在Airflow中,TriggerDagRunOperator是用于触发DAG运行的操作符。它可以通过设置自定义的run_id来为DAG运行设置一个唯一的标识符。run_id是一个可选参数,用于标识特定的DAG运行实例,以便于跟踪和记录。 设置自定义的run_id可以提供更细粒度的控制和识别,特别是在需要根据业务需求进行特定实例的调度和监控时...
要动态触发多个DAG,可以使用Airflow的触发器(Trigger)功能和变量(Variable)功能。 使用触发器功能:Airflow提供了多种触发器类型,包括时间触发器、传感器触发器和外部触发器。可以根据具体需求选择适合的触发器类型。例如,可以使用时间触发器来定期触发DAG,或者使用传感器触发器来监测外部事件并触发DAG。 使用变量功能:Air...
选中需要执行的DAG,如图2中,数字1表示打开DAG开关,数字2表示当前UTC时间;数字3表示该DAG自动触发的时间间隔,参数表示的意思是Airflow调度器每天05:30分和17:30分Trigger一次DAG批量。 由于worldcheck_file_downloader已经设置好了自动Trigger时间,DAG开关打开后,Airflow检测到当前系统时间(数字2)达到了DAG触发的时间,整...
以前编写的DAG都是通过定时触发的,当前有一个场景需要通过手动提交API来触发,这样能够在用户需要的时候,主动触发执行任务,于是就有了这篇内容的摸索。 之前只知道airflow支持通过API来触发任务,但是具体如何操作是真不会,看了官方的API文档,也没找到具体方法,特别是认证这块一直没解决,最后查看了一些其他用户发表的文章...
DAG 依赖 这里有两种方法支持一个DAG触发另一个DAG triggering 主动触发TriggerDagRunOperator waiting 传感器触发 ExternalTaskSensor trigger_next_dag = TriggerDagRunOperator( # 触发的DAG ID trigger_dag_id = "Sajor_Dag", # 任务ID task_id = "trigger sajor", ...
Airflow是一个可编程,调度和监控的工作流平台,基于有向无环图(DAG),airflow可以定义一组有依赖的任务,按照依赖依次执行。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控调度任务,并且对任务运行状态进行实时监控,方便了系统的运维和管理,可视化方面和易用性都是很好的。
2.3. trigger dag 自动trigger,例如cron、upstream-task 手动trigger,通过命令行、airflow browser、airflow restful api 2.4. backfill 如果dag的下面两个参数为True,则dag一启动,则会查看过去的dagrun,如果存在未执行的dagrun,则回填。 所以,一般情况下,这两个参数需要手动设置为False。
# 'trigger_rule': u'all_success' } dag = DAG( 'tutorial', default_args=default_args, description='A simple tutorial DAG', schedule_interval=timedelta(days=1)) # t1, t2 and t3 are examples of tasks created by instantiating operators ...
再点击执行按钮,在Configuration JSON中输入:{"message":"'\";touch /tmp/airflow_dag_success;#"},再点Trigger执行dag: 等一会可以发现执行成功。 到CeleryWorker容器中进行查看: docker composeexecairflow-workerls-l /tmp 发现执行成功。 在Configuration JSON中输入需要执行的命令: ...
airflow dags trigger 'dag_test_bash' -r `uuidgen` --conf '{"key4":"test_param"}' 传入的参数 key4 的value 会赋值到 task_instance.queue 也就是在DAG运行前 为其动态分配了队列,实际生产中 可以用该种方式去路由DAG到指定ip的机器去运行,我们可以在每台机器起自己IP+业务前缀的worker,然后在这里...