似乎之前已经有过关于这方面的讨论。
当我将dag部署为在特定时间运行时(例如,每天上午9点运行一次),Airflow会在部署时立即运行dag。
dag = DAG(
'My Dag',
default_args=default_args,
schedule_interval='00 09 * * *',
start_date = datetime(2021, 1, 1),
catchup=False # dont run previous and backfill; run only latest
)
这是因为在catchup=False中,schedule
我在脚本下面有一个气流,它作为一个函数运行所有python脚本。我希望每个python函数都能单独运行,这样我就可以跟踪每个函数及其状态。
## Third party Library Imports
import psycopg2
import airflow
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
#from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import dat
代码:
from datetime import datetime, timedelta
from airflow.operators.python import task
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow import DAG
@task
def get_content_body():
b = 1
print(b)
def get_content_body2(ti, **context):
a = 1
print(a)
defaul
我希望一个进程在完成另一个进程之后启动。一个解决方案是使用外部传感器功能,下面您可以找到我的解决方案。我遇到的问题是依赖的守护进程陷入了戳,我检查了这个并确保这两个dag按照相同的时间表运行,我的简化代码如下所示:任何帮助都将不胜感激。领袖达格:
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta
default_args = {
'owner': 'airflow
我制作了一个非常简单的DAG,如下所示:
from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
cleanup_command = "/home/ubuntu/airflow/dags/scripts/log_cleanup/log_cleanup.sh "
dag = DAG(
'log_cleanup',
description='DAG for deleting old logs
如果任务1成功,我希望执行任务2,如果任务1失败,我希望运行任务3,如果需要,我希望分配另一个流程。
基本上,我想在没有ssh操作符的气流中运行有条件的任务。
from airflow import DAG
from airflow.operators import PythonOperator,BranchPythonOperator
from airflow.operators import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta
from airflow.models import Variable
def t2_e
我在Composer v1.16.16上运行am v1.10.15。
我的DAG看起来是这样的:
from datetime import datetime, timedelta
# imports
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from scripts import workday_extract, workday_config_lar
在ECS Fargate上运行Airflow实例。问题是我无法在DAG中运行代码来调用现有的Glue Job。下面是DAG脚本。 import boto3
import os
import logging
import time
import sys
import botocore
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.operators.bash_ope
从气流文档和在互联网上读取不同的站点,非常清楚的是,任务名称和task_id在使用操作员创建任务时不需要匹配。例如,我使用以下代码:
from airflow import DAG
from airflow.utils import timezone
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from pprint import pprint
default_args = {
'owner':'me',
'start_date': timezone.
我正在尝试在Airflow中运行一个简单的BASHOperator任务。DAG在触发时以树和图形视图的形式手动列出任务,但任务始终处于未启动状态。
我重新启动了我的气流调度器。我使用Docker Compose上的Kubectl镜像在本地主机上运行Airflow。
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import dateti
我有一个DAG,其中有多个任务排成了简单直接的依赖关系。
import datetime as dt
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.settings import log
def task1_cb(ds, **kwargs):
log.info('Task1 Complete for date: %s' % kwargs.get('end_date'))
def task2_cb
我正试图从另一个人身上触发另一个人。我也在使用TriggerDagRunOperator。
我有以下两条线索。
Dag 1:
from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.operators.dagrun_operator import TriggerDagRunOper
关于this earlier question,假设我们有一个Apache Airflow DAG,它包含两个任务,首先是一个HTTP请求(即SimpleHTTPOperator),然后是一个处理第一个任务的响应的PythonOperator。 为了方便起见,以Dog CEO API为例,考虑以下DAG: from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.providers.http.operators.http import SimpleHttpOperator
from airfl
我在Linux中使用LocalExecutor和PostgreSQL数据库运行气流1.9.0。我想手动触发DAG,但是每当我创建一个schedule_interval设置为None或@once的DAG时,set服务器树视图就会崩溃,出现以下错误(我只显示最后一次调用):
File "/usr/local/lib/python2.7/site-packages/croniter/croniter.py", line 467, in expand
raise CroniterBadCronError(cls.bad_length)
CroniterBadCronError
你好,我使用的是气流,这里是我试图解决的场景,我想在函数运行后动态创建DAG。
try:
import os
import sys
from datetime import timedelta,datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.operators.email_operator import EmailOperator
from airflow.utils.t
我在运行Apache气流1.8.1。我希望在我的实例上运行32多个并发任务,但无法使任何配置工作。
我使用的是CeleryExecutor,UI中的气流配置为parallelism和dag_concurrency显示了64,我已经多次重新启动了气流调度程序、web服务器和工作人员(我实际上正在Vagrant中本地测试这个配置,但也在一个EC2实例上进行了测试)。
airflow.cfg
# The amount of parallelism as a setting to the executor. This defines
# the max number of task instances
在airflow.cfg文件中,我将min_file_process_interval值配置为120秒。达格在每分钟后都有时间间隔运行。但是,它只是在每120秒之后(根据min_file_process_interval值)才被调度。这是意料之中吗?
我将min_file_process_interval更改为200秒,然后在200秒后开始执行dag计划。澄清一下,如果情况相反,即dag调度间隔为2分钟,min_file_process_interval为1分钟,则dag将按照其日程运行良好。下面是我的爸爸:
from airflow import DAG
from airflow.opera
关于“动态任务”的其他问题似乎解决了在计划或设计时动态构建DAG的问题。我对在执行过程中将任务动态添加到DAG很感兴趣。
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime
dag = DAG('test_dag', description='a test',
我试图在airflow中安排任务,但显然不是那么明显。
我想运行的任务非常简单,下面是DAG配置:
from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
def print_hello():
return 'Hello world!'
dag = DAG('hello_
我得到了这个守护进程,但是当试图运行它时,它会堆在Queued运行上。然后,当我尝试手动运行时,会得到错误:
错误:
Only works with the Celery, CeleryKubernetes or Kubernetes executors
代码:
from airflow import DAG
from airflow.providers.postgres.hooks.postgres import PostgresHook
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import date
我有一个问题,demo很简单,但是在气流上部署后,执行并没有达到预期的效果。这是我的代码
"""
import pytz
from airflow import DAG
from datetime import datetime, timedelta
from airflow.operators.latest_only_operator import LatestOnlyOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
tz = pytz.timezone('Asia/
我对Airflow完全陌生,我真的很难让一个非常简单的测试DAG运行: from airflow import DAG
from datetime import datetime, timedelta
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.operators.bash import BashOperator
default_args ={
"owner":"airflow",
"depends_on_past":False,
"retries":0,
我是Airflow的新手,但我已经定义了一个Dag,每天上午9点发送基本的电子邮件我的DAG如下: from airflow import DAG
from datetime import datetime, timedelta
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.email_operator import EmailOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
date_log = str(datetime.to
我目前正在开发一个DAG,它将通过电子邮件发送用户列表,无论DAG是否已成功完成。我试图让DAG的流程看起来像下面的示例:
from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.operators.email_operator import EmailOperator
def print_hello():
return 'Hello world!'
default_a
几个小时前,这段代码运行良好,但突然之间,我的伙伴们开始陷入“排队”状态。
下面是我试图运行的内容(我只是手动触发):
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime as dt
def test_function():
print('Hello there')
default_args = {
'owner': 'airflow',