import datetime as datetime2 dt = datetime1.now()-datetime2.timedelta(hours=1) # 定义默认参数 default_args = { 'owner': 'fjk', # 拥有者名称 'depends_on_past': True, # 是否依赖上一个自己的执行状态 'start_date': datetime1(dt.year,dt.month,dt.day,dt.hour) #'start_date': airfl...
1、当我把start_date设置为datetime.now()时,定时任务并未执行?? 官方解释:(不是很明白) Werecommend againstusingdynamicvaluesasstart_date,especially datetime.now()asit can be quite confusing.Thetaskistriggered once the period closes,andintheory an@hourlyDAG would nevergetto an hour after nowasnow(...
如果我们在DAG定义的时候,指定start_date为中国时区,界面里面的时间元素会转为本地的中国时间,但并不是全部,所以有的时候看起来比较confusing。 在UI前端,点击列run下面的数字,进入“dag run列表”,里面有如下时间相关的字段: LogicalDate:按照逻辑计划的时间,如果该任务是schedule触发的方式,就是计划任务预定的...
**start_date(datetime.datetime):**DAG开始执行时间,这个参数必须是datetime对象,不可以使用字符串。 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。 **depends_on_past(bool,默认False):**是否依赖于过去,如果为True,那么必须之前的DAG调度成功了,现在的DAG调度...
需要注意的是任务开始执行的时间为start_date加上schedule_interual的第二个周期开始执行,例如start_date为11月3日,schedule_interual为0 3 * * *,那么任务将会在11月4日凌晨3点开始执行。
'start_date': days_ago(1), # 第一次开始执行的时间,为 UTC 时间(注意不要设置为当前时间) 'retries': 1,# 失败重试次数 'retry_delay': timedelta(seconds=5) # 失败重试间隔 } return default_args # 定义 DAG def test1(dag): t = "echo 'hallo world'" ...
这个参数会影响到部署上线时回填DAG的数量。一般建议写成上线时间的前一天(因为这里的start_date指的是execute_date,而Airflow执行的逻辑是,今天的同一时间执行昨天的任务,比如execute_date=2018-03-01, 每天凌晨3点执行,则会在2018-03-02 03:00:00启动这个DAG。
Start date, execution date 这两个时间，非常容易搞错。Webserver 和 Scheduler 会不断动态解析 DAG ...
if datetime.now().day == 2: return 'skip_task' else: return 'process_data' dag = DAG( 'my_dag', schedule_interval='@monthly', start_date=datetime(2022, 1, 1) ) skip_task = PythonOperator( task_id='skip_task', python_callable=lambda: None, ...
我刚接触Airflow,我了解DAG的start_date + time_interval是如何为我自己的公司工作的,例如,提取谷歌广告的历史数据。 但我们正在对多个客户数据进行分析。 如何构建DAG以处理新客户端的数据?我不想为每个客户端创建一个新的DAG,即使以编程的方式,这似乎很糟糕。 此外,由于新的客户端可以随时进入,我希望在客户端创...