我有一个在成功和失败事件中执行动作和发送通知电子邮件的airflow作业,下面是我使用的代码。
#from builtins import range
from datetime import timedelta
from airflow.models import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.operators.email_operator import EmailOperator
from
我对气流很陌生。我正在尝试设置SFTPSensor,以查看SFTP服务器上的文件夹是否出现任何文件。这听起来像是file_pattern属性中的正则表达式"*“:
import airflow
import logging
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy import DummyOperator
from airflow.operators.trigger_dagrun import TriggerDagRunOperator
from airflow.providers.sftp.hooks.sftp impo
说:You can use Jinja templating with every parameter that is marked as “templated” in the documentation。气流自动模板化气流世界中的特定参数(例如PythonOperator的某些参数)是有意义的。我想知道最好的/正确的方法是让一个非气流变量模板化。我的具体用例类似于:
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from somewhere import export_
我想要自定义我的DAG,以便在失败或成功时发送电子邮件。我尝试在DAG构造函数中使用on_success_callback和on_failure_callback,但它不适用于DAG。同时,它也适用于我放在DAG中的DummyOperator。 from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime
f
我不知道如何继续这项任务。你能帮帮忙吗?我正在创建一个dag,其中用户的参数将被手动传递。这个dag应该使用"pid“来终止postgres数据库中的挂起查询。我已经写了一个代码,我不能通过cli传递参数来测试它。我正在使用以下命令: airflow tasks test killer_dag get_idle_queries 20210802 -t '{"pid":"12345"} 代码是这样的: killer_dag.py from airflow.models import DAG
from plugins.platform.utils
我有个DAG
from airflow import DAG
from datetime import date time
dag_crawl = DAG(
dag_id='test_dag',
start_date= datetime(year=2017, month=3, day=28),)
像这样的任务
test_task = PythonOperator(
task_id = 'test_task',
python_callable = AClass().a_method,
# to pass self as fi
有没有办法将命令行参数传递给Airflow BashOperator。目前,我有一个python脚本,它接受日期参数并执行一些特定的活动,比如清理比给定日期旧的特定文件夹。
在只有一个任务的简化代码中,我想要做的是
from __future__ import print_function
from airflow.operators import BashOperator
from airflow.models import DAG
from datetime import datetime, timedelta
default_args = {
'owner'
我使用CLI创建了一个自定义包(使用Click构建)。这个包可以做两件事:运行预处理和运行机器学习模型。我创建了此客户包的Docker镜像,并将其推送到AWS (ECR)上的私有注册表。 现在我想用Airflow运行这个容器,我想在一个EC2实例上运行它。我正在用docker-compose运行它。 在本例中,我将只关注一项任务:运行容器进行预处理。 然而,现在我得到了‘上游失败’的t2。 from datetime import timedelta
import airflow
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_oper
我有一个如下所示的守护程序: ingest_excel.py:
from __future__ import print_function
import time
from builtins import range
from datetime import timedelta
from pprint import pprint
import airflow
from airflow.models import DAG
#from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.pytho
我尝试使用我的自定义http操作符(扩展simpleHttpOperator )在我的http请求的headers值中使用模板。似乎只在数据字段中支持模板。如何在headers字段中实现同样的功能。我想要传递模板化的授权头。请在下面找到我的代码。 import airflow
from airflow import DAG
from airflow.configuration import conf
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.operators.auth_plugins
我已经创建了一个DAG,它计划在每5分钟内使用cron语法执行。另外,这个池是为这个进程创建的,只有一个槽。
我尝试重新启动服务器/调度程序并重置数据库。目前,DAG正在UTC时间运行。此外,我还试图设置我的本地时区,即“欧洲/明斯克”(UTC+3),但它没有产生任何效果。
import random
import time
import airflow
from airflow.models import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.python_ope
要求DAG一个接一个地运行,并且每个DAG都成功运行。
我有一个主DAG,在这个主DAG中,我调用所有DAG来依次执行
在每个dag_A、dag_B、dag_C中,我都必须给schedule_interval = None,并在GUI中手动打开
我正在使用ExternalTaskSensor,因为即使在第一个dag_A中的所有任务都完成之前,它就启动了第二个dag_B,为了避免这样的问题,我正在使用ExternalTaskSensor.If更好的实现,请告诉我。
不知道我在这里错过了什么
代码: master_dag.py
import datetime
import os
from date
需要帮助在On_failure_callback中呈现jinja模板电子邮件ID。
我知道呈现模板在SQL文件中工作得很好,或者对于具有template_fields .How的操作符,我在下面得到呈现jinja模板变量的代码。
它适用于Variable.get('email_edw_alert'),但我不想使用变量方法来避免碰到DB
下面是Dag文件
import datetime
import os
from functools import partial
from datetime import timedelta
from airflow.models import
我正在尝试运行一个简单的python脚本中的一个码头运行命令调度与气流。
我遵循了这里的说明,。
我的.env文件:
AIRFLOW_UID=1000
AIRFLOW_GID=0
而docker-compose.yaml是基于默认的。我必须添加- /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock作为一个额外的卷来运行码头内的码头。
我的守护进程配置如下:
""" this is an example dag """
from datetime import timedelta
from airflow impo
当尝试通过airflow trigger_dag test_dag运行dag时,我得到了错误:airflow.exceptions.DagNotFound: Dag id test_task not found in DagModel。
运行airflow list_dags时,DAG正确列出。我还进行了检查,以确保将$AIRFLOW_HOME目录正确设置为dag所在的位置。我能让它工作的唯一方法就是运行一个特定的任务,比如airflow test test_dag test_task。运行python dags/test_dag.py时未显示任何错误。
导入后,dag文件本身中的代码:
de
我在修窗户,通过码头设置气流。我在windows中有许多python脚本,它们从windows中的多个位置(SSH连接、windows文件夹等)进行读写。要在我的坞映像中复制所有这些输入,需要做很多工作,所以我想要做的是获得气流来执行这些脚本,就像它们在windows中运行一样。
如果是的话,这有可能吗?
下面是我作为DAG运行的脚本:
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.python_operator import Pyt
我想将参数传递到气流DAG中,并在python函数中使用它们。我可以将参数使用到bash操作符中,但是我找不到任何引用来将它们用作python函数。
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator from airflow.operators.python_operator import PythonOperator from airflow.utils.dates import days_ago
#Define DAG
dag = DAG("test_backup
我正在尝试创建动态DAG,然后将它们发送到调度程序。我尝试了的引用,它运行得很好。我对它做了一些修改,如下代码所示。在调试问题时需要帮助。
我试过了。试着运行文件。Dag被执行,globals()正在打印所有的DAGs对象。但不知何故没有在list_dags或UI中列出
from datetime import datetime, timedelta
import requests
import json
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airfl
在气流中写入DAG来提取平衡之和但得到误差
import logging
import json
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow import AirflowException
# Connection
from airflow.pro
Spark提交命令 spark-submit --class=com.test.App /home/ubuntu/app.jar /home/ubuntu/abc.properties 用于安排spark作业的Airflow脚本 from airflow import DAG
from datetime import datetime, timedelta
from airflow.contrib.operators import SparkSubmitOperator
import sys
import os
from airflow.models import Variable
fr
我有一组气流DAG,每个都有一组与它们相关的标签。我还有一个PythonOperator,它被我所有的DAG使用。
如果DAG应用了特定的标记,则需要设置操作符的retries参数,而不是其他。
代码如下所示:
dag.py
from common import tasks
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.utils.helpers import chain
dag = DAG(
'test_retry_dag'