本文将通过一个具体的错误示例——TypeError: unsupported operand type(s) for *: ‘int’ and ‘NoneType’——来分析问题背景、可能出错的原因、提供错误代码示例和正确代码示例...TypeError 错误发生在尝试对不支持的操作符使用不兼容的数据类型时。例如，当你尝试将整数与None类型进行乘法操作时，就会遇到这种错误。...None # 错误使用 value = get_value(False) # 返回None result = 5 * value # 这里会抛出TypeError，因为value是None 或者不支持的操作符和类型...，比如尝试对不支持的操作数类型执行操作。...在执行操作前，添加类型检查，确保操作数类型符合预期。
Apache Airflow 是我们数据平台中最重要的组件之一，由业务内不同的团队使用。它驱动着我们所有的数据转换、欺诈检测机制、数据科学倡议，以及在 Teya 运行的许多日常维护和内部任务。...它的工作原理是获取 Airflow 数据库中运行和排队任务的数量，然后根据您的工作并发配置相应地调整工作节点的数量。...int> 建议将其设置为您最长运行任务平均完成时间的 1.5 倍。...然而，目前 Airflow 还不支持通过 OTEL 进行日志和跟踪（但未来会支持！）。...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。
的Python程序 Master：分布式架构中的主节点，负责运行WebServer和Scheduler Worker：负责运行Execution执行提交的工作流中的Task 组件 A scheduler...WebServer：提供交互界面和监控，让开发者调试和监控所有Task的运行 Scheduler：负责解析和调度Task任务提交到Execution中运行 Executor：执行组件，负责运行Scheduler...分配的Task，运行在Worker中 DAG Directory：DAG程序的目录，将自己开发的程序放入这个目录，AirFlow的WebServer和Scheduler会自动读取 airflow.../tutorial.html 开发Python调度程序 开发一个Python程序，程序文件中需要包含以下几个部分 注意：该文件的运行不支持utf8编码，不能写中文 step1：导包 # 必选:导入airflow...'], ) 构建一个DAG工作流的实例和配置 step3：定义Tasks Task类型：http://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/concepts
引言 Python以其简洁和高效的语法广受欢迎，但在开发过程中，开发者常常会遇到各种类型错误（TypeError）。...其中之一便是'NoneType' object is not subscriptable。该错误的意思是尝试对NoneType类型的对象使用下标操作，而这种类型的对象是不允许下标操作的。...错误解释 在Python中，NoneType 是一个特殊的类型，表示“没有值”或“空值”。...表格总结 错误场景 解决方案 函数未返回值导致NoneType错误 确保函数返回有效的值 对未初始化的对象进行下标操作 检查对象是否为None并初始化适当的值 从字典中获取到None值 为字典的get...通过良好的编码习惯和合理的错误处理策略，未来我们将更少地遭遇这些简单的类型错误。同时，Python社区的不断进步和开发工具的改进将继续帮助开发者更高效地应对此类问题。
这是一年前做的东西了，稳定运行至今，感觉现在可以写写总结。...DataX 作为一款传输工具是优秀的，但是开源版本的 DataX 不支持分布式运行，需要手工写复杂的配置文件（JSON），针对某些特殊的 writer 而言，比如 hdfswriter 还会有脏数据的问题...而这些问题都可以由 Apache Airflow 去弥补，写一个 Operator ，去自动完成复杂的配置文件以及分布式运行和弥补一些 reader 和 writer 的 bug。...在 Airflow 原始的任务类型基础上，DP 定制了多种任务（实现 Operator ），包括基于 Datax 的导入导出任务、基于 Binlog 的 Datay 任务、Hive 导出 Email 任务...Hive 里对应的的表名和 Airflow 的 connection id，最后再补充下定时调度的相关配置信息，就完成了一次数据传输的开发。
#custom-operator 1.2 创建任务Task 当任务失败的时候，Airflow可以自动重启，所以我们的任务应该要保证幂等性（无论执行多少次都应该得到一样的结果）。...下面是一些可以避免产生不同结果的方式： 在操作数据库时，使用UPSERT替换INSERT，因为INSERT语句可能会导致重复插入数据。MySQL中可以使用：INSERT INTO ......类似connection_id或者S3存储路径之类重复的变量，应该定义在default_args中，而不是重复定义在每个任务里。定义在default_args中有助于避免一些类型错误之类的问题。...1.3 删除任务 不要从DAG中删除任务，因为一旦删除，任务的历史信息就无法再Airflow中找到了。如果确实需要，则建议创建一个新的DAG。...每次Airflow解析符合条件的python文件时，任务外的代码都会被运行，它运行的最小间隔是使用min_file_process_interval来定义的。 2.
