Bitnami Apache Airflow Helm Chart

镜像概述和主要用途

Apache Airflow 是一个用于以有向无环图（DAGs）形式表达和执行工作流的工具，包含任务调度、进度监控和依赖管理等功能。Bitnami 提供的该 Helm Chart 用于在 Kubernetes 集群上快速部署和配置 Apache Airflow，简化其在容器化环境中的管理流程。

Apache Airflow ***概述

商标说明：本软件包由 Bitnami 打包，提及的商标分属各自公司所有，使用不意味着关联或背书。

核心功能和特性

• 多执行器支持：兼容 CeleryExecutor、KubernetesExecutor、LocalExecutor 等多种执行器，适应不同规模的工作负载
• 灵活的 DAG 加载：支持通过现有 ConfigMap 或 Git 仓库（含自动同步）加载自定义 DAG 文件
• 插件扩展：可从 Git 仓库加载插件，并通过 sidecar 容器定期更新
• 安全配置：支持 TLS 加密（Ingress 或直接配置 Webserver）、密钥管理（现有 Secret 集成）
• 监控集成：可与 Prometheus 联动，通过 StatsD 导出指标，支持 ServiceMonitor 配置
• 资源管理：支持设置资源请求与限制，提供资源预设（resourcesPreset）简化配置
• 自动数据库初始化：通过 Helm Hook 自动执行数据库迁移和管理员用户创建
• 高可用性：支持 worker pod 自动扩缩容（KubernetesExecutor 原生支持，其他执行器需配置 HPA）

使用场景和适用范围

• 开发环境：快速搭建 Airflow 实例，用于工作流开发和测试
• 生产环境：通过配置硬化镜像（Bitnami Secure Images）、资源限制和持久化存储，支持生产级工作流调度
• 大规模任务处理：结合 KubernetesExecutor 或 CeleryExecutor，处理高并发任务队列
• CI/CD 集成：作为数据处理、ETL 流程的调度核心，与 CI/CD 管道联动
• 多团队协作：通过 Git 同步 DAGs 和插件，支持多团队共享 Airflow 实例

前提条件

• Kubernetes 集群版本 1.23+
• Helm 版本 3.8.0+
• 底层基础设施支持 PV 动态供应（Persistent Volume Provisioner）

详细使用方法和配置说明

快速部署（TL;DR）

console
helm install my-release oci://registry-1.docker.io/bitnamicharts/airflow

生产环境建议使用 VMware Tanzu Application Catalog（Bitnami 商业版目录）。

重要通知：Bitnami 镜像目录即将变更

自 2025 年 8 月 28 日起，Bitnami 将升级其公共镜像目录，推出 Bitnami Secure Images 计划，重点提供安全硬化的容器镜像。过渡期间注意：

• 社区用户首次可访问安全优化镜像：提供经过安全加固、***面更小的容器镜像
• 非硬化镜像逐步弃用：免费 tier 将逐步停止支持基于 Debian 的非硬化镜像，仅保留最新（latest）标签用于开发
• 旧镜像迁移：所有现有容器镜像（含历史版本标签，如 2.50.0、10.6）将在两周内迁移至 docker.io/bitnamilegacy 仓库，不再更新
• 生产环境建议：生产工作负载需采用 Bitnami Secure Images，包含硬化容器、CVE 透明度（VEX/KEV）、SBOM 和企业支持

详细信息见 Bitnami Secure Images 公告。

安装 Chart

使用发布名称 my-release 安装：

console
helm install my-release oci://REGISTRY_NAME/REPOSITORY_NAME/airflow

需替换占位符：REGISTRY_NAME 为 Helm 镜像仓库（如 registry-1.docker.io），REPOSITORY_NAME 为仓库名称（如 bitnamicharts）。

执行器配置

Airflow 支持多种执行器，通过 executor 参数指定：

CeleryExecutor（默认）

基于 Redis 消息队列协调 worker 节点，适用于分布式任务处理：

console
executor=CeleryExecutor  # 默认启用，无需额外配置

KubernetesExecutor

为每个任务动态创建 worker pod，无需预置 worker：

console
executor=KubernetesExecutor
rbac.create=true
serviceAccount.create=true
redis.enabled=false  # 无需 Redis，可禁用

任务 pod 模板通过 worker.podTemplate 自定义。

LocalExecutor

在 Scheduler pod 内通过进程池执行任务：

console
executor=LocalExecutor
redis.enabled=false

其他执行器

• CeleryKubernetesExecutor：混合模式，默认使用 Celery，指定队列任务使用 Kubernetes（Airflow 3.0.0 起已弃用）
• LocalKubernetesExecutor：混合模式，默认使用 Local，指定队列任务使用 Kubernetes（Airflow 3.0.0 起已弃用）
• SequentialExecutor：单任务串行执行，仅用于开发（Airflow 3.0.0 起已弃用）

更新凭证

Bitnami Chart 在首次启动时配置凭证，后续更新需手动操作：

1. 按 上游文档 更新用户密码
2. 更新 Secret 中的凭证（替换占位符）：

shell
kubectl create secret generic SECRET_NAME \
  --from-literal=airflow-password=PASSWORD \
  --from-literal=airflow-fernet-key=FERNET_KEY \
  --from-literal=airflow-secret-key=SECRET_KEY \
  --from-literal=airflow-jwt-secret-key=JWT_SECRET_KEY \
  --dry-run -o yaml | kubectl apply -f -

