首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Airflow ExternalTaskSensor一直在戳另一个dag

Airflow ExternalTaskSensor是Apache Airflow中的一个传感器(Sensor),用于监测另一个DAG(Directed Acyclic Graph)中的任务是否完成。它可以在当前DAG中等待另一个DAG中的任务完成后再继续执行。

具体来说,ExternalTaskSensor会等待指定的另一个DAG中的特定任务(Task)完成后,才会继续当前DAG中的任务执行。这种依赖关系可以用于构建复杂的工作流,确保任务的顺序和依赖关系得到满足。

ExternalTaskSensor的优势在于它提供了一种灵活的方式来处理任务之间的依赖关系。通过使用ExternalTaskSensor,可以轻松地实现任务间的等待和触发,从而实现更加可靠和高效的工作流程。

应用场景:

  1. 数据处理:在数据处理过程中,可能需要等待某个任务的输出结果,然后再进行下一步的处理。ExternalTaskSensor可以用于监测这个任务的完成情况,确保数据处理的顺序和正确性。
  2. ETL流程:在ETL(Extract, Transform, Load)流程中,通常需要按照一定的顺序执行各个任务,以确保数据的准确性和一致性。ExternalTaskSensor可以用于等待前置任务完成后再执行后续的数据转换和加载任务。
  3. 批量任务调度:在批量任务调度中,可能需要等待某个任务的完成后再触发下一批任务的执行。ExternalTaskSensor可以用于监测前一批任务的完成情况,从而控制任务的执行顺序和频率。

推荐的腾讯云相关产品:

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务,以下是一些推荐的产品和产品介绍链接地址,可以根据具体需求选择适合的产品:

  1. 云服务器(CVM):提供可扩展的云服务器实例,满足不同规模和性能需求。产品介绍链接
  2. 云数据库MySQL版(CDB):提供高可用、可扩展的云数据库服务,支持MySQL数据库。产品介绍链接
  3. 云存储(COS):提供安全可靠的对象存储服务,适用于存储和处理各种类型的数据。产品介绍链接
  4. 人工智能平台(AI Lab):提供丰富的人工智能算法和模型,支持图像识别、语音识别、自然语言处理等应用场景。产品介绍链接

请注意,以上推荐的产品和链接仅供参考,具体选择还需根据实际需求和情况进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Airflow 实践笔记-从入门到精通二

DAG 配置表中的变量DAG_FOLDER是DAG文件存储的地址,DAG文件是定义任务流的python代码,airflow会定期去查看这些代码,自动加载到系统里面。...除了公有变量,如果operator之间要互相传递参数或者中间过程数据,例如一个operator要依赖另一个operator的输出结果进行执行,有以下几个方式 使用XCom,有点像dict对象,存储在airflow...使用ExternalTaskSensor,根据另一个DAG中的某一个任务的执行情况,例如当负责下载数据的DAG完成以后,这个负责计算指标的DAG才能启动。...child_task1 = ExternalTaskSensor( task_id="child_task1", external_dag_id=parent_dag.dag_id, external_task_id...使用TriggerDagRunOperator ,可以让DAG的某一个任务 启动另一个DAG 6)LatestOnlyOperator LatestOnlyOperator,是为了标识该DAG是不是最新的执行时间

2.7K20
  • Airflow 任务并发使用总结

    之前有简单介绍过 Airflow ,参考Airflow 使用简单总结、Airflow 使用总结(二)、Airflow 使用——Variables, 最近一直在Airflow 处理调度任务涉及到了并发问题...我的 airflow 配置是这样的 with DAG( dag_id=f"DataGovernanceFrameSplitRewrite", default_args=...当任务数量超过这个值时,Airflow会等待之前的任务实例完成,以确保不超过设定的最大并发数。这可以帮助避免系统资源被过多任务占用,保持系统的稳定性。...concurrency: concurrency=10 作用范围:这个参数是应用于整个 DAG 的,影响 DAG 中所有任务的并发性。...这个参数对于控制整个 DAG 的并发级别非常有用,尤其是当 DAG 中包含多个任务时,可以确保整个 DAG 的运行不会消耗过多的系统资源。

