def my_python_function(param_value, **kwargs): print(f"Executing with parameter: {param_value}") task_param = PythonOperator( task_id='task_param', python_callable=my_python_function, op_args=[5], # 传递参数 provide_context=True, # 传递上下文信息 dag=dag, ) 通过这些方法,可以轻松创建...
airflow是一个 Airbnb 的 Workflow 开源项目,在Github 上已经有超过两千星。data pipeline调度和监控工作流的平台,用于用来创建、监控和调整data pipeline。类似的产品有:Azkaban、oozie pip方式安装 默认已经安装python >= 2.7 以及 pip 安装可以参考这篇,比较详细。airflow安装以及celery方式启动 重要说明 使用mysql需...
./configure --prefix=/xxx/program/python3 1. 2. 编译安装 make && make install 1. 配置环境变量或者将 python3 软链接放到 /usr/bin 中 sudo ln -s /xx/xx/python3.9 /usr/bin/python3.9 sudo ln -s /xx/xx/pip3.9 /usr/bin/pip3.9 1. 2. 二、Airflow 安装 更新pip pip3.9 install --upg...
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。 这个平台拥有和 Hive、Presto、MySQL、HDFS、Postgres 等数据源之间交互的能力...
Airflow是airbnb开源的基于DAG(有向无环图)的用Python开发的任务管理系统。最简单的理解就是一个高级版的crontab,它解决了crontab无法解决的任务依赖问题。 项目于2014年启动,于2015年春季开源,于2016年加入Apache软件基金会的孵化计划。 Airflow提供了丰富的命令行工具用于系统管控,而其web管理界面同样也可以方便的管...
Python - Airflow再会 1. 前言 近期计划做一个任务调度系统,于是,重拾airflow,借机深入学习下。 主要调研和测试具体使用方法、能否满足我们的项目需求,以及可能存在哪些坑。 不了解airflow的朋友,可以参考我的上篇文章: Python - Airflow任务调度系统初识
二、构建Python数据分析工作流 1. 定义DAG 首先，在Airflow中定义一个DAG对象，该对象是整个工作流的基本结构。以下是一个基本的DAG定义示例：from datetime import datetime, timedelta from airflow import DAG from airflow.operators.python_operator import PythonOperator default_args = { 'owner': 'airflow',...
那么在 Airflow 中,图的每个节点都是一个任务,可以是一条命令行(BashOperator),可以是一段 Python 脚本(PythonOperator)等等,然后这些节点根据依赖关系构成了一条流程,一个图,称为一个 DAG,每个 Dag 都是唯一的 DagId。 创建一个 DAG 也是很简单得,首先需要在 AIRFLOW_HOME 目录下创建一个dags目录,airflow ...
Airflow，最初由Airbnb开发并捐赠给Apache软件基金会，是一个用Python编写的开源平台。它允许用户通过Python脚本轻松定义复杂的工作流，并提供了直观的Web界面进行监控和管理。Airflow的核心概念是DAG（有向无环图），它清晰地展示了任务间的依赖关系和执行顺序。安装Airflow 安装过程相当简便，只需使用pip命令即可：pip...