如何在airflow dag中的两个不同模式之间切换？
在Airflow DAG中切换两个不同模式有以下几种方法：
- 使用条件语句：可以在DAG定义中使用Python的条件语句来切换不同的模式。根据条件的不同，可以选择不同的任务依赖关系、任务调度时间和任务参数等。这种方法适用于在DAG运行时根据特定条件切换模式。
- 使用参数化：可以在DAG定义中使用参数化的方式来切换不同的模式。通过在DAG运行时传递不同的参数，可以控制任务的依赖关系、调度时间和参数等。这种方法适用于需要在运行时动态切换模式的情况。
- 使用变量：可以在Airflow的变量中定义一个标识变量，用于表示当前的模式。在DAG定义中根据该变量的值来切换不同的模式。通过修改变量的值，可以在不重启Airflow服务的情况下切换模式。这种方法适用于需要手动切换模式的情况。
需要注意的是，以上方法都需要在DAG定义中进行相应的逻辑编写和配置。具体的实现方式可以根据实际需求和场景进行调整。
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在运行DAG时，在任务日志中接收以下错误：
FileNotFoundError: Errno 2没有这样的文件或目录：“直线”：“直线”
这是我的DAG：
import airflow
from airflow import DAG
from airflow.providers.apache.hive.operators.hive import HiveOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from datetime import timedelta
default_args = {
'owner':
浏览 3提问于2021-10-28得票数 3
回答已采纳
1回答
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
浏览 2提问于2020-10-24得票数 1
我已经查看了气流subDAG部分，并试图在网上找到任何可能有帮助的东西，但是我没有找到任何详细解释如何使subDAG工作的东西。运行subDAG的要求之一是应该启用它。如何启用/禁用subdag？
我编写了一些示例代码，这些代码在气流中不显示任何错误，但是当我尝试运行它时，subDAG中的任何一个操作符都不会被执行。
这是我的主要后台代码：
import os
from airflow import DAG
from airflow.operators import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta
from airfl
浏览 0提问于2016-07-11得票数 24
当我在终端中运行它时，下面的代码运行正常：
data = []
def _step_one():
for i in range(10):
data.append(i)
def _step_two():
print(f'data: {data}')
_step_one()
_step_two()
它打印data: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
但是，当我在Apache Airflow上运行同样的命令时，第一次初始化时data是空的[]
from airflow import DAG
from airflow.o
浏览 9提问于2021-02-24得票数 0
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Using Airflow 1.8.0 and python 2.7
具有以下DAG (简化)：
(Phase 1)-->(Phase 2)
在第1阶段，我触发了一个耗时且可以运行2天的异步进程，当进程结束时，它会在S3上写入一些有效负载。在此期间，我希望DAG只在S3有效负载存在时等待并继续执行阶段2。
我想出了两个解决方案：
当第1阶段开始时，使用暂停DAG，并在进程结束后继续。
使用每隔X分钟检查一次S3有效载荷的操作符等待。
我不能使用选项1，因为我的管理员不允许试验性API的使用，选项2似乎是一个糟糕的实践(检查每X分钟)。
还有别的办法可以解决我的任务吗？
浏览 5提问于2020-10-13得票数 0
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1回答
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
浏览 72提问于2021-06-12得票数 1
5回答
我正在尝试使用airflow来定义我想要从命令行手动触发的特定工作流。
我创建了DAG并添加了一系列任务。
dag = airflow.DAG(
"DAG_NAME",
start_date=datetime(2015, 1, 1),
schedule_interval=None,
default_args=args)
然后我在终端中运行
airflow trigger_dag DAG_NAME
什么都不会发生。调度程序正在另一个线程中运行。任何方向都是非常受欢迎的。谢谢
浏览 2提问于2016-05-05得票数 24
我在代码中定义了以下DAG： from datetime import timedelta, datetime
import airflow
from airflow import DAG
from airflow.operators.docker_operator import DockerOperator
from airflow.contrib.operators.ecs_operator import ECSOperator
default_args = {
'owner': 'airflow',
'retries':
浏览 49提问于2020-08-02得票数 1
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2回答
下面是我的DAG代码，它没有在预定时间被触发。如果我手动运行，它工作得很好。不确定问题出在哪里。我试着测试了两到三个玉米表达式，但没有任何运气。
