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Airflow:等待上一次dag运行完成

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。它由Airbnb开发并于2014年开源,现在由Apache软件基金会进行维护。

Airflow的主要特点包括:

  1. 可编程的任务调度:Airflow使用Python编写,允许开发人员以代码的方式定义任务和工作流。这使得任务调度变得灵活且可扩展,可以根据需求定制任务的执行逻辑。
  2. 可视化的工作流管理:Airflow提供了一个直观的用户界面,用于管理和监控工作流。用户可以轻松地创建、编辑和调度任务,查看任务的执行状态和日志。
  3. 强大的依赖管理:Airflow支持任务之间的依赖关系,可以定义任务的执行顺序和触发条件。这使得复杂的工作流可以被清晰地组织和管理。
  4. 可扩展的插件系统:Airflow提供了丰富的插件系统,可以扩展其功能。用户可以根据需要添加自定义的插件,例如添加新的任务类型或集成其他工具和服务。
  5. 高可靠性和容错性:Airflow具有强大的容错机制,可以处理任务执行失败和重试。它还提供了监控和报警功能,可以及时发现和解决问题。

Airflow适用于各种数据处理场景,例如数据清洗、ETL(Extract, Transform, Load)流程、机器学习模型训练和部署等。它可以帮助用户提高数据处理的效率和可靠性,减少人工干预和错误。

腾讯云提供了一个与Airflow类似的产品,称为腾讯云数据工厂(DataWorks)。腾讯云数据工厂是一个全托管的数据集成和数据处理平台,提供了类似于Airflow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厂的信息:腾讯云数据工厂

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当前在运行的模型中有很多依赖关系,比如模型B依赖模型A,模型C依赖模型B和A的结果,虽然airflow更推荐的方式在一个Dag中配置所有的任务,这样也好管理,但是对于不同人维护或者不同运行频率的模型来说...:Triggers a DAG run for aspecified ``dag_id`` ,意思就是说触发指定的Dag运行。...# taskid external_dag_id='testA', # 需要等待的外部DAG id external_task_id='testA_function2'...关于execution_delta 的配置,官方给的解释是:与前一次执行的时间差默认是相同的execution_date作为当前任务或DAG。...="testA").pop().execution_date 意思是找到testA的最近一次的执行时间,然后进行监听,如果tastA执行完成了,则 monitor_testA 的任务也就完成了,才会进行后续的操作

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