在Airflow中,xcom_pull用于从之前的任务中提取输出 在当前任务中调用xcom_pull函数: from airflow.operators.python_operator import PythonOperator def my_function(**kwargs): ti = kwargs['ti'] previous_task_output = ti.xcom_pull(task_ids='previous_task_id') # 接下来处理previous_task_outpu...
根据ECS运营商的文档和API参考,构建相应的API请求或SDK调用。 获取到数据后,使用Airflow提供的XCom API将数据推送到XCom。可以使用task_instance.xcom_push()方法将数据推送到XCom中,其中task_instance是任务实例的一个引用。 在其他任务中,可以使用task_instance.xcom_pull()方法来获取之前推送到XCom的数据。这样...
gettemplatecontext 通过 Jinja2 模板获取上下文 xcom_push 创建一个 XCom 可用于 task 发送参数 xcom_pull 创建一个 XCom 可用于 task 接收参数 SchedulerJob def _execute(self): """ The actual scheduler loop. The main steps in the loop are: #. Harvest DAG parsing results through DagFileProcessor...
在前端UI的adimin-》Xcoms里可以看到各个DAG用到的值。Airflow2中允许自定义XCom,以数据库的形式存储,从而支持较大的数据。 # 从该实例中的xcom里面取 前面任务train_model设置的键值为model_id的值。 model_id = context["task_instance"].xcom_pull( task_ids="train_model", key="model_id") 在oper...
xcom_push() 创建一个 XCom 可用于task发送参数 xcom_pull() 创建一个 XCom 可用于task接收参数 4.SchedulerJob def_execute(self):"""The actual scheduler loop. The main steps in the loop are:#. Harvest DAG parsing results through DagFileProcessorAgent#. Find and queueexecutabletasks#. Change...
# 从该实例中的xcom里面取 前面任务train_model设置的键值为model_id的值。 model_id = context["task_instance"].xcom_pull( task_ids="train_model", key="model_id") 1. 2. 3. 在operator中使用op_kwargs,里面配置模板参数 存储在数据库,例如一个operator存储数据在外部数据库中,另一个operator查询...
('{{{ti.xcom_pull(key='transform1', task_ids=['transform_data'])[0][{i}]['id']}}}'...
2.使用XCom进行跨Task通信 XCom(Cross-Communication)机制允许Task间传递数据。一个Task通过xcom_push推送数据,另一个Task通过xcom_pull获取数据。 3.自定义Operator与Plugin 当现有Operator无法满足需求时,可自定义Operator或开发Plugin,扩展Airflow功能。遵循Airflow Plugin API规范,实现新Operator或Hook。
('{{{ti.xcom_pull(key='transform1', task_ids=['transform_data'])[0][{i}]['id']}}}'...
filename = kwargs['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', ...