有关这个问题的原代码,可以发现在这里 。
我通过了两个位移操作符和困惑set_upstream
/ set_downstream
方法,我在我的DAG已经定义了一个任务循环中工作。 当DAG的主执行回路被配置如下:
for uid in dash_workers.get_id_creds():
clear_tables.set_downstream(id_worker(uid))
要么
for uid in dash_workers.get_id_creds():
clear_tables >> id_worker(uid)
该图是这样的(字母数字序列是用户ID,这也定义了任务ID):
当我配置DAG这样的主要执行循环:
for uid in dash_workers.get_id_creds():
clear_tables.set_upstream(id_worker(uid))
要么
for uid in dash_workers.get_id_creds():
id_worker(uid) >> clear_tables
该图是这样的:
第二个图是我想要的东西/我本来期望的代码的前两个片段已根据我的文档阅读产生的。 如果我想clear_tables
到触发我的一批数据分析任务不同的用户ID之前先执行我应该指出这是clear_tables >> id_worker(uid)
编辑 -下面是完整的代码,因为我张贴的最后几个问题,供参考已更新:
from datetime import datetime
import os
import sys
from airflow.models import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
import ds_dependencies
SCRIPT_PATH = os.getenv('DASH_PREPROC_PATH')
if SCRIPT_PATH:
sys.path.insert(0, SCRIPT_PATH)
import dash_workers
else:
print('Define DASH_PREPROC_PATH value in environmental variables')
sys.exit(1)
ENV = os.environ
default_args = {
'start_date': datetime.now(),
}
DAG = DAG(
dag_id='dash_preproc',
default_args=default_args
)
clear_tables = PythonOperator(
task_id='clear_tables',
python_callable=dash_workers.clear_db,
dag=DAG)
def id_worker(uid):
return PythonOperator(
task_id=id,
python_callable=dash_workers.main_preprocess,
op_args=[uid],
dag=DAG)
for uid in dash_workers.get_id_creds():
preproc_task = id_worker(uid)
clear_tables << preproc_task
实施@ LadislavIndra的建议后,我继续有同样的逆转实现位位移操作,以获得正确的依赖关系图。
UPDATE @ AshBerlin -泰勒的回答是这是怎么回事的。 我认为图形视图和树视图都做同样的事情,但他们没有。 下面是id_worker(uid) >> clear_tables
看起来像在图形视图:
我当然不希望在我的数据前准备程序的最后一步是删除所有数据表!