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
#from datetime import timedelta
YESTERDAY = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1)
default_args = {
'start_date': airf
浏览 1提问于2021-02-08得票数 1
1回答
在处理多个环境(如Dev/Staging/Prod等)时，为每个环境设置单独(最好是相同的)气流实例将是最好的情况。
我正在使用GCP管理的气流()，这不是很便宜的运行，有多个实例将大大增加我们的每月账单。
那么，我想知道是否有人建议使用单个气流实例来处理多个环境？
我正在考虑的一种方法是在我的dags folder中有对应于每个环境的单独的顶级文件夹(即DAG /dev、dags/prod等)，并通过CI/CD管道将我的DAG脚本复制到相关文件夹中。
因此，在我的源代码存储库中，如果我的守护进程看起来像：
airflow_dags/my_dag_A.py
在CI阶段，我可以有一个构建步骤来创
浏览 6提问于2022-12-03得票数 0
我刚接触apache airflow，您能帮助我了解在远程计算机上运行DAG应该在哪里配置/配置什么吗？我使用celery_executor在工作节点上执行代码，我没有在工作节点上做任何配置，我使用RabitMQ作为队列服务，似乎我已经正确地配置了Airflow集群。
我的DAG文件：
"""
Code that goes along with the Airflow tutorial located at:
https://github.com/apache/airflow/blob/master/airflow/example_dags/tutorial.py
&#
浏览 1提问于2020-01-15得票数 0
我使用的是airflow 1.7.1.3。
我有一个并发DAG/任务的问题。当DAG正在运行时，计划程序不再启动其他DAG。似乎调度程序完全冻结了(不再有日志) ...直到运行的DAG完成。然后，触发新的DAGrun。我的不同任务是长时间运行的ECS任务(约10分钟)
我使用了LocalExecutor，并设置了关于parallelism=32和dag_concurrency=16的默认配置。我使用airflow scheduler -n 20并自动重启它，并且为我的所有DAG声明设置'depends_on_past': False。
作为参考，我在ECS集群中运行的容器中部署
浏览 0提问于2016-10-05得票数 2
我已经在运行Ubuntu和python 3.8的服务器上安装了Airflow。我正在尝试在Airflow UI中导入一个简单的dag来列出存储桶中的文件。
from airflow import DAG
from airflow.providers.amazon.aws.operators.s3_copy_object import S3CopyObjectOperator
from airflow.providers.amazon.aws.operators.s3_list import S3ListOperator
from airflow.operators.python import
浏览 40提问于2021-05-23得票数 1
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在虚拟环境中设置Airflow (2.1.4)，然后安装第三方插件"pip install simple-dag-editor“
插件已成功安装，但是检查插件列表时，发现有重复的条目。
(venv) root@test-server:/opt/airflow$ airflow plugins
name | source | flask_blueprints | appbuilder_v
浏览 2提问于2021-09-29得票数 0
Airflow老兵请帮帮忙 我正在寻找cron的替代品，偶然发现了apache airflow。 我们有一个设置，其中多个用户应该能够创建他们自己的DAG并计划他们的作业。 我们的用户是可能不知道如何编写DAG python文件的混合用户。此外，他们可能无法访问运行airflow的服务器。 是否可以通过UI创建气流DAG。我找不到任何与此相同的引用。所有示例都讲述了如何创建一个python文件并将其上传到$AIRFLOW_HOME/dag/目录。用户将无权访问此目录。 例如，Rundeck允许用户通过UI添加工作流和任务依赖关系。在airflow中有没有类似的插件/功能。 PS:我真的很喜欢
浏览 155提问于2018-02-26得票数 21
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我最近开始使用Airflow和它的一个新概念Taskflow API。我有一个包含多个修饰任务的DAG，每个任务都有50+代码行。因此，我决定将每个任务转移到一个单独的文件中。
在引用堆栈溢出之后，我可以以某种方式将DAG中的任务移动到每个任务的单独文件中。现在，我的问题是：
所示的两个代码示例是否工作相同？(我担心任务的范围)。将如何共享数据b/w？在性能上有什么不同吗？(我看到Subdags由于性能问题而不受欢迎，尽管这并不是Subdags仅仅关心的问题)。
我在网上看到的所有代码示例(以及官方文档中的代码)都将所有任务放在一个文件中。
样本1
import logging
from ai
浏览 4提问于2021-08-29得票数 2
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我想从Python脚本(实际上是木星笔记本)中调用一个气流DAG定义。
我确保设置了用于airflow命令的环境变量(例如，AIRFLOW_HOME)和python-dotenv，以便在木星笔记本中加载.env文件。此.env文件包含各种环境变量，包括AIRFLOW_HOME。
