airflow怎么按照时间调度从数据库都参数
时间: 2023-10-11 20:10:41 浏览: 48
使用Airflow的Data Profiling模块,可以从数据库中读取参数并使用这些参数来调度任务。Data Profiling模块可以将数据源的元数据存储在Airflow元数据库中,并提供了一些函数来访问和处理这些元数据。以下是一个示例,演示如何使用Data Profiling模块从数据库中读取参数并使用这些参数来调度任务:
```python
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta
from sqlalchemy import create_engine
from data_profiling import get_parameter
# 定义DAG
default_args = {
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(2021, 8, 1),
'email': ['airflow@example.com'],
'email_on_failure': False,
'email_on_retry': False,
'retries': 1,
'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}
dag = DAG(
'my_dag',
default_args=default_args,
description='My DAG',
schedule_interval='0 8 * * *',
)
# 从数据库中读取参数
def read_parameters():
engine = create_engine('my_database_connection_string')
parameter = get_parameter(engine, 'my_parameter_name')
return parameter
# 使用参数调度任务
def run_task(**context):
parameter = context['task_instance'].xcom_pull(task_ids='read_parameters')
# 使用参数来调度任务,例如:
# my_task = MyOperator(param=parameter)
# 定义任务
read_parameters_task = PythonOperator(
task_id='read_parameters',
python_callable=read_parameters,
dag=dag,
)
run_task_task = PythonOperator(
task_id='run_task',
python_callable=run_task,
provide_context=True,
dag=dag,
)
# 设置任务依赖关系
read_parameters_task >> run_task_task
```
在这个示例中,首先定义了一个`read_parameters`函数,用于从数据库中读取参数。然后定义了一个`run_task`函数,用于使用从数据库中读取的参数来调度任务。接着定义了两个任务,分别是`read_parameters_task`和`run_task_task`,并将它们设置为PythonOperator类型的任务。最后将这两个任务设置为依赖关系,使得`run_task_task`在`read_parameters_task`完成后执行。
在这个示例中,DAG被设置为每天8点执行一次。当DAG执行时,`read_parameters_task`会先执行,从数据库中读取参数,并将参数作为XCom传递给`run_task_task`任务。`run_task_task`任务会根据读取的参数来调度任务,例如使用`MyOperator(param=parameter)`来调度任务。