Airflow中协调并行任务的替代方式是什么？
Airflow中协调并行任务的常见方式是使用DAG（有向无环图）来描述任务之间的依赖关系。然而，DAG的适用范围有限，当涉及到大量并行任务或高吞吐量时，可能需要一种替代方式。
一种替代方式是使用分布式任务调度工具，如Apache Mesos或Kubernetes。这些工具可以动态地调度和管理容器，使得并行任务的执行更加高效和可靠。
示例代码（使用Kubernetes）：
- 安装KubernetesOperator依赖：
pip install airflow[kubernetes]
- 创建KubernetesPodOperator任务：
from airflow import DAG from airflow.operators.bash_operator import BashOperator from airflow.contrib.operators.kubernetes_pod_operator import KubernetesPodOperator from datetime import datetime, timedelta
default_args = { 'owner': 'airflow', 'depends_on_past': False, 'start_date': datetime(2019, 1, 1), 'retries': 1, 'retry_delay': timedelta(minutes=5), }
dag = DAG( 'kubernetes_sample', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1))
run_this = KubernetesPodOperator( namespace='default', image="ubuntu:18.04", cmds=["bash", "-c"], arguments=["echo 1"], name="task-one", task_id="task-one", get_logs=True, dag=dag )
注意：在运行此示例之前，需要正确配置Kubernetes环境。