    55210

    Airflow 使用总结(二)

    一、相同任务不同参数并列执行 最近几周一直在折腾 Airflow ,本周在写一个流水线任务,分为 4 个步骤,第一步会读取数据库 db ,然后是对读取的数据根据某个数据指标进行分组处理,同一个任务接收多组数据参数并列执行任务...Airflow 的 Web 页面上的体现: 这样的话,一个人任务就对应一个 MAP INDEX。...由于XCom是存在DB而不是内存中,这也说明了对于已经执行完的 DAG,如果重跑其中某个 task 的话依然可以获取到同次DAG运行时其他task传递的内容。...其他参数 Airflow 会根据 task 的上下文自动添加。...注意: 如果 Airflow 部署在 k8s 上,就建议不要使用 xcom ,在 K8s 中运行自定义 XCom 后端会给 Airflow 部署带来更多的复杂性。

    95020

    闲聊Airflow 2.0

    目前为止 Airflow 2.0.0 到 2.1.1 的版本更新没有什么大的变化,只是一些小的配置文件和行为逻辑的更新,比如Dummy trigger在2.1.1版本过时了、DAG concurrency...TaskFlow API 像下面这样: from airflow.decorators import dag, task from airflow.utils.dates import days_ago...对于某个单 Scheduler 来说,1.7 就引入了 DAG 序列化,通过使 Web 服务器无需解析 DAG 文件而允许它读取序列化的DAG,大大提高了 DAG 文件的读取性能。...Airflow 2.0 Scheduler 通过使用来自数据库的序列化后 DAG 进行任务调度和调用,扩展了 DAG 序列化的使用。这减少了重复解析 DAG 文件以进行调度所需的时间。...(sensors)非常棘手,因为它们一直在寻找状态,并且可能会消耗大量资源。

    2.7K30

    大规模运行 Apache Airflow 的经验和教训

    在大规模运行 Airflow 时,确保快速文件存取的另一个考虑因素是你的文件处理性能。Airflow 具有高度的可配置性,可以通过多种方法调整后台文件处理(例如排序模式、并行性和超时)。...为了方便追踪 DAG 的来源,我们引入了一个 Airflow 命名空间的注册表,并将其称为 Airflow 环境的清单文件。...DAG 中的任务必须只向指定的 celery 队列发出任务,这个将在后面讨论。 DAG 中的任务只能在指定的池中运行,以防止一个工作负载占用另一个的容量。...: {task.queue}" ) def dag_policy(dag: DAG) -> None: airflow_home = os.environ.get('AIRFLOW_HOME...在一个 schedule_interval 通过之后,所有这些作业将在同一时间再次运行,从而导致另一个流量激增。最终,这可能导致资源利用率不理想,执行时间增加。

    2.7K20

    在Kubernetes上运行Airflow两年后的收获

    支持 DAG 的多仓库方法 DAG 可以在各自团队拥有的不同仓库中开发,并最终出现在同一个 Airflow 实例中。当然,这是不需要将 DAG 嵌入到 Airflow 镜像中的。...项目现在成为 DAG另一个生成者,将动态生成的文件推送到 DAG 存储桶中。 Astronomer 在此处有一篇关于单文件方法和多文件方法的精彩文章。...这种方法的另一个优点是,使用它的各个团队不需要担心管理各个通知目标的密码。 做第一个发现故障的人 即使我们实施了高可用性的最佳实践和模式,Airflow 仍可能由于许多原因而失败。...另一个明智的做法是利用 Airflow 指标来提高环境的可观测性。在撰写本文时,Airflow 支持将指标发送到 StatsD 和 OpenTelemetry。...另一个良好的实践是定期运行元数据清理作业,以删除旧的和未使用的元数据。