特别是，当我们尝试将一个整数与NoneType（即None）进行乘法操作时，就会触发这种错误。 这种错误通常表明代码中的某些部分没有按照预期的方式处理数据类型。...来说,不支持整型int和无类型None两种类型之间的运算操作。...print(3*None) 报错原因跟我们想的一样： TypeError: unsupported operand type(s) for *: ‘int’ and ‘NoneType’ 所以可以更改代码...变量未初始化：在使用变量之前，可能忘记对其进行初始化。...异常处理：使用try-except块来捕获并处理可能发生的TypeError，这样可以提供更优雅的错误处理。 代码审查：定期进行代码审查，以识别和修复可能导致TypeError的潜在问题。
任务执行流程改造 任务运行测试流程中，原先的DP-Airflow流程是通过dp的Master节点组装dag文件并通过DP Slaver同步到Worker节点上再执行Airflow Test命令执行任务测试...在切换为DP-DS后所有的交互都基于DS-API来进行，当在DP启动任务测试时，会在DS侧生成对应的工作流定义配置并上线，然后进行任务运行，同时我们会调用ds的日志查看接口，实时获取任务运行日志信息。...通过任务测试和工作流发布这两个核心操作的流程可以看到，因为工作流的元数据维护和配置同步都是基于DP Master来管理，只有在上线和任务运行的时候才会与调度系统（Airflow、DS）进行交互，我们也基于这点实现了工作流维度下调度系统的动态切换...对于DS侧的适配改造针对不同的任务类型有两个适配方案： DS已支持的任务类型（Hive SQL任务、DataX任务、Spark任务等）：只需要基于我们的实际使用场景对DS对应的任务模块做一些定制化的改造...DS未支持的任务类型（Kylin任务、算法训练任务、DataY任务等）：我们计划后续通过DS的插件化能力去补齐。
提供了基于日期、固定时间间隔以及crontab类型的任务，并且可以持久化任务。基于这些功能，我们可以很方便的实现一个Python定时任务系统。...|str) 表示参数既可以是int类型，也可以是str类型 (datetime | str)表示参数既可以是datetime类型，也可以是str类型 year (int|str) –...Celery 是一个强大的分布式任务队列，它可以让任务的执行完全脱离主程序，甚至可以被分配到其他主机上运行。我们通常使用它来实现异步任务（async task）和定时任务（crontab）。...Airflow使用Python开发，它通过DAGs(Directed Acyclic Graph, 有向无环图)来表达一个工作流中所要执行的任务，以及任务之间的关系和依赖。...Airflow 提供了一个用于显示当前活动任务和过去任务状态的优秀 UI，并允许用户手动管理任务的执行和状态。 Airflow中的工作流是具有方向性依赖的任务集合。
|str) 表示参数既可以是int类型，也可以是str类型 (datetime | str) 表示参数既可以是datetime类型，也可以是str类型 year (int|str) – 4-digit...Celery 是一个强大的分布式任务队列，它可以让任务的执行完全脱离主程序，甚至可以被分配到其他主机上运行。我们通常使用它来实现异步任务（async task）和定时任务（crontab）。...Celery Worker，执行任务的消费者，从队列中取出任务并执行。通常会在多台服务器运行多个消费者来提高执行效率。 Result Backend：任务处理完后保存状态信息和结果，以供查询。...Airflow使用Python开发，它通过DAGs(Directed Acyclic Graph, 有向无环图)来表达一个工作流中所要执行的任务，以及任务之间的关系和依赖。...Airflow 提供了一个用于显示当前活动任务和过去任务状态的优秀 UI，并允许用户手动管理任务的执行和状态。 Airflow 中的工作流是具有方向性依赖的任务集合。
随着公司调度任务增大，原有的，基于crontab和mysql的任务调度方案已经不太合适了，需要寻找一个可以支持分布式扩容的调度系统解决方案。 最初瞄准azkaban来着，想着基于这个的二次开发。...对比功能和社区热度之后，Airflow比较符合我们寻找的调度系统。 什么是Airflow Airflow是一个以编程方式创作，安排和监控工作流程的平台。...对比crontab来看，它是一个可以定时调度任务的系统，只不过，airflow的调度更容易管理。 airflow支持任务依赖pipeline， 这是crontab以及quartz所不支持的。...airflow调度系统和业务系统解耦。业务单独编写流程，支持任务热加载。...Google cloud提供了基于airflow的数据分析产品： ? 微软Azure支持airflow的运行： ?
" + last_name.title() return full_name print(get_full_name("john", "doe")) 运行输出： John Doe 添加类型提示...元组和集合 元组（tuple）与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。...没有（不支持）索引和切片操作。...，需要传入两个类型，分别声明键和值的类型； 上面代码表示： 变量prices是一个dict，这个dict的所有键都是str类型，所有的值都是float类型。...，也即类型注释已经为整数类型，但是你传入的参数确实None(也即‘NoneType’类型)，而添加Optional之后就相当于在int和None之间连接起来，也即默认是None，但是可以传入int类型的值
这家公司前面还有一个基于mesos的chronos调度服务，见文章《Chronos:数据中心的任务调度器（job scheduler)》，不过现在已经停止更新了。...3 虽然不支持常见的UI定义Pipeline，但是还是有丰富的UI界面来帮助pipeline的维护和管理。 （1）pipeline状态 ? (2)任务进度 ? （3）依赖关系管理 ?...（4）甘特图可让您分析任务持续时间和重叠。帮助快速找出瓶颈以及大部分时间花在特定DAG运行中的位置。 ? （5）过去N批次运行不同任务的持续时间。...快速查找异常值，并快速了解在多个运行中在DAG中花费的时间。 ?...http://airflow.incubator.apache.org/profiling.html 4 扩展性方面支持和Celery和mesos集成 5 最后再看看社区状况，人不少，281个 ?
