我好像在做某事。错误的。
https://pythonhosted.org/airflow/start.html
$ export AIRFLOW_HOME=~/airflow
$ pip install apache-airflow
Requirement already satisfied
$ airflow initdb
airflow: Command not found
python --version
Python 2.7.10
这很奇怪 - 安装似乎运行良好（有一些警告 - 没什么严重的）说：气流，烧瓶等已成功安装。但即使在重新启动 PC（Ubuntu 15.10）之后，气流似乎也不是一个命令。
我尝试了 pip install apache-airflow 和 pip3 install apache airflow 都遇到了问题，因为它安装了 ~/.local/bin/ 中的所有内容
如果您收到无法运行气流的错误，您将在~/.local/bin/airflow. 然后您可以将别名添加到您的 .bashrc:
alias airflow='~/.local/bin/airflow'
然后运行bash
，您将能够运行气流。
然后，当您尝试使用 python2 或 python3 版本运行网络服务器时，它会抛出错误，因为它找不到 gunicorn，您可以通过将 ~/.local/bin 添加到 PATH 来解决此问题：
export PATH=$PATH:~/.local/bin
如果您没有遗漏任何其他内容，您的步骤看起来是正确的。但是您可以通过以下步骤尝试 Python virtualenv和virtualenvwrapper以获得隔离的气流环境。
pip install virtualenv
pip install virtualenvwrapper
# update and source your .profile
mkvirtualenv airflow
workon airflow
export AIRFLOW_VERSION=1.7.0
pip install airflow==${AIRFLOW_VERSION}
# optionally other modules
#pip install airflow[celery]==${AIRFLOW_VERSION}
使用 Python 3.6
export AIRFLOW_HOME="/Users/your_user_name/airflow"
export SLUGIFY_USES_TEXT_UNIDECODE=yes
brew install python python3
pip install -U apache-airflow[celery,s3,postgres,jdbc,mysql,gcp_api,crypto,kubernetes]
使用 Python 3.7 安装过程中有一些问题关于
from tenacity.async import AsyncRetrying
Airflow 使用 Python 3.7，因此在孵化方面有一个 PR，
只需要为依赖名称增加一个版本：http tenacity:
//mail-archives.apache.org/mod_mbox/airflow-commits/201808.mbox/% 3CJIRA.13177795.1533763090000.42816.1533763380326@Atlassian.JIRA%3E
https://issues.apache.org/jira/browse/AIRFLOW-2876
pip install tenacity==4.12.0
现在运行 Ariflow：
airflow initdb
airflow webserver
通过访问http://localhost:8080来验证应用程序是否在浏览器中运行。
然后运行：
airflow scheduler
除了上述命令之外，您可能还必须启动调度程序以允许运行作业。命令是，
气流调度器
以下是我安装 Airflow 的步骤：
export AIRFLOW_HOME=~/airflow
pip install airflow
airflow initdb
airflow webserver -p 8080
这似乎气流路径不在您的 PATH 中。其他python包会发生这种情况吗？
尝试：
export PATH=$PATH:/usr/local/bin/
这是气流的默认路径，应该可以正常工作
很多答案，没有人提到容器。从我的观点来看，docker中的气流要容易得多，尤其是对于开发而言。这可能是支持气流码头集装箱的最佳项目。
这是一个 docker-compose 的示例，您可以作为示例：
version: '2'
services:
postgresql:
image: bitnami/postgresql:latest
volumes:
- postgresql_data:/bitnami/postgresql
env_file:
- .env
ports:
- 5432:5432
redis:
image: bitnami/redis:latest
env_file:
- .env
volumes:
- redis_data:/bitnami
airflow-worker:
image: bitnami/airflow-worker:latest
env_file:
- .env
volumes:
- ./dags:/opt/bitnami/airflow/dags
- ./plugins:/opt/bitnami/airflow/plugins
airflow-scheduler:
image: bitnami/airflow-scheduler:latest
depends_on:
- redis
env_file:
- .env
volumes:
- ./dags:/opt/bitnami/airflow/dags
- ./plugins:/opt/bitnami/airflow/plugins
airflow:
image: bitnami/airflow:latest
depends_on:
- postgresql
env_file:
- .env
ports:
- 8080:8080
volumes:
- ./dags:/opt/bitnami/airflow/dags
- ./plugins:/opt/bitnami/airflow/plugins
volumes:
postgresql_data:
driver: local
redis_data:
driver: local
以及相应的 .env文件：
AIRFLOW_EXECUTOR=CeleryExecutor
AIRFLOW_PASSWORD=admin
AIRFLOW_USERNAME=admin
LOAD_EXAMPLES=no
ALLOW_EMPTY_PASSWORD=yes
AIRFLOW__CORE__FERNET_KEY=46BKJoQYlPPOexq0OhDZnIlNepKFf87WFwLbfzqDDho=
AIRFLOW__CORE__DAG_DISCOVERY_SAFE_MODE=false
POSTGRESQL_DATABASE=bitnami_airflow
POSTGRESQL_USERNAME=bn_airflow
POSTGRESQL_PASSWORD=bitnami1
关于plugins目录，它是保留目录，您可以在其中放置自定义脚本/lib 等，并且气流会自动拾取它们。
工作的解决方案是创建一个环境，安装气流，然后能够运行它。
-> 安装虚拟环境：$pip install virtualenv
-> 创建环境：$python -m venv myvenv
-> 激活环境：$source myenv/bin/activate
-> 安装气流：(myenv)$pip install airflow使用 postgres：pip install airflow[postgres]
-> 启动服务器：(myenv)$airflow webserver -p 8080
所有帖子的重要补充。
Apache Airflow 将其包名称从气流更改为 apache-airflow。所以这个线程中的所有帖子都会安装 Apache Airflow 1.8，因为这个包仍然存在。
安装更高版本
export AIRFLOW_HOME=~/airflow
pip install apache-airflow
还要考虑采用哪个 Python 版本。您可以使用 Python 2 或 Python 3 安装气流。
它对我有用：
$SLUGIFY_USES_TEXT_UNIDECODE=yes pip3 install apache-airflow