    35110

    Agari使用Airbnb的Airflow实现更智能计划任务的实践

    初识Airflow 今年夏天早些时候,我正在寻找一个好的DAG调度程序, Airbnb 开始使用DAG调度程序,Airflow——它满足了我们上述的所有需求。...创建DAG Airflow提供一个非常容易定义DAG的机制:一个开发者使用Python 脚本定义他的DAG。然后自动加载这个DAGDAG引擎,为他的首次运行进行调度。...修改一个DAG就像修改Python 脚本一样容易。这使得开发人员更快投入到Airflow架构设计中。 一旦你的DAG被加载到引擎中,你将会在Airflow主页中看到它。...一旦我们解决了这个问题,我们可以考虑转向另个Airflow特征:SLAs (Service-level Agreements)。 DAG 配置文件 Airflow另一个特性是变量。...Spotify的Luigi 和Airbnb的 Airflow都在一个简单文件中提供DAG定义,两者都利用Python。另一个要求是DAG调度程序需要是cloud-friendly的。

    2.6K90

    Airflow秃头两天填坑过程:任务假死问题

    由于没有Airflow一段时间了,只能硬着头皮一边重新熟悉Airflow,一边查找定位问题,一直到很晚,不过基本上没有摸到问题的关键所在,只是大概弄清楚症状: Airflow中的Dag任务手动可以启动...根据第三个症状,怀疑是Dag任务日志太多导致的,查Airflow的日志,确实很多,于是删删删。清掉了很多日志之后,问题依旧。...网上有文章提到这可能是Airflow中的task_instance表的state字段缺少索引, 导致查询很慢导致的, 这就涉及到Airflow本身的问题了。...这个数据库是Airflow和业务系统共用的, 虽然Airflow停掉了且长时间在执行的sql也清理了, 不会有什么负载, 但是业务系统还一直在跑, 于是进业务系统的数据库看正在执行的sql进程: show...小结 ---- "突然"这个词很具有迷惑性, 好像问题之前不存在, 到了某个时间点突然就出现了, 其实并不是, 就像雪崩, 问题其实在之前就一直在积累了, 只是没有被观察到。

    2.6K20

    开源工作流调度平台Argo和Airflow对比

    图片Airflow的特性基于DAG的编程模型Airflow采用基于DAG的编程模型,从而可以将复杂的工作流程划分为多个独立的任务节点,并且可以按照依赖关系依次执行。...DAG节点可以使用Python编写,从而使得Airflow支持广泛的任务类型和数据源。可视化的工作流程Airflow内置了一个可视化的UI界面,可以方便地查看和管理工作流程的状态。...Airflow的用例数据移动和转换Airflow可以用来编排数据移动和转换的过程,以便将数据从一个系统或数据源传输到另一个系统或数据源。...使用Airflow构建工作流程Airflow的主要构建块是DAG,开发Airflow任务需要以下几个步骤:安装Airflow用户可以使用pip命令来安装Airflow,安装后可以使用命令“airflow...运行Airflow任务一旦DAG被定义和设置好,用户可以通过Airflow的命令行工具来启动任务,并且可以在UI界面中查看任务状态、日志和统计信息等。

    7.3K71

    OpenTelemetry实现更好的Airflow可观测性

    他们提供付费托管服务,但为了演示,您可以在另一个 Docker 容器中使用他们的免费开源版本。Breeze Docker Compose 文件(上面链接)和Breeze 配置文件可以帮助您进行设置。...import time from airflow import DAG from airflow.decorators import task from airflow.utils.timezone...如果您最近运行过任何 DAG,将会有各种关于任务运行计数和持续时间、成功计数等的可用指标。如果您没有运行任何 DAG,您仍然会看到一些选项,例如 dagbag 大小、调度程序心跳和其他系统指标。...如果您给 DAG 半小时左右的时间来构建一些指标,请使用指标浏览器查找名为airflow_dagrun_duration_success_sleep_random的指标。...如果您看到相同的值每次重复四次,如上面的屏幕截图所示,您可以将分辨率调整为 1/4,也可以调整 OTEL_INTERVAL 环境值(然后重新启动 Airflow 并重新运行 DAG 并等待值再次生成)

