怎么把写死的时间换成参数时间,要去调度跑批
时间: 2024-04-22 17:28:42 浏览: 9
如果您想将写死的时间更改为参数时间,需要修改代码中与时间相关的部分。具体来说,您需要将代码中的硬编码时间替换为从参数传递的时间。这可能需要您进行一些相应的计算或转换。
如果您要进行批处理调度,可以使用专门的工具,如Apache Airflow或Cron。这些工具可以让您设置计划周期,执行批处理作业,以及在需要时自动重试和恢复失败的作业。在使用这些工具的过程中,您需要将您的代码与它们集成,并将其配置为在指定的时间间隔内运行。
相关问题
海豚调度时间参数 取上个月最后一天怎么写
你可以使用Python编程语言中的datetime模块来实现该功能。具体代码如下:
```
import datetime
# 获取上个月最后一天
today = datetime.date.today()
first_day_of_this_month = today.replace(day=1)
last_day_of_last_month = first_day_of_this_month - datetime.timedelta(days=1)
last_day_of_last_month_str = last_day_of_last_month.strftime('%Y-%m-%d') # 将日期转为字符串格式
# 使用上个月最后一天作为海豚调度时间参数
dolphin_scheduling_time = last_day_of_last_month_str
print(dolphin_scheduling_time)
```
这段代码会获取当前日期并计算出上个月最后一天的日期值,并将其转换为字符串格式。最后将该日期值赋给海豚调度时间参数。
airflow怎么按照时间调度从数据库都参数
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。