如果我们使用 Airflow 来运行 DBT,我们可以使用 BashOperator 来执行 dbt 命令,或者我们可以创建一个 DBTOperator 来处理这些任务。后者有很多好处,我将解释为什么你可能需要自己创建一个 DBTOperator。 我们从使用airflow-dbt项目提供的开源实现开始我们的DBTOperator之旅。那在最初的几周或几个月里运行良好,但我们意...
编写自己的Operatordbt_operator.py fromairflow.modelsimportBaseOperatorfromairflow.utils.decoratorsimportapply_defaultsfromairflow.exceptionsimportAirflowExceptionimportsubprocessfromsubprocessimportrun,PIPEclassDbtOperator(BaseOperator):""" 自定义的 DbtOperator,用于执行 dbt 命令 """@apply_defaultsdef__init__(...
考虑到这一切，我们决定转向老牌的Celery Executor。现在有了固定的工作节点，它完全符合我们有许多小而快速任务的用例。DBT 作业的平均运行时间显著减少，因为现在我们不必等待它初始化。通过使用 Airflow 的官方最新Helm Chart，我们可以从KEDA 自动缩放器中受益，根据需要增加或减少 celery 工作节点的数量，因此我们不必...
DBT 作业的平均运行时间显著减少,因为现在我们不必等待它初始化。 通过使用 Airflow 的官方最新Helm Chart,我们可以从KEDA 自动缩放器中受益,根据需要增加或减少 celery 工作节点的数量,因此我们不必为空闲的工作节点支付额外费用。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...
使用PythonOperator 创建 DBT 任务 下图进一步细分了 Airflow 为特定模型运行 DBT 任务时发生的情况: 气流调度器生成一个 pod 来运行 DBT 任务 pod 向 RPC 服务器发出请求,指定它要运行的命令 RPC 服务器接收到请求,然后启动一个作业来运行命令 pod 收到带有作业 ID 的响应 ...
DBT作业的平均运行时间显著缩短了,因为我们不再需要等待它开始运行。 通过使用Airflow官方最新版的helm chart,我们能够利用KEDA autoscaler根据需要增加或减少Celery 工作器的数量,从而避免为闲置的工作器支付额外费用。它通过从Airflow数据库中获取_运行中_和_排队中_任务的数量来工作,然后根据任务数量相应地调整工作器...
"dbt_cloud_conn_id", "job_id", "account_id", "trigger_reason", "steps_override", "schema_override", "additional_run_config", ) operator_extra_links = (DbtCloudRunJobOperatorLink(),) def __init__( self, *, dbt_cloud_conn_id: str = DbtCloudHook.default_conn_name, ...
使用PythonOperator 创建 DBT 任务 下图进一步细分了 Airflow 为特定模型运行 DBT 任务时发生的情况: 气流调度器生成一个 pod 来运行 DBT 任务 pod 向 RPC 服务器发出请求,指定它要运行的命令 RPC 服务器接收到请求,然后启动一个作业来运行命令 pod 收到带有作业 ID 的响应 ...
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。
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。