【Airflow】基本概念小结——DAG依赖关系

最新推荐文章于 2025-07-23 13:20:06 发布
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Airflow基本概念小结——DAG依赖关系
序号概念解释
1A >> BB依赖于A，A先执行B后执行
2A << BA依赖于B，B先执行A后执行
3A.set_downstream(B)等同于 A >> B
4A.set_upstream(B)等同于 B >> A

demo：

dags依赖关系demo
dags依赖关系demo

 

The end.

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Apache Airflow (八) ：DAG任务依赖设置
qq_32020645的博客
11-16 1650
🏡🚩 私聊博主：加入大数据技术讨论群聊，获取更多大数据资料。
Airflow DAG任务依赖的精细化管理
m0_62153576的博客
02-20 129
在使用Apache Airflow构建数据管道时，DAG（有向无环图）的任务依赖是其核心功能之一。今天我们将讨论如何在Airflow中精细化地管理任务依赖，并通过一个实际的例子来解释如何解决常见的问题。
airflow-dag-dependencies:可视化Airflow DAG之间的依赖关系
05-11
气流DAG依赖关系 :warning: 弃用通知 :warning: 现在，此插件的功能已成为Airflow的一部分-https: 如果发现影响Airflow 1.10.x的任何关键问题，请随时对PR进行汇总，但此处不会添加任何新功能。 功能性 可视化您的气流DAG之间的依赖关系 支持3种类型的依赖项： 触发器TriggerDagRunOperator A中的TriggerDagRunOperator触发DAG B 传感器-DAG A中的ExternalTaskSensor等待DAG B中的任务 隐式-提供DAG所依赖的DAG的ID作为名为implicit_dependencies的属性。 例如dag.implicit_dependencies = ['dag_1', 'dag_2'] 如果您有1000个DAG，请小心，可能无法扩展。 安装 将dag-dependencies-plugin复制到Airf
关于Airflow跨DAG依赖总结
weixin_40393421的博客
12-06 4607
关于Airflow跨DAG依赖总结 单个DAG中Task之间的依赖 这是最常见的Task之间的依赖，在DAG中有多种方式指定依赖关系 # 定义DAG dag = DAG( ... ) # 定义task_a task_a = BashOperator( ... ) # 定义task_b task_b = BashOperator( ... ) # 指定task依赖关系 task_a >> task_b task_a.set_downstream(task_b) # or # task_b
掌握Apache Airflow：数据工作流管理与调度
最新发布
weixin_42587866的博客
07-23 785
Apache Airflow是一个开源的、以Python编写的编程方式编排工作流的平台。它不仅是一个强大的调度工具，更是一个全面的编排系统，用于处理复杂的数据管道。在大数据处理中，工作流的管理是一个关键问题。传统上，这涉及到了各种各样的工具和技术，往往需要工程师手工编写大量代码来维护。Airflow的出现，通过提供一个可编程的界面来定义、调度和监控任务，极大地简化了这一过程。Airflow 的核心是定义DAG（有向无环图），这是一种表示工作流中任务执行顺序和依赖关系的抽象方式。
airflow dag之间调用方法.docx
06-04
airflow触发器可以一个dag中同时触发一个或者多个子dag，也可在子触发了的dag中在触发一个或者多个dag。
DAG Airflow 流程控制依赖
AI天才研究院
10-10 995
DAG(Directed Acyclic Graph，有向无环图)是一个用来表示工作流程的有序集合。它由节点和有向边组成，每个节点代表一个动作或活动，每条边代表活动之间相互之间的流转关系。DAG定义了有向无回路的任务依赖关系，任务按照顺序执行，一次成功完成后可进行下一步操作。它是一种有效且实用的工作流模式。Apache Airflow（以前称为Apache Oozie），是一个开源项目，主要基于Python开发，用于创建、维护、监控和管理 workflows (工作流)。
dag-factory:从YAML配置文件动态生成Apache Airflow DAG
05-13
在Airflow环境中安装dag-factory之后，有两个步骤来创建DAG。 首先，我们需要创建一个YAML配置文件。 例如： example_dag1 : default_args : owner : ' example_owner ' start_date : 2018-01-01 # or '2 days' ...
DAG概念及RDD的依赖关系
xianrenqiu1234的博客
05-20 648
airflow依赖_管理Apache Airflow官员中数据管道之间的依赖性
weixin_26750481的博客
08-27 1241
airflow依赖If you ever built data pipelines for co-dependent business processes, you might have noticed that incorporating all of your company’s business logic into one single workflow does not work wel...