%load_ext dotenv
# the AIRFLOW_HOME env var must be an absolute file system path
# if the Notebook is relative to where the `airflow.db` Sqlite DB is.
%dotenv
浏览 8提问于2022-02-24得票数 1
1回答
我正在尝试遵循Airflow 在DAG中使用变量。
这些变量是在Airflow UI中设置的，我使用这些变量创建了一个简单的DAG。加载文档中所示的变量会导致以下错误：
[2021-02-18 16:32:15,350] {variable.py:64} ERROR - Can't decrypt _val for key=foo, invalid token or value
[2021-02-18 16:32:15,364] {taskinstance.py:1396} ERROR - 'Variable foo does not exist'
下面是我正在使用的设
浏览 7提问于2021-02-19得票数 2
回答已采纳
我目前正在设置我在AWS的气流环境。我想从我的开发分支和主分支加载and服务器中的所有dags。我将它们同步到挂载到EC2实例的两个不同的S3存储桶中。我的想法是使用dag包加载器加载dag，如所述，用于从两个不同的文件夹加载dag。在and服务器中，这两个文件不同，每个python文件都会检查其当前文件夹，并将default_args中的所有者设置为stage。此外，stage被设置为queue，相应的worker将其取走。
问题出在实现上:加载dag是可行的，但是如果我从将要执行的dag中的子文件夹导入一个外部python文件，我会得到一个错误，说找不到这个模块。我猜这是因为dag加载程序
浏览 2提问于2020-05-07得票数 0
3回答
我刚刚开始使用Airbnb的，我还不清楚回填是如何/什么时候完成的。
具体来说，有两个用例让我感到困惑：
如果我运行airflow scheduler几分钟，停止它一分钟，然后再次重新启动它，我的DAG似乎在前30秒左右运行额外的任务，然后继续正常运行(每10秒运行一次)。这些额外的任务是不是“回填”的任务在以前的运行中无法完成？如果是这样的话，我如何告诉气流不回填这些任务？
如果我运行airflow scheduler几分钟，然后运行airflow clear MY_tutorial，然后重新启动airflow scheduler，它似乎会运行大量额外的任务。这些任务是否也以某种方式
浏览 6提问于2016-10-05得票数 46
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我有一个简单的示例python脚本，我希望Airflow在计划的基础上运行。我可以为Airflow创建容器，并在该容器中成功安装Docker服务器。我可以手动访问CLI并"docker run“示例的容器，它就可以工作了。当我从本地主机管理员尝试它时，它只显示“运行”永远。在CLI中检查"docker ps“显示它还没有启动容器。我确信我错过了一些简单的东西，因为这里没有太多复杂的东西。请帮帮忙！？
以下是python脚本：
import time as ti
def main():
print('TEST')
ti.sleep(120)
浏览 0提问于2020-11-18得票数 1
我有一个达格，每小时安排一次。假设凌晨1:00，凌晨2:00，凌晨3:00假设02:00被选中，但是如果01:00am dag运行仍在进行中，则需要取消02:00am实例。
我在尝试这个密码。
local_tz = pendulum.timezone("America/Chicago")
default_args = {
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': True,
'start_date': datetime(2020, 11, 15, tzi
浏览 15提问于2020-11-17得票数 0
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我刚接触Airflow，只是为了练习在DAG中做一个简单的数据转换。然而，我不确定为什么第一个任务总是意外失败。有人能给我一些关于如何在DAG中调试失败的任务或指出错误部分的提示吗？非常感谢。
import pandas as pd
import airflow
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import da
浏览 9提问于2021-09-13得票数 0
1回答
我对Airflow非常陌生，我正在尝试使用Oracle操作符执行我的第一个DAG。但是，我收到的错误是
“无效语法”以及"airflow.exceptions: dag_id找不到“，要么不存在，要么解析失败。
我把我的dag放在了example_dags所在的位置-- (/usr/lib/python2.7/site-packages/airflow/example_dags/my_dag.py)，但是它在UI中却没有显示出来，所以我尝试执行以下命令
airflow run example_sql_dag task_sql 2020-1-17
下面是我的oracle dag的代码：
浏览 2提问于2020-01-17得票数 4
我使用气流，我有一个由文件传感器开始的数据，它工作得很好，但是我需要一个条件来匹配文件的某种模式。我看到了OmegaFileSensor，但我不能导入它(可能不推荐？)。有人已经在用我想要的东西了吗？
我的爸爸：
import datetime as dt
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.contrib.sensors.
