airflow dag 如何判断是否为数组，代码如何写？

时间: 2023-03-07 17:07:16 浏览: 239

airflow dag之间调用方法.docx

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### Airflow DAG之间的调用方法 #### 一、概述 Apache Airflow 是一款用于工作流管理的平台，它能够帮助用户定义、监控以及调度复杂的任务流。Airflow 的核心概念是 DAG（Directed Acyclic Graph），即有向无环图，通过这种结构可以清晰地表达任务之间的依赖关系。在实际应用中，经常需要在一个 DAG（主 DAG）中触发另一个或多个 DAG（子 DAG）的执行。这种功能称为 DAG 间的调用。 #### 二、基础知识 1. **DAG**: Airflow 中的基本构建单元，表示一系列任务的集合及其执行顺序。 2. **Task**: DAG 中的一个具体步骤，可以是一个简单的命令，也可以是一个复杂的数据处理过程。 3. **Operator**: 用于定义 Task 的类，例如 BashOperator、PythonOperator 等。 4. **TriggerDagRunOperator**: 一种特殊的 Operator，用于在一个 DAG 内触发另一个 DAG 的执行。 #### 三、代码解析与实现在提供的代码示例中，我们可以看到一个具体的实现例子，该例子展示了如何在一个主 DAG 中触发另一个子 DAG 的执行。 ##### 1. 导入模块 ```python import airflow from airflow.operators.bash_operator import BashOperator from airflow.operators.python_operator import PythonOperator from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator from airflow.models import DAG from airflow.operators.dagrun_operator import TriggerDagRunOperator from datetime import timedelta ``` 这里导入了必要的模块，包括定义 Task 所需的 Operator 类型，以及用于定义 DAG 和触发其他 DAG 的模块。 ##### 2. 设置默认参数 ```python default_args = { 'owner': 'airflow', 'depends_on_past': False, 'start_date': airflow.utils.dates.days_ago(1), 'email': ['chunhai.dang@tingjiandan.com'], 'email_on_failure': False, 'email_on_retry': False, 'retries': 1, 'retry_delay': timedelta(minutes=5), } ``` 这些参数定义了 DAG 的基本属性，如所有者、是否依赖于过去任务的结果、失败时是否发送邮件等。 ##### 3. 定义触发逻辑 ```python def conditionally_trigger(context, dag_run_obj): c_p = context['params']['condition_param'] print("Controller DAG: conditionally_trigger={}".format(c_p)) if context['params']['condition_param']: dag_run_obj.payload = {'message': context['params']['message']} return dag_run_obj ``` `conditionally_trigger` 函数用于决定是否触发远程 DAG 的执行。如果 `condition_param` 为 `True`，则会触发。 ##### 4. 定义 DAG ```python dag = DAG( 'airflow_hub_user_schedules2', default_args=default_args, schedule_interval='407***0' ) ``` 定义了一个名为 `airflow_hub_user_schedules2` 的 DAG，并设置了其调度间隔。 ##### 5. 创建 TriggerDagRunOperator ```python trigger = TriggerDagRunOperator( task_id='Trigger.Download', trigger_dag_id="trigger_down_dag", python_callable=conditionally_trigger, params={'condition_param': True, 'message': 'NEXTONE'}, dag=dag, ) ``` 通过 `TriggerDagRunOperator` 创建了一个 Task，用于触发 ID 为 `trigger_down_dag` 的子 DAG。其中 `python_callable` 参数指定了触发逻辑函数。 ##### 6. 创建其他 Task ```python t1 = BashOperator( task_id='print_date', bash_command='date', dag=dag ) t2 = BashOperator( task_id='sleep', bash_command='sleep 5', retries=3, dag=dag ) ``` 除了触发子 DAG 的 Task 之外，还创建了其他类型的 Task，如 `BashOperator`，用于执行一些简单的命令。 #### 四、实际应用场景 1. **数据流水线**：在一个大数据处理流程中，可能需要先执行数据清洗任务（主 DAG），然后根据结果触发后续的数据分析或机器学习模型训练任务（子 DAG）。 2. **错误处理**：当某个任务失败时，自动触发一个包含错误处理逻辑的子 DAG。 3. **条件分支**：根据某些条件决定是否触发另一个 DAG。 #### 五、注意事项 - 在实际部署环境中，确保所有涉及的 DAG 都已经被正确配置并存在。 - 触发逻辑应充分考虑条件判断，避免不必要的 DAG 触发。 - 在生产环境中，可能需要考虑更复杂的错误处理机制，以确保系统的稳定性和可靠性。通过以上介绍，我们可以了解到 Apache Airflow 提供了强大的工具来管理复杂的任务流程，尤其是通过 DAG 之间的相互调用来实现更高级的工作流控制。这对于处理大规模数据流场景具有重要意义。

可以使用Python的isinstance()函数来判断一个变量是否为数组，代码如下：if isinstance(var, list): # var is a list else: # var is not a list

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airflow dag 如何判断是否为数组，代码如何写？

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