Airflow是一个用于编排和调度工作流的开源平台,并且它基于DAG(Directed Acyclic Graph)模型来定义工作流。在Airflow中,DAG是指一组有向边和无环路的任务,这些任务在特定的顺序下执行。因此,Airflow DAG的依赖性是一个非常重要的主题,因为它决定了工作流程中任务的执行顺序。
以下是一个简单的示例,展示了如何使用Airflow DAG来定义两个任务之间的依赖性:
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta
default_args = {
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(2019, 1, 1),
'email_on_failure': False,
'email_on_retry': False,
'retries': 1,
'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}
dag = DAG('my_dag', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1))
t1 = BashOperator(
task_id='task1',
bash_command='echo "Hello World!"',
dag=dag,
)
t2 = BashOperator(
task_id='task2',
bash_command='echo "Goodbye World!"',
dag=dag,
)
t2.set_upstream(t1)
在这个例子中,t2 依赖于 t1,因为我们使用 t2.set_upstream(t1)来设置t2的依赖关系。
通过这种方式,我们可以通过Airflow DAG来控制不同任务之间的依赖关系和编排顺序。