浏览 4提问于2020-03-03得票数 0
回答已采纳
2回答
我对气流完全陌生。我想在指定的日期运行一个简单的DAG。我正在努力改变开始日期、执行日期和回填之间的差异。运行DAG的命令是什么？
以下是我尝试过的：
airflow run dag_1 task_1 2017-1-23
当我第一次运行该命令时，任务正确地执行，但是当我再次尝试时，它没有工作。
下面是我运行的另一个命令：
airflow backfill dag_1 -s 2017-1-23 -e 2017-1-24
我不知道这个命令能带来什么结果。day会从23天执行到24天吗？
在运行上述两个命令之前，我执行了以下操作：
airflow initdb
airflow scheduler
浏览 7提问于2017-01-23得票数 20
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我对使用apache airflow非常陌生。我使用pycharm作为我的IDE。我创建了一个项目(anaconda环境)，创建了一个包含DAG定义和Bash操作符的python脚本。当我打开airflow When服务器时，我的DAGS不显示。仅显示默认示例DAG。我的AIRFLOW_HOME变量包含~/airflow。所以我在那里存储了我的python脚本，现在它显示出来了。
如何在项目环境中使用它？
我是否要在每个项目开始时更改环境变量？
有没有办法为每个项目添加特定的airflow主目录？
我不想将我的DAG存储在默认的airflow目录中，因为我想将它添加到我的git库中。请帮帮我。
浏览 2提问于2019-07-04得票数 7
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我正在使用Airflow 设置交叉依赖的DAGS。我有一个特定的使用案例，其中我的DAG B要求DAG A首先运行-但是，如果DAG A延迟足够长时间，DAG B仍应运行。因此，我本质上是在寻找一种方法来连接两个传感器之间的OR操作。
假设DAG B需要每天下午5点运行，那么我将在代码中这样做：
while True:
CURRENT_TIME = getCurrentTime()
if DAG A completed OR CURRENT_TIME > 5pm:
run DAG B
这在代码中要简单得多，但是看不到Airflow是如何做到的。
浏览 12提问于2020-09-03得票数 1
我正在考虑开始在一个项目中使用Apache airflow，并且想知道人们如何管理与Airflow的持续集成和依赖。更具体地说，我有以下设置
3 Airflow服务器: dev staging和production。
我有两个python DAG，我想把它们的源代码放在不同的仓库中。DAG本身很简单，基本上只需使用Python操作符来调用main(*args，**kwargs)。然而，由main运行的实际代码非常大，并且需要扩展几个文件/模块。每个python代码库具有不同的依赖性，例如，
Dag1使用Python2.7 pandas==0.18.1，requests=2.13.0
Dag2使
浏览 6提问于2017-07-10得票数 6
我为不同的python项目设置了不同的airflow DAG，即一个父DAG文件夹/vol/dags，以及基于不同python项目的DAG的子文件夹：/vol/dags/project1/project1.py, /vol/dags/project2/project2.py where DAGS_FOLDER = /vol/dags。
例如，project1.py从同一目录下的另一个python文件导入函数，即/vol/dags/project1/mycalculator.py。但是当我启动airflow webserver时，我得到了一个ImportError
/vol/dags/proje
浏览 0提问于2017-04-05得票数 9
如何解决这个问题？？我不知道该怎么办..。
我的达格斯
def _game():
game_df = pd.DataFrame(columns=['match', 'puuid']
input_data = {'match':match100,'puuid':game_content['puuid']}
game_df = game_df.append(input_data, ignore_index=True)
return game_df
def _game_score():
浏览 18提问于2022-09-19得票数 0
2回答
我创建了一个定制的BashOperator，如下所示
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
class CustomOperator(BashOperator):
"""
Custom bash operator that just write whatever it is given as stmt
The actual operator is more complex
"""
def __init__(self, stm
浏览 2提问于2019-07-04得票数 2
如果我运行命令airflow list_dags，它将返回一个DAG列表。但是，DAG列表与我在web界面中DAG选项卡下看到的DAG列表不同。airflow list_dags命令仅返回教程DAGs，而不返回airflow/dags目录中的DAGs。
为什么airflow为我提供了两个不同的DAG列表？
我运行的是Airflow 1.8.1。
浏览 0提问于2017-08-01得票数 2
1回答
我试图在测试环境中使用多个任务来测试一个守护进程。我能够测试与dag关联的单个任务，但我希望在dag中创建多个任务，并启动第一个任务。用于测试我正在使用的dag中的一个任务。
