task_id='score_info', hive_cli_conn_id="node1-hive-metastore", hql='select id,name,score from score_info', dag=dag ) third=HiveOperator( task_id='join_info', hive_cli_conn_id="node1-hive-metastore", hql='select a.id,a.name,a.age,b.score from person_info a join score_info ...
获取任务ID: 在Airflow中,任务ID是由DAG(Directed Acyclic Graph)中的task_id和执行日期(execution_date)组成的唯一标识符。 通过在代码中使用task_instance.task_id可以获取当前任务的ID。 任务ID可以用于在Airflow的日志中查找特定任务的执行情况,以及在任务失败时进行故障排查。 获取DataFlowJavaOperator()的结果...
# 失败重试次数'retry_delay':timedelta(minutes=5)# 失败重试间隔}dag=DAG(dag_id='execute_shell_sh',default_args=default_args,schedule_interval=timedelta(minutes=1))first=BashOperator(task_id='first',#脚本路径建议写绝对路径
task_id = 'job', python_callable run_job, dag = dag ) for element in instance_v: t4 = PythonOperator ( task_id = 'create_job_' + str(element), op_kwargs={"org":org_. ,"team": team_, "ace": ace_, "name": name_, "command": command_ , "container": container_, "instan...
task_id='templated', bash_command=templated_command, params={'my_param': 'Parameter I passed in'}, dag=dag) t2.set_upstream(t1) t3.set_upstream(t1) 2 使用Jinja来做模板引擎,所以支持模板,Jinja也是Python实现的,对Python真是真爱呀。
['task_instance'].xcom_pull(task_ids='task_get_datas') # 获取task_get_datas任务返回的数据 result = data_2_mysql(filename) # 数据入库的函数 return result operator_data_2_mysql = PythonOperator( task_id='task_data_2_mysql', python_callable=job_...
operator描述了工作流中的一个task,是一个抽象的概念,相当于抽象task定义 airflow内置了丰富的任务处理器,用于实现不同类型的任务: BashOperator : 执行bash命令 PythonOperator : 调用python代码 EmailOperator : 发送邮件 HTTPOperator : 发送 HTTP 请求
airflow问题系列2 —— task保持running假死状态 . 错误描述 airflow 被调度后,一直处于 running 状态假死,而且日志打印不完全,从某一行以下就不会打印日志了。 2. 错误原因 经过查找源码中从这一行打印的日志来看,因为在日志里面输出了中文的字符串(包括中文的括号和分号以及冒号等),只要日志中包含中文字符,air...
('test_zjq',default_args=default_args,schedule_interval='*/5 * * * *')# schedule_interval=timedelta(days=1)# Variables 参数# 挂载task到dag上 taskid和dag是必须传的t1=BashOperator(task_id='print_date',bash_command='date ',dag=dag)t2=BashOperator(task_id='add_default_args',bash_...
第12 行定义了任务,task_id命名任务, Python 可调用调用函数,dag=DAG引入了上面设置的配置。 1 from datetime import datetime 2 from airflow import DAG 3 from airflow.operators.python_operator import PythonOperator 4 5 def print_hello():