airflow dependency 如何添加
时间: 2024-09-21 12:04:32 浏览: 25
在Airflow中添加依赖通常是通过创建`DAG`(Directed Acyclic Graph,有向无环图),即工作流的蓝图,来完成的。每个dag可以包含一系列任务,并通过`依赖`属性指定任务之间的运行顺序。以下是基本步骤:
1. **新建Task**:首先,在DAG里定义一个任务,例如`PythonOperator`,代表一个由Python函数执行的任务。
```python
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
def my_task_function():
# 这里是你的任务代码
task = PythonOperator(task_id='my_task', python_callable=my_task_function)
```
2. **设置依赖**:为任务设置依赖,你可以通过`set_upstream`方法告诉Airflow当前任务必须在其上游任务完成后才能开始。例如,如果你有一个清理步骤,希望在数据处理之后运行:
```python
clean_data_task = PythonOperator(...)
process_data_task = PythonOperator(...)
clean_data_task.set_upstream(process_data_task) # 清理数据任务依赖于数据处理任务
```
3. **配置DAG**:将这些任务加入到DAG中,并配置运行时间和其他详细信息,然后提交到Airflow的数据库。
```python
dag = DAG('example_dag', ...)
dag.add_task(clean_data_task)
dag.add_task(process_data_task)
dag.schedule_interval = '@daily' # 每天运行一次
dag.clear(upstream=True, downstream=True) # 自动清除上下游已过期的任务
dag.save()
```
4. **部署DAG**:最后,启动或更新DAG使其在Airflow Scheduler上生效。