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Airflow -如果传感器出现故障,则跳过DAG

Airflow是一个开源的任务调度和工作流管理平台,用于在云计算环境中管理和调度数据处理任务。它提供了一个可视化的用户界面,使用户能够轻松地创建、调度和监控复杂的工作流。

在Airflow中,DAG(Directed Acyclic Graph)是任务的有向无环图,用于定义任务之间的依赖关系和执行顺序。每个任务被定义为一个操作,可以是一个脚本、一个函数或一个命令。当传感器出现故障时,可以通过在DAG中设置条件语句来跳过该任务,以确保工作流的连续性和稳定性。

传感器是Airflow中的一种特殊任务类型,用于检测外部系统或资源的状态。当传感器检测到故障或满足特定条件时,它将触发后续任务的执行。如果传感器出现故障,则跳过DAG意味着当传感器检测到故障时,Airflow将不会执行与该传感器相关的任务,而是直接跳过这些任务,继续执行后续任务。

Airflow的优势在于其灵活性和可扩展性。它支持多种任务类型和调度策略,可以根据实际需求进行定制和扩展。此外,Airflow提供了丰富的监控和日志功能,使用户能够实时追踪任务的执行情况和状态。

对于Airflow的应用场景,它适用于各种数据处理和工作流管理需求,特别是在大数据和机器学习领域。例如,可以使用Airflow来调度和管理数据清洗、特征提取、模型训练和推理等任务。此外,Airflow还可以用于定时任务的调度和执行,如定时数据备份、定时报表生成等。

腾讯云提供了一个与Airflow类似的产品,称为腾讯云数据工作流(Tencent Cloud Data Flow),它提供了类似的任务调度和工作流管理功能。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云数据工作流的信息:腾讯云数据工作流产品介绍

请注意,以上答案仅供参考,具体的产品选择和推荐应根据实际需求和情况进行评估和决策。

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带来的优势就是: 之前崩溃的调度程序的恢复时间主要依赖于外部健康检查第一时间发现识别故障,但是现在停机时间为零且没有恢复时间,因为其他主动调度程序会不断运行并接管操作。...这意味着,如果您想使用与AWS相关的operators,而不是与GCP和Kubernetes相关的operators,只能使用Amazon提供程序子软件包安装Airflow: pip install...例如, from airflow.providers.amazon.aws.operators.athena import AWSAthenaOperator 更智能的传感器 (sensors) 传感器...在新版本中,Airflow引入了对传感器逻辑的更改,以使其更加节省资源和更智能。...就个人而言,我倾向于使用事件驱动的AWS Lambda函数处理用例,这些用例通常在Airflow中通过传感器使用(例如,当特定文件到达S3后立即触发管道)。

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图的概念是由节点组成的,有向的意思就是说节点之间是有方向的,转成工业术语我们可以说节点之间有依赖关系;非循环的意思就是说节点直接的依赖关系只能是单向的,不能出现 A 依赖于 B,B 依赖于 C,然后 C...但是如果两个operators需要共享信息,例如filename之类的,推荐将这两个operators组合成一个operator;如果一定要在不同的operator实现,使用XComs (cross-communication...当数据工程师开发完python脚本后,需要以DAG模板的方式来定义任务流,然后把dag文件放到AIRFLOW_HOME下的DAG目录,就可以加载到airflow里开始运行该任务。...默认前台web管理界面会加载airflow自带的dag案例,如果不希望加载,可以在配置文件中修改AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES=False,然后重新db init 参数配置 /...AIRFLOW__CORE__DAGS_FOLDER 是放置DAG文件的地方,airflow会定期扫描这个文件夹下的dag文件,加载到系统里。

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Centos7安装部署Airflow详解

5.6redis 3.3安装数据库安装略(自行百度)注意开启远程连接(关闭防火墙)字符集统一修改为UTF8(utf8mb4也可以)防止乱码高版本的mysql 或者Maria DB 会出现VARCHAR...AIRFLOW_HOME目录下生成了.cfg及相关文件即证明本次执行成功# 如果配置了pytho的环境变量直接执行# 没配置在${PYTHON_HOME}/lib/python3.6/sit-packages...文件 不一致 重新加入AIRFLOW_HOME 就可以了# 如果在新建普通用户前配置好环境变量可能没有这个问题了 本人是在创建用户后修改了环境变量airflow worker 启动成功显示如下图片方法二...如果你没有设置这个值的话,scheduler 会从airflow.cfg里面读取默认值 dag_concurrency在DAG中加入参数用于控制整个dagmax_active_runs : 来控制在同一时间可以运行的最多的...假如我们一个DAG同一时间只能被运行一次,那么一定要指明 max_active_runs = 1如果我们DAG中有10个Task,我们如果希望10个Task可以在触发后可以同时执行,那么我们的concurrency

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作者:李继武 1 文档编写目的 AirflowDAG是通过python脚本来定义的,原生的Airflow无法通过UI界面来编辑DAG文件,这里介绍一个插件,通过该插件可在UI界面上通过拖放的方式设计工作流...= True dag_creation_manager_dag_templates_dir = /opt/airflow/plugins/dcmp/dag_templates ?...该插件启用之后,许多功能会被屏蔽掉,此处不开启,如果需要开启在Airflow.cfg中的[webserver]配置: authenticate = True auth_backend = dcmp.auth.backends.password_auth...创建DAG,选择“Admin”下的“DAG Creation Manager” ? 2. 点击“Create” ? 3. 出现如下界面 ? 4....回到主界面之后,该DAG不会马上被识别出来,默认情况下Airflow是5分钟扫描一次dag目录,该配置可在airflow.cfg中修改。

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比如说hive sql oom,提供可配置的参数;hive sql 一个大表一个小表join提速的解决方案;es 查看一句话如何分词的解决方案;airflow dag依赖库版本错位的问题解决方案等。...比如说表相关的掉0,波动,枚举指定值,范围值、自定义等多种类型的指标;平台相关的比如说es的red,breaker监控,airflow的异常dag监控,10min中失败任务比率监控等。...比如说执行层是airflow,这里则是生成airflowdag,并将该文件放到airflow指定的目录下面;如果是自己开发的调度平台,则需要生成调度平台的任务,并将脚本上传到指定目录。...2.3、执行层 执行层就是外部的调度平台。执行生成层生成的代码。airflow是一种可选平台。 2.4、检测层 检测层主要是检测执行层执行的结果。...如果出现质量问题,生成质量问题记录,并根据告警规则告警,如果告警一直没人处理,逐步向上升级。

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