airflow并行运行task的MultiDagOperator
时间: 2024-09-18 20:11:40 浏览: 25
Apache Airflow是一款强大的开源工作流管理系统,它允许用户创建、调度和监控复杂的任务流程,也称为“dag”(Directed Acyclic Graph)。`MultiDagOperator`是Airflow提供的一个高级操作符,主要用于并行运行来自不同dag的任务。它将多个独立的dag实例作为子dag处理,并通过配置它们在特定时间点一起启动。
当你需要在一个dag中同时运行多个独立的工作流程,每个工作流程代表一个完整的dag时,`MultiDagOperator`非常有用。例如,你可能会有一个dag负责数据抓取,另一个dag负责数据清洗,你可以在一个步骤里使用`MultiDagOperator`,一次性安排这两个dag在同一时间段内运行。
设置`MultiDagOperator`通常涉及以下几个关键组件:
1. **dag列表**:你需要提供你要并行运行的各个dag的实例或者dag_id。
2. **concurrency**:定义了并发运行的dag实例数,超过这个数量的任务会等待前面的任务完成。
3. **pool**:指定用于运行这些dag的资源池。
使用示例:
```python
from datetime import datetime
from airflow.operators.multi_dag_operator import MultiDagOperator
# 创建一个包含多个dag的列表或dag_id列表
dag_list = [your_first_dag, your_second_dag]
dag = DAG(
dag_id='multi_dag_example',
start_date=datetime(2023, 1, 1),
schedule_interval=timedelta(days=1)
)
multi_dag_task = MultiDagOperator(
task_id='run_multiple_dags',
dag=dag,
dag_list=dag_list,
concurrency=5, # 并发度
pool='your_pool', # 资源池名称
)
```