AirflowDAG步骤依赖关系
创始人
2024-08-01 20:02:22
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Airflow 是一个流行的开源工具,用于构建、调度和监视数据管道。一个处理任务(节点)集合的 DAG(有向无环图)被定义为一组任务之间的有向边。当我们构建 DAG 时,我们需要指定每个任务的依赖关系。

例如,假设我们有一个 DAG,它从 API 中抓取一些数据,然后将它们写入数据库中。我们需要确保步骤顺序是:

  1. 启动 DAG
  2. 抓取数据
  3. 将数据写入数据库
  4. 关闭 DAG

为了实现这种步骤顺序,我们需要指定每个任务之间的依赖关系。在 Airflow 中,我们使用“切片”来表示 DAG 中的每个任务,然后使用“依赖关系”来表示任务之间的关系。

当所有依赖关系都被定义后,Airflow 将使用拓扑排序算法来确定 DAG 中的正确任务序列。

下面是一个修改任务的依赖关系的示例:

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 10, 29),
    'email': ['airflow@example.com'],
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    description='A simple tutorial DAG',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

def fetch_data():
    print("Fetching data from API...")
    
def write_to_db():
    print("Writing data to database...")

fetch_task = PythonOperator(
    task_id='fetch_task',
    python_callable=fetch_data,
    dag=dag,
)

write_task = PythonOperator(
    task_id='write_task',
    python_callable

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