execution_date_fn = _get_execution_date_of_dag, mode = 'reschedule', timeout = 600 ) t1 =( ) wait_for_dag_a >> t1 2、execution_delta importairflowfromairflow.modelsimportDAGfromairflow.sensors.external_task_sensorimportExternalTaskSensorfromdatetimeimporttimedelta dag = DAG( dag_id= dag2...
不过呢,好在经过我多方的摸索,最后还是解决了问题,下面就整理一下相关问题的解决思路。问题背景: 如何配置airflow的跨Dags依赖问题?...在同一个Dag的中配置依赖关系直接使用A>>B,[A,B]>>C等等,都可以构建出来依赖关系,那么不同Dag中是如何处理呢?...execution_date
external_task_id='testA_function2',# 需要等待的外部Task id,可以为None execution_date_fn=DagRun.find(dag_id="testA").pop().execution_date,timeout=600,# 超时时间 allowed_states=['success'],mode='reschedule',)t1=BashOperator(task_id='testB_function1',bash_command='python t1.py',)t2=B...
external_task_id --上游task_id,如果不设置,那么检查dag状态 execution_delta --上游与本任务调度时间差 execution_date_fn --上游与本任务调度时间差计算方法 ``` # 总结一下 总结一下,如果任务量非常多,dag任务达到千个级别,那么依赖关系会非常复杂,而且面对频繁的变动dag调度时间,如果上游改变了调度时间,下游...
execution_date_fn(Optional[Callable]) – 这是一个以当前执行时间作为参数的方法,用来返回期望的执行时间.通俗来说就是需要等待的DAG或Task执行时间在当前DAG的执行时间之后,用来往后倒一段时间,在该时间点的DAG或Task执行成功之前,该Task会一直等待,直到改时间点有DAG或Task执行成功或当前Task超时execution_delta和...
否则,您需要在实例化 execution_date_fn 时使用 execution_delta 或--- ExternalTaskSensor。 这是操作员本身内部的文档,以帮助进一步澄清: :param execution_delta: time difference with the previous execution to look at, the default is the same execution_date as the current task. For yesterday, use [...
execution_date_fn (Optional[Callable]) – 这是⼀个以当前执⾏时间作为参数的⽅法，⽤来返回期望的执⾏时间.通俗来说就是需要等待的DAG或Task执⾏时间在当前DAG的执⾏时间之后，⽤来往后倒⼀段时间，在该时间点的DAG或Task执⾏成功之前，该Task会⼀直等待，直到改时间点有DAG或Task执⾏成功...
SLA & Timeout:SLA 是相对 DAG_RUN execution date 的。timeout 是相对 task instance 的 start time。合理利用这两个参数,可以保证实现 pipeline 及时性的监控。需要注意的是 Airflow 1.10.4 在是用 SLA 对 schedule=None 的 DAG 是有问题的, 详情 AIRFLOW-4297。
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execution_date: { type: "string", format: "date-time", title: "Execution Date", }, map_index: { type: "integer", title: "Map Index", }, task_id: { type: "string", title: "Task Id", }, dag_id: { type: "string", title: "Dag Id", }, value: { title: "Value", },...