BigQueryOperator是Apache Airflow中的一个Operator,用于执行BigQuery的SQL查询。要重复执行SQL并传递不同的日期到BigQueryOperator文件,可以使用Airflow的参数化功能和循环控制结构。
以下是一个示例代码,演示如何使用Airflow的参数化功能和循环控制结构来重复执行SQL并传递不同的日期到BigQueryOperator文件:
from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.bigquery_operator import BigQueryOperator
# 定义DAG的默认参数
default_args = {
'owner': 'your_name',
'start_date': datetime(2022, 1, 1),
'retries': 3,
'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}
# 定义DAG
dag = DAG(
'execute_sql_daily',
default_args=default_args,
schedule_interval='@daily'
)
# 定义要执行的SQL语句
sql_query = """
SELECT *
FROM your_table
WHERE date = '{{ ds }}'
"""
# 定义日期范围
start_date = datetime(2022, 1, 1)
end_date = datetime(2022, 1, 31)
# 循环创建BigQueryOperator任务
for single_date in (start_date + timedelta(n) for n in range((end_date - start_date).days + 1)):
task_id = f'execute_sql_{single_date.strftime("%Y%m%d")}'
formatted_sql_query = sql_query.replace('{{ ds }}', single_date.strftime('%Y-%m-%d'))
# 创建BigQueryOperator任务
execute_sql_task = BigQueryOperator(
task_id=task_id,
sql=formatted_sql_query,
use_legacy_sql=False,
dag=dag
)
# 设置任务依赖关系
if single_date != start_date:
execute_sql_task.set_upstream(previous_task)
# 更新前一个任务
previous_task = execute_sql_task
在上述代码中,我们首先定义了一个DAG,并设置了默认参数和调度间隔。然后,我们定义了要执行的SQL语句,并指定了日期参数{{ ds }}
,它会在运行时被替换为具体的日期。接下来,我们定义了日期范围,并使用循环控制结构创建了多个BigQueryOperator任务。在循环中,我们根据日期替换SQL语句中的日期参数,并创建了对应的任务。最后,我们设置了任务之间的依赖关系,确保它们按照正确的顺序执行。
请注意,上述代码中的your_table
应替换为实际的表名或表达式。
这是一个基本的示例,你可以根据实际需求进行修改和扩展。另外,如果你需要使用其他的Airflow Operator或BigQuery相关的功能,可以参考官方文档或相关资源。
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