: Команды и мониторинг

Запустите Celery workers:
```
celery -A your_module.celery_app worker --loglevel=INFO
```
Замените your_module.celery_app на путь к вашему модулю Python, где определен celery_app.
Запустите пайплайн Dagster:

Используйте Dagster CLI или UI для запуска пайплайна my_celery_job. Dagster автоматически отправит задачи в Celery.
Мониторинг: Отслеживайте выполнение задач в Celery через инструменты мониторинга Celery, такие как Flower, или через Dagster UI.

Решение Проблем и Распространенные Ошибки

Распространенные ошибки конфигурации и как их исправить

Неправильные URL брокера и бэкенда: Убедитесь, что URL-адреса брокера и бэкенда в dagster.yaml и конфигурации Celery соответствуют вашей установке Redis или RabbitMQ.
Celery workers не запущены: Проверьте, запущены ли Celery workers и правильно ли они настроены.
Проблемы с сериализацией: Celery использует сериализацию для передачи задач. Убедитесь, что ваши задачи и их аргументы сериализуемы. Используйте pickle или json в соответствии с вашими потребностями.
Зависимости: Убедитесь, что все необходимые зависимости установлены как для Dagster, так и для Celery.

Отладка и мониторинг Dagster пайплайнов, запущенных через Celery

Логирование: Используйте логирование для отслеживания выполнения задач в Celery workers.
Celery Flower: Используйте Flower для мониторинга Celery workers и задач.
Dagster UI: Используйте Dagster UI для отслеживания выполнения пайплайнов и просмотра журналов.

Заключение

Использование Celery в качестве run launcher для Dagster позволяет создавать масштабируемые и надежные конвейеры данных. Следуя этому руководству, вы сможете успешно настроить и запустить Dagster с Celery, а также решить распространенные проблемы, возникающие в процессе интеграции.