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:
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import BranchPythonOperator
def decide_which_path():
# 在这里添加你的条件逻辑
if condition:
return 'task1', 'task1'
else:
return 'task2', 'task2'
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),
)
BranchPythonOperator
实例,并将其添加到DAG中:branching = BranchPythonOperator(
task_id='branching',
python_callable=decide_which_path,
dag=dag,
)
task1 = DummyOperator(task_id='task1', dag=dag)
task2 = DummyOperator(task_id='task2', dag=dag)
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task1
或task2
。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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