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airflow使用branchpython运算符动态生成任务

Airflow是一个用于创建、调度和监控工作流的平台

以下是一个简单的例子,说明如何使用BranchPythonOperator动态生成任务:

  1. 首先,导入所需的库和模块:
代码语言:javascript
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from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import BranchPythonOperator
  1. 定义一个函数,该函数将根据某个条件返回下一个要执行的任务的DAG ID和任务ID:
代码语言:javascript
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def decide_which_path():
    # 在这里添加你的条件逻辑
    if condition:
        return 'task1', 'task1'
    else:
        return 'task2', 'task2'
  1. 定义你的DAG和默认参数:
代码语言:javascript
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default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'dynamic_branch_example',
    default_args=default_args,
    description='A simple example of using BranchPythonOperator',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)
  1. 创建一个BranchPythonOperator实例,并将其添加到DAG中:
代码语言:javascript
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branching = BranchPythonOperator(
    task_id='branching',
    python_callable=decide_which_path,
    dag=dag,
)
  1. 为每个条件创建任务,并将它们添加到DAG中:
代码语言:javascript
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task1 = DummyOperator(task_id='task1', dag=dag)
task2 = DummyOperator(task_id='task2', dag=dag)
  1. 设置任务依赖关系:
代码语言:javascript
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branching >> [task1, task2]

现在,当你运行这个DAG时,BranchPythonOperator将根据decide_which_path函数返回的结果动态选择执行task1task2。你可以根据自己的需求修改decide_which_path函数中的条件逻辑。

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