    45020

    Cloudera数据工程(CDE)2021年终回顾

    图 1:CDE 服务组件和从业者功能 在过去的一年中,我们的功能沿着两个关键轨道运行;跟踪一个侧重于平台和部署功能,另一个侧重于增强从业者工具。...迄今为止,我们已经有数千个 Airflow DAG 被客户部署在各种场景中,从简单的多步骤 Spark 管道到编排 Spark、Hive SQL、bash 和其他运算符的可重用模板化管道。...Airflow 2.1刷新 我们密切跟踪上游 Apache Airflow 社区,当我们看到 Airflow 2 的性能和稳定性改进时,我们知道为我们的 CDP PC 客户带来同样的好处至关重要。...自助管道创作 当我们第一次与使用 Airflow 的数据团队合作时,编写 DAG 并正确执行是一些主要的入职困难。这就是为什么我们看到了为 Airflow 管道提供无代码低代码创作体验的机会。...这是云原生解决方案可以提供的规模和速度——Modak Nabu™ 与 CDP 一直在提供同样的效果。

    1.2K10

    Python中有啥好用的开源任务调度管理项目

    这也是我最近一直在忙着做的一个事情,天天加班到8、9点。...地址:https://github.com/apache/airflow Airflow 是一个使用 Python 语言编写的 data pipeline 调度和监控工作流的平台。...Airflow 是通过 DAG(Directed acyclic graph 有向无环图)来管理任务流程的任务调度工具, 不需要知道业务数据的具体内容,设置任务的依赖关系即可实现任务调度。...airflow架构图 airflow可视化管理页面 总结: 这么看Airflow是一个很好的解决方案,但是呢,有一个比较尴尬的问题是,Airflow的运行是依赖Linux系统的,可是由于历史原因公司现在的生产上模型是运行在...不像是Airflow,Celery本身也没有可视化页面管理,不过有相配套的可视化管理工具——Flower,地址:https://github.com/mher/flower Flower 是一个基于

    9.6K23

    了解有向无环图及其应用

    这种特性使得DAG成为了表示一系列有依赖关系的任务的理想选择。...DAG可以用来表示这些依赖关系,使得任务可以按照正确的顺序执行。例如,Apache Airflow 和 TensorFlow 都使用DAG来管理任务的依赖关系。...数据流编程:在数据流编程中,数据沿着预定的路径从一个处理单元流向另一个处理单元。这些路径和处理单元可以用DAG来表示。 版本控制系统:像Git这样的版本控制系统也使用DAG来表示提交之间的关系。...在这种情况下,节点代表提交,边代表一个提交是另一个提交的父提交。 静态代码分析:在编译器设计和静态代码分析中,DAG可以用来表示表达式或指令的依赖关系,从而进行优化。...IsDAG 函数对图中的每个节点调用 isCyclic 函数,如果任何节点存在循环,那么图就不是一个 DAG

    81310

    Argo流程引擎

    (2) 一个Pod里面的两个Container,文件系统也是独立的,并不能直接取到另一个Container的文件。...所以Sidecar容器为了取另一个容器里的文件,又把主机上面的docker.sock挂载进来了。这样就相当于拿到了主机Root权限,可以任意cp主机上任意容器里面的文件。...流程引擎核心&分层 3.1 DAG核心 一个DAG流程引擎,核心代码也就7行大概能实现了: 例如下图示例:遍历发现步骤D没有依赖其他步骤,那么本次可以执行D步骤。...Azure:Pipeline服务,ML Pipeline,Data Factory Aliyun:函数Pipeline服务,ROS资源编排,Batch服务,PAI-Studio 大数据领域:Oozie,AirFlow...基本比较成熟的引擎都符合这种架构,例如AirFlow流程引擎,华为云的应用编排(AOS)引擎,数据湖工厂(DLF)引擎等都是如此。

    2.7K00
    领券