如果您想要大规模生成 DAG，就需要利用 DAG 模板化和编程生成。不再需要手动编写每个 DAG。也许最简单的动态生成 DAG 的方法是使用单文件方法。您有一个文件，在循环中生成 DAG 对象，并将它们添加到 globals() 字典中。当我们首次根据我们的 DBT 项目生成动态 DAG 时，这种方法非常直接（DBT 编排的主题需要单独...
我被告知要禁用 Airflow 中的 dbt DAG,我照做了,但在我的例子中,dbt DAG 是由父级“main”DAG 调用的,它在调用 dbt DAG 之前调用“extract”DAG。我在 Airflow UI 中禁用了 dbt dag,但 main DAG 挂起并显示以下消息: [2024-06-14, 04:41:42 UTC] {trigger_dagrun.py:178} 信息 - 等待 2024-06...
特别是因为该过程需要解析 DBT manifest.json 文件,这是一个相当大的文件 。因此,鉴于我们项目的规模,这种方法很快就被证明不可扩展。 解决方案是转向多文件方法,我们为想要动态创建的每个 DAG 生成一个 .py 文件。通过这样做,我们将 DAG 生成过程纳入了我们的 DBT 项目存储库中。项目现在成为 DAG 的另一个生成...
然后,Airflow 实例随后读取该manifest.json文件,为每个模型创建一个 DAG,该 DAG 还负责运行上游模型。 但是,我们认为有几点可以改进: DBT 模型可能必须与 Airflow 实例放在一起,以便 Airflow 访问它们并dbt run在它们上执行。假设 Airflow 存储库已经存在,DBT 相关文件可能必须位于同一个存储库中。这可能会使存储...
比较简单,astronomer-cosmosy 提供了方便dbt 在apache airflow 通过dag 以及task groups 运行的功能 支持的特性 基于airflow connections 的链接,而不是dbt profile 原生支持虚拟环境,避免冲突 模型完成之后会立即进行测试运行,可以尽早发现错误 当上游数据进入变动的是否基于airflow 的数据感知调度,立即进行执行 ...
运行dag,报错原因,运行的环境是airflow的tmp文件里,并不是dbt的项目文件 image.png 3.修改test.py,将bash_command里添加cd /my_dbt,意思是直接当前文件进入到my_dbt文件夹下 task1 = BashOperator( task_id='first_dbt_dag', bash_command='cd /my_dbt && dbt run' ...
比较简单,astronomer-cosmosy 提供了方便dbt 在apache airflow 通过dag 以及task groups 运行的功能 支持的特性 基于airflow connections 的链接,而不是dbt profile 原生支持虚拟环境,避免冲突 模型完成之后会立即进行测试运行,可以尽早发现错误 当上游数据进入变动的是否基于airflow 的数据感知调度,立即进行执行 ...
最初Apache Airflow是由Airbnb于2014年创建的，用于数据工程的工作流管理平台。自2019年成为Apache软件基金会的顶级项目以来，它已与Apache Spark、Ray、dbt和Apache Kafka等项目一起成为开源数据工具堆栈的核心部分。该项目最强大的优势是它的灵活性，因为它允许Python开发人员将数据管道创建为有向无环图(DAG)，这些...
解决方案是转向多文件方法,我们为想要动态创建的每个 DAG 生成一个 .py 文件。通过这样做,我们将 DAG 生成过程纳入了我们的 DBT 项目存储库中。项目现在成为 DAG 的另一个生成者,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。
然后,Airflow 实例随后读取该manifest.json文件,为每个模型创建一个 DAG,该 DAG 还负责运行上游模型。 但是,我们认为有几点可以改进: DBT 模型可能必须与 Airflow 实例放在一起,以便 Airflow 访问它们并dbt run在它们上执行。假设 Airflow 存储库已经存在,DBT 相关文件可能必须位于同一个存储库中。这可能会使存储...