Airflow 配置文件

自动生成配置

默认根据 Chart 参数自动生成 airflow.cfg，例如 executor 参数对应 [core] 部分的 executor 配置。

自定义配置

通过 configuration 参数提供完整配置（YAML 格式）：

yaml
configuration:
  core:
    dags_folder: "/opt/bitnami/airflow/dags"
    load_examples: "False"
  webserver:
    expose_config: "True"

将被转换为：

ini
[core]
dags_folder = "/opt/bitnami/airflow/dags"
load_examples = "False"

[webserver]
expose_config = "True"

扩展默认配置

通过 overrideConfiguration 参数覆盖默认配置，优先级高于 configuration：

yaml
overrideConfiguration:
  core:
    parallelism: 32

加载 DAG 文件

支持以下两种方式（可同时使用）：

方式 1：使用现有 ConfigMap

1. 手动创建包含 DAG 文件的 ConfigMap
2. 部署时指定：

console
dags.enabled=true
dags.existingConfigmap=my-dags-configmap

方式 2：从 Git 仓库同步

通过 initContainer 克隆仓库，sidecar 容器定期更新：

console
dags.enabled=true
dags.repositories[0].repository=[***]  # Git 仓库地址
dags.repositories[0].name=REPO-IDENTIFIER  # 仓库标识（唯一）
dags.repositories[0].branch=main  # 分支

• 私有仓库：支持 HTTPS（嵌入 Personal Access Token：[***]）或 SSH（通过 dags.sshKey 或 dags.existingSshKeySecret 配置密钥）

加载插件

从 Git 仓库加载插件，配置方式类似 DAG：

console
plugins.enabled=true
plugins.repositories[0].repository=[***]
plugins.repositories[0].branch=v1.0.9-branch
plugins.repositories[0].path=plugins  # 插件在仓库中的路径

安装额外 Python 包

通过 extraVolumes 和 extraVolumeMounts 挂载 requirements.txt 至 /bitnami/python/requirements.txt，容器启动时自动执行 pip install -r：

yaml
extraVolumes:
  - name: requirements-volume
    configMap:
      name: airflow-requirements
extraVolumeMounts:
  - name: requirements-volume
    mountPath: /bitnami/python/requirements.txt
    subPath: requirements.txt

外部数据库和缓存配置

使用外部 PostgreSQL

console
postgresql.enabled=false  # 禁用内置 PostgreSQL
externalDatabase.host=my.external.postgres.host  # 外部数据库地址
externalDatabase.user=bn_airflow  # 用户名
externalDatabase.database=bitnami_airflow  # 数据库名
externalDatabase.existingSecret=all-my-secrets  # 存储密码的 Secret 名称
externalDatabase.existingSecretPasswordKey=postgresql-password  # Secret 中密码的 Key

使用外部 Redis（仅 CeleryExecutor）

console
redis.enabled=false  # 禁用内置 Redis
externalRedis.host=my.external.redis.host  # 外部 Redis 地址
externalRedis.existingSecret=all-my-secrets  # 存储密码的 Secret 名称
externalRedis.existingSecretPasswordKey=redis-password  # Secret 中密码的 Key

现有 Secret 示例

yaml
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: all-my-secrets
type: Opaque
data:
  airflow-password: "Smo1QTJLdGxXMg=="  # base64 编码的密码
  airflow-fernet-key: "YVRZeVJVWnlXbU4wY1dOalVrdE1SV3cxWWtKeFIzWkVRVTVrVjNaTFR6WT0="
  postgresql-password: "cG9zdGdyZXMK"
  redis-password: "cmVkaXMK"

监控集成（Prometheus）

基本配置

启用 StatsD 指标导出和 Prometheus 集成：

console
metrics.enabled=true

Chart 会部署 StatsD Exporter，将指标转换为 Prometheus 格式。

Prometheus Operator 集成

部署 ServiceMonitor 资源：

console
metrics.serviceMonitor.enabled=true

需确保集群已安装 Prometheus Operator CRD（可通过 Bitnami Kube Prometheus Chart 安装）。

安全配置

Ingress TLS

通过 Ingress 控制器管理 TLS：

console
ingress.enabled=true
ingress.tls=true
ingress.hostname=airflow.example.com
ingress.tlsSecret=airflow-tls-secret  # 包含 tls.crt 和 tls.key 的 Secret

Webserver 直接 TLS

配置 Webserver 自身启用 TLS：

console
web.tls.enabled=true
web.tls.existingSecret=web-tls-secret  # 现有 TLS Secret

• 自动生成证书：支持 Helm 生成（web.tls.autoGenerated.engine=helm）或 CertManager（engine=cert-manager，需集群安装 CertManager）

资源配置

手动设置资源请求与限制

yaml
web:
  resources:
    requests:
      cpu: 200m
      memory: 256Mi
    limits:
      cpu: 1000m
      memory: 1Gi
scheduler:
  resources:
    requests:
      cpu: 300m
      memory: 512Mi
worker:
  resources:
    requests:
      cpu: 500m
      memory: 1Gi

使用资源预设

通过 resourcesPreset 快速应用预定义配置（如 small、medium，定义见 bitnami/common）：

console
web.resourcesPreset=medium
scheduler.resourcesPreset=medium
worker.resourcesPreset=large

持久化

Airflow 自身无持久化存储需求，依赖 PostgreSQL 存储元数据（由 PostgreSQL Chart 管理持久化）。

参数说明

全局参数

完整参数列表：由于长度限制，完整参数请参考 Bitnami Airflow Chart 文档。

备份与恢复

使用 Velero 备份和恢复 Kubernetes 集群中的持久化卷及部署配置，具体步骤见 Bitnami 备份指南。