airflow的dag触发时间
时间: 2024-06-07 22:11:15 浏览: 5
Airflow的DAG(Directed Acyclic Graph,有向无环图)可以通过多种方式触发执行:
1. 手动触发:可以在Airflow的Web UI中手动触发DAG的执行。
2. 定时触发:可以使用cron表达式来设置DAG的定时触发时间。
3. 外部触发:可以通过Airflow提供的API或命令行工具来触发DAG的执行。
需要注意的是,Airflow是基于调度的执行框架,它会按照预定的时间触发DAG的执行,但是实际的执行时间可能会受到任务依赖、资源限制等因素的影响。因此,DAG的执行时间可能会有所延迟或提前。
相关问题
airflow dag 网络接口请求demo
以下是一个使用Airflow DAG进行网络接口请求的示例代码:
```python
import requests
from datetime import datetime, timedelta
from airflow.models import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
default_args = {
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(2021, 7, 1),
'retries': 1,
'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}
dag = DAG(
'network_api_request',
default_args=default_args,
schedule_interval=timedelta(days=1)
)
def get_api_data():
url = 'https://jsonplaceholder.typicode.com/todos'
response = requests.get(url)
data = response.json()
return data
def save_api_data(**context):
data = context['task_instance'].xcom_pull(task_ids='get_api_data')
with open('/path/to/save/data.json', 'w') as f:
f.write(data)
get_api_data_task = PythonOperator(
task_id='get_api_data',
python_callable=get_api_data,
dag=dag
)
save_api_data_task = PythonOperator(
task_id='save_api_data',
python_callable=save_api_data,
provide_context=True,
dag=dag
)
get_api_data_task >> save_api_data_task
```
在这个例子中,我们使用Python的requests库向一个API发送请求,并将其返回的数据保存到本地文件中。我们使用两个PythonOperator来执行两个任务:get_api_data和save_api_data。第一个任务使用get_api_data函数获取API数据,并将数据存储在XCom中。第二个任务使用save_api_data函数从XCom中获取数据,并将其写入本地文件中。
这个DAG每隔一天执行一次,并在执行过程中处理任何错误。你可以根据自己的需要修改该DAG,例如更改请求的API地址或更改数据的保存位置等。
airflow 获取dag依赖
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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