Airflow：精通Airflow任务依赖
neweastsun的专栏
01-27 990
使用set_upstream和set_downstream方法：使用位移操作符使用链和函数实现复杂依赖chain函数chain函数用于创建一系列任务的线性依赖关系，也就是让任务按照传入的顺序依次执行。chain函数接受多个任务对象作为参数，这里传入了task1task2和task3三个任务。执行后，task1完成后task2才能开始执行，task2完成后task3才能开始执行，即task1->task2->task3。cross_downstream函数。
AirFlow高阶，两个启动时间不同DAG中的任务依赖关联demo
Mr.Zheng的博客
11-25 6063
前言背景 有个调度需求，查询以前历史DAG发现，有一个DAG可以作为我新调度的前置，所以想看看DAG之间task如何关联，所以有了下面的Demo。 如果会科学上网，英语听力还不错的，可以移驾这里，这个大佬讲的会更到位！ 原理 DAG A和DAG B是两个不同py文件写的，我A中一个task是我B中一个task的依赖，只有当A执行完了，我的B才能执行，那么该如何做呢，那么就应该安排一个监工的，看着A中指定task是否执行成功，执行成功那就监工就可以撤了，让B中的那个任务开始执行。 Master.py vim
Airflow的Dag
学而时习之，不亦说乎？温故而知新，可以为师矣！
12-06 2507
定义一个任务的具体内容，比如这里就是打印。
airflow
ailinyingai的博客
01-17 539
airflow 是一个编排、调度和监控workflow的平台，由Airbnb开源，现在在Apache Software Foundation 孵化。airflow 将workflow编排为由tasks组成的DAGs(有向无环图)，调度器在一组workers上按照指定的依赖关系执行tasks。同时，airflow 提供了丰富的命令行工具和简单易用的用户界面以便用户查看和操作，并且airflow提供了...
Airflow的dag的解析方法
peking1987的专栏
10-30 2658
从Job.py SchedulerJob类的_execute方法开始 def _execute(self): self.log.info("Starting the scheduler") # DAGs can be pickled for easier remote execution by some executors pickle...
Airflow dag迁移
Sonnie0000001的博客
06-13 312
dag迁移后 调度到了设定时间 不会继续执行
DAG-有向无环图
曾哥的博客
04-10 2534
DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，原始的RDD通过一系列的Transformation转换就形成了DAG。在spark中，RDD与RDD之间的转换关系称之为血缘；根据不同的Transformation算子，可以将血缘分为两类，窄依赖和宽依赖。 DAG是有边界的：开始（通过SparkContext创建的RDD），结束（触发Action，调用run Job就是...
Apache Airflow (十四) ：Airflow分布式集群搭建及测试
qq_32020645的博客
11-28 1136
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airflow 获取dag依赖
05-08
Airflow 是一个基于 Python 的工作流管理系统，在处理复杂的工作流时，自动化的任务调度和任务流的管理是非常重要的。在 Airflow 中 DAG（Directed Acyclic Graph）是一个非常重要的概念，它定义了工作流中所有任务之间的依赖关系。在 Airflow 中，DAG 的获取依赖是通过 `airflow.models.DAG` 类实现的。 在 DAG 中，我们可以通过 `dependencies()` 方法获取 DAG 的依赖关系。这个方法返回的是一个列表，其中包含了所有依赖的任务。对于一个 DAG，可以从顶部任务开始递归地获取其所有的依赖关系。对于每一个任务节点，我们需要获取其输入和输出，根据 DAG 中的依赖关系，将所有输入任务的输出和自身输出加入到依赖列表中。这个依赖的过程可以递归进行，直到所有的任务节点都处理完毕，得到整个 DAG 的依赖结构。 除了 `dependencies()` 方法，我们还可以通过 `subdag()` 方法获取 DAG 子图的依赖关系。一个 DAG 可以包含多个子图，每个子图都是一个 DAG，它包含了一组关联的任务，这些任务可以被独立地调度和执行。通过调用父 DAG 的 `subdag()` 方法可以获得子 DAG，然后对子 DAG 进行依赖的处理，得到子 DAG 的依赖关系。 Airflow 对于 DAG 的依赖处理非常灵活，不仅支持序列依赖和并行依赖，还支持条件依赖和跳过依赖等特殊的依赖处理方式。这些依赖处理方式可以通过 DAG 中的 `xcom_push()`、`set_downstream()`、`set_upstream()`、`set_following()`、`set_following_ids()` 等方法来实现。通过这些方法，我们可以非常灵活地构建复杂的 DAG，实现自 动化的任务调度和任务流的管理。
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