Airflow Operators及案例Airflow中最重要的还是各种Operator，其允许生成特定类型的任务，这个任务在实例化时称为DAG中的任务节点，所有的Operator均派生自BaseOparator...email_on_retry(bool):当任务重试时是否发送电子邮件email_on_failure(bool):当任务执行失败时是否发送电子邮件retries(int):在任务失败之前应该重试的次数...end_date(datetime.datetime)：DAG运行结束时间，任务启动后一般都会一直执行下去，一般不设置此参数。...“{{}}”内部是变量，其中ds是执行日期，是airflow的宏变量，params.name和params.age是自定义变量。...可以调用Python函数，由于Python基本可以调用任何类型的任务，如果实在找不到合适的Operator，将任务转为Python函数，使用PythonOperator即可。
Loman 会在运行时，分析这个 Lambda，获得 Lambda 中的参数，随后添加对应的计算依赖。...后续的计算部分，可以参考 Apache Airflow 来实现。它是一个支持开源分布式任务调度框架，其架构 调度程序，它处理触发计划的工作流，并将任务提交给执行程序以运行。...执行器，它处理正在运行的任务。在默认的 Airflow 安装中，这会在调度程序中运行所有内容，但大多数适合生产的执行程序实际上会将任务执行推送给工作人员。...Web 服务器，它提供了一个方便的用户界面来检查、触发和调试 DAG 和任务的行为。...其架构图如下： Apache Airflow 架构 不过、过了、还是不过，考虑到 Airflow 的 DAG 实现是 Python，在分布式任务调度并不是那么流行。
，上线之后运行任务，同时调用 DolphinScheduler 的日志查看结果，实时获取日志运行信息。...工作流的原数据维护和配置同步其实都是基于 DP master来管理，只有在上线和任务运行时才会到调度系统进行交互，基于这点，DP 平台实现了工作流维度下的系统动态切换，以便于后续的线上灰度测试。...首先是任务类型的适配。 任务类型适配 目前，DolphinScheduler 平台已支持的任务类型主要包含数据同步类和数据计算类任务，如Hive SQL 任务、DataX 任务、Spark 任务等。...而对于 DolphinScheduler 未支持的任务类型，如Kylin任务、算法训练任务、DataY任务等，DP 平台也计划后续通过 DolphinScheduler 2.0 的插件化能力来补齐。...改造进度 因为 DP 平台上 SQL 任务和同步任务占据了任务总量的 80% 左右，因此改造重点都集中在这几个任务类型上，目前已基本完成 Hive SQL 任务、DataX 任务以及脚本任务的适配改造以及迁移工作
定义有向图的类型 有向图有两种类型：循环图和非循环图。 在循环图中，循环由于循环依赖关系而阻止任务执行。由于任务 2 和任务 3 相互依赖，没有明确的执行路径。...集中管理凭证：Airflow DAG 与许多不同的系统交互，产生许多不同类型的凭证，例如数据库、云存储等。幸运的是，从 Airflow 连接存储中检索连接数据可以很容易地保留自定义代码的凭据。...这意味着即使任务在不同时间执行，用户也可以简单地重新运行任务并获得相同的结果。 始终要求任务是幂等的：幂等性是良好 Airflow 任务的最重要特征之一。不管你执行多少次幂等任务，结果总是一样的。...因此，下游任务可能无法访问它们，因为 Airflow 会并行运行多个任务。防止此问题的最简单方法是利用所有 Airflow 工作人员都可以访问的共享存储来同时执行任务。...使用 SLA 和警报检测长时间运行的任务：Airflow 的 SLA（服务级别协议）机制允许用户跟踪作业的执行情况。
特别是当我们尝试对不同类型的数据进行不兼容的操作时，就会遇到类似TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'NoneType' and 'float'的错误...这种错误通常意味着我们试图对一个未初始化的变量（NoneType）和一个浮点数进行加法操作。在本文中，我们将详细分析这个错误的产生原因，并提供一些解决方案和预防措施。 正文内容 错误原因分析 1....未初始化变量 这个错误最常见的原因是变量在使用前未被初始化为一个有效的数值。...答：NoneType值通常由于变量未被初始化、数据缺失或错误的数据加载所导致。在数据处理和变量使用时，需要特别注意这些情况。 问：如何避免NoneType值？...答：可以通过变量初始化、数据清洗和预处理来避免NoneType值。此外，使用默认值或检查数据的有效性也是有效的预防措施。
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