task1.run()
正在被处决。但是，当我在后台的下游有一个接一个的任务时，同样的情况就不起作用了。
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta
default_args = {
'owner'
浏览 0提问于2018-04-24得票数 13
1回答
我使用Apache气流来调度ETL作业，这是python脚本。当我在气流上创建达格时，它会设置达格状态关闭。我的密码是这样的。
import airflow
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta
default_args = {
'owner': 'oguz',
'depends_on_past': False,
&#
浏览 4提问于2018-02-09得票数 1
回答已采纳
我正在尝试在GCP cloud composer airflow实例上的DAG中运行单个任务，并将dag中的所有其他任务都标记为成功。然而，下面的airflow命令似乎对我在cloud composer上不起作用。
有人知道下面的gcloud cli命令出了什么问题吗？
dag_id: "airflow_monitoring" <br>
task_id: "echo1" <br>
execution_date: "2020-07-03" <br>
gcloud composer environments r
浏览 0提问于2020-07-04得票数 0
我正在尝试基于dagrun输入变量设置S3Key传感器的bucket_key。我有一个dag "dag_trigger“，它使用TriggerDagRunOperator来为dag "dag_triggered”触发dagrun。我试图扩展示例。
因此，我希望发送一个变量来触发dag，并根据该变量的值在S3KeySensor任务中设置S3KeySensor值。我知道如何在PythonOperator可调用函数中使用variable变量，但不知道如何在传感器对象上使用它。
dag_trigger dag：
import datetime
from airflow import
浏览 0提问于2018-02-08得票数 5
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我们目前正在为Cloud Composer上的气流(>2.0.1)开发自定义操作符和传感器。我们使用官方Docker镜像进行测试/开发 对于Airflow 2.0，推荐的方式不是将它们放在Airflow的插件目录中，而是将它们构建为单独的Python包。然而，当开发DAG并在Docker Airflow上测试它们时，这种方法似乎相当复杂。 要使用气流推荐方法，我们将为DAG和操作器/传感器使用两个单独的repos，然后将自定义操作器/传感器包挂载到Docker，以便在那里快速测试并在本地计算机上进行编辑。为了进一步在Composer上使用，我们需要将我们的包发布到我们的私有pypi代码
浏览 20提问于2021-07-16得票数 1
3回答
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
浏览 0提问于2018-10-13得票数 9
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下面是我的简单DAG/ Python脚本，它位于Google云桶上的DAGS文件夹中。
from airflow import DAG
import airflow
from airflow.operators import BashOperator
from datetime import datetime,timedelta , date
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from ge
浏览 0提问于2019-08-03得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个包含3个任务的作业1)使用POST请求获取令牌2)获取令牌值并存储在变量中3)使用步骤2中的令牌发出Get请求并传递不记名令牌 问题是步骤3不起作用，我得到HTTP错误。我能够在步骤2中打印出token的值，并在代码中进行验证 default_args = {
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': False,
'start_date': airflow.utils.dates.days_ago(2),
'email': ['
浏览 11提问于2019-05-08得票数 4
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2回答
我有以下两个文件。一个带有DAG和两个任务(DummyOperator和TaskGroup)。
# example_dag.py
from datetime import timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy import DummyOperator
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from includes.taskgroup import build_
浏览 8提问于2021-12-14得票数 0
我使用的是airflow v1.8.2，并尝试升级到v1.10.3 在更新之后，我运行以下命令 airflow upgradedb 并得到错误： ...
