- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
假设有以下情况:
[c1, c2, c3] >> child_task
其中所有 c1
、c2
、c3
和 child_task
都是运算符并且具有 task_id
分别等于 id1
、id2
、id3
和 child_id
。
任务 child_task
也是一个 PythonOperator
,具有 provide_context=True
和 python_callable=dummy_func
def dummy_func(**context):
#...
是否有可能在 dummy_func
中检索所有 parent 的 ID(可能通过使用上下文以某种方式浏览 dag)?
本例中的预期结果将是列表 ['id1', 'id2', 'id3']
。
最佳答案
upstream_task_ids
和downstream_task_ids
properties of BaseOperator
仅用于此目的。
from typing import List
..
parent_task_ids: List[str] = my_task.upstream_task_ids
child_task_ids: List[str] = my_task_downstream_task_ids
但是请注意,使用此属性
,您只能获得任务的直接(上游/下游)邻居。为了获得所有祖先或后代 任务
,您可以快速编造出古老的图论方法,例如这个 BFS
-类似实现
from typing import List, Set
from queue import Queue
from airflow.models import BaseOperator
def get_ancestor_tasks(my_task: BaseOperator) -> List[BaseOperator]:
ancestor_task_ids: Set[str] = set()
tasks_queue: Queue = Queue()
# determine parent tasks to begin BFS
for task in my_task.upstream_list:
tasks_queue.put(item=task)
# perform BFS
while not tasks_queue.empty():
task: BaseOperator = tasks_queue.get()
ancestor_task_ids.add(element=task.task_id)
for _task in task.upstream_list:
tasks_queue.put(item=_task)
# Convert task_ids to actual tasks
ancestor_tasks: List[BaseOperator] = [task for task in my_task.dag.tasks if task.task_id in ancestor_task_ids]
return ancestor_tasks
以上代码段未经测试,但我相信您可以从中获得灵感
引用资料
关于airflow - Apache Airflow - 获取所有父 task_id,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54728513/
在Airflow中,我一直在使用“airflow run”和“airflow test”,但不完全理解它们有何不同。他们有什么区别? 最佳答案 我自己通读了文档,发现它是多么令人困惑。 Airflow
我使用 Airflow 已经有一段时间了,它是由一位同事创建的。最近我遇到了一些错误,这需要我更深入地了解如何修复 Airflow 中的某些问题。 我确实理解这三个进程是什么,但我只是不明白运行它们时
AIRFLOW_HOME=/path/to/my/airflow_home 我收到这个警告... >airflow trigger_dag python_dag3 /Users/alexryan/mi
有没有人报告过他们在他们的公司中让 Airflow 扩展了多少?我正在考虑实现 Airflow 来执行 5,000 多个任务,每个任务每小时运行一次,有一天可以将其扩展到 20,000 多个任务。在检
问题 :我想使用 Github 上最新版本的 Apache-Airflow 安装 apache-airflow 以及所有依赖项? 我怎样才能使用 pip 做到这一点? 在生产环境中使用它是否安全? 最
我们在 AWS ECS 上运行 Airflow,并将所有 DAG 捆绑在一个 Docker 镜像中。我们不时更新 DAGS,并部署新版本的 Docker Image。当我们这样做时,ECS 将终止正在
问题很简单。我需要限制 Airflow 网络用户仅查看和执行某些 DAG 和任务。 如果可能,我宁愿不使用 Kerberos也不是 OAuth . Multi-tenancy option 似乎是一个
我们正在使用 Airflow 2.00。我正在尝试实现一个做两件事的 DAG: 通过 API 触发报告 从源到目标下载报告。 任务 1 和任务 2 之间至少需要 2-3 小时的间隔。根据我的研究,我有
对于一项任务,有许多辅助任务 - 从文件/数据库中获取/保存属性、验证、审计。这些辅助方法并不耗时。 一个示例 DAG 流, fetch_data >> actual_processing >> va
有什么方法可以重新加载作业而不必重新启动服务器吗? 最佳答案 在airflow.cfg中,您具有以下两种配置来控制此行为: # after how much time a new DAGs shoul
我们可以通过将任务/dag 超时设置为 None 并手动触发其运行来使用 Airflow dag 来定义永无止境的作业(即具有无条件循环以消耗流数据的任务)吗?让 Airflow 监测永无止境的任务会
我是 Airflow 的新手,最近开始探索这个工具。我在 18.4 版本的 ubuntu 机器上安装了 1.10.10 版。从设置和安装的角度来看,一切正常,但是我在任何 DAG 中的任务都没有运行,
我主要看到Airflow被用于ETL / Bid数据相关的工作。我正在尝试将其用于业务工作流,其中用户操作将来会触发一组相关任务。其中某些任务可能需要根据某些其他用户操作来清除(删除)。 我认为最好的
我有一个 DAG,只要 FileSensor 检测到文件,它就会使用它,为每个文件生成任务,以 (1) 将文件移动到暂存区域,(2) 触发单独的 DAG 来处理文件。 FileSensor -> Mo
我需要手动或以编程方式执行的管道,可以使用 Airflow 吗?看起来现在每个工作流程都必须与时间表绑定(bind)。 最佳答案 只需在创建 DAG 时将 schedule_interval 设置为
所以这是一个愚蠢的想法...... 我在 Airflow 中创建了(许多)DAG...并且它有效...但是,我想以某种方式将其打包,以便我可以在不安装 Airflow 的情况下运行单个 DAG 运行;
我使用“pip install 'apache-airflow[statsd]' 安装了 airflow[statsd] 并安装了 statsd_exporter。现在我可以看到来自 Promethe
我们正在尝试将 MongoHook 和 GCSToLocalFilesystemOperator 导入到我们的 Airflow 项目中: docs for MongoHook docs for GCS
启动 Airflow 网络服务器时出现以下错误 balajee@Balajees-MacBook-Air.local:~$ Airflow 网络服务器 -p 8080 [2018-12-03 00:2
运行pip install airflow[postgres]命令后出现以下错误: > raise RuntimeError("By default one of Airflow's dependen
我是一名优秀的程序员,十分优秀!