File "/opt/nio/lib/airflow/sqlalchemy/engine/default.py", line 536, in do_execute
cursor.execute(statement, parameters)
sqlalchemy.exc.ProgrammingError: (psycopg2.ProgrammingError) column
dag.description does no
浏览 31提问于2019-05-23得票数 0
我正在尝试为我的所有dags设置两个默认值。为此，我使用以下代码在Airflow的主目录中创建了文件airflow_local_settings.py (尝试遵循https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/concepts.html#dag-level-cluster-policy中的示例)： def dag_policy(dag: DAG):
dag.catchup = False
dag.default_args['email'] = 'blabla' 然而，我得到了一个错误：
浏览 7提问于2021-04-20得票数 1
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很多时候，当我尝试在UI中打开一些DAG的树视图或任务持续时间页面时，我得到错误: 504 gateway time-out。有时，在那之后，我甚至无法打开包含DAG列表的页面。你知道这个问题可能来自哪里吗？
运行Airflow的机器的CPU和内存似乎都很好，我使用RDS作为元数据。
谢谢!
浏览 55提问于2018-06-08得票数 3
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我在Airflow的Dag中有以下代码：
scenery= {
'task_id': 'TASK_ID',
'name': 'TASK-NAME-TEMPLATE',
'job_class_name': '.com.company.project.ClassName',
'template': 'ClassName'
}
stores = [
{'name
浏览 3提问于2021-05-19得票数 0
我正在努力理解如何使用Airflow 2.0 DAG和任务装饰器读取任务中的dag配置参数。 考虑下面这个简单的DAG定义文件： from airflow.decorators import dag, task
from airflow.utils.dates import days_ago
@dag()
def lovely_dag():
@task(start_date=days_ago(1))
def task1():
return 1
something = task1()
my_dag = lovely_dag() 我可以使用UI
浏览 140提问于2021-01-13得票数 3
回答已采纳
我目前正在试验一种新的概念，即操作员将与外部服务通信以运行操作员，而不是在本地运行操作员，外部服务可以与气流通信以更新DAG的进度。
例如，假设我们有一个bash操作符：
bash_task = BashOperator(
task_id="bash_task",
bash_command="echo \"This Message Shouldn't Run Locally on Airflow\"",
)
这是DAG的一部分：
from airflow import DAG
from airflow.operators.
浏览 2提问于2022-08-10得票数 0
回答已采纳
我知道以前有人问过这个问题，但我想把它说得很简单。我正在使用Astronomer运行Airflow v1.10.10。每个dag运行(每天)可以有不同数量的任务。此任务数将由给定dag运行(即当天)的数据库表中的行数定义。
我将在dag文件中运行一个查询，并创建一个如下列表：
list = client.query(SELECT * FROM TABLE WHERE DATE = {{ds}})
然后，我将根据列表的大小创建任务：
for i in range(1, len(list)):
sample_airflow_operator(name=i + '_operator&
浏览 2提问于2021-06-03得票数 0
我有一个具有两个操作符(一个PythonOperator和一个KubernetesPodOperator)的简单气流DAG：
with DAG(dag_id="dummy", start_date=datetime(2020, 11, 7), catchup=False) as dag:
logger = logging.getLogger("airflow.task")
volume_mount = k8s.v1_volume_mount.V1VolumeMount(name='osm-config',
浏览 3提问于2021-08-06得票数 1
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