python - 如何在另一个 dag apache Airflow 中创建 dags

Question

我正在尝试拥有一个主 dag，它将根据我的需要创建更多 dags。我在 airflow.cfg 的 dags_folder 中有以下 python 文件。此代码在数据库中创建主 dag。该主 dag 应该读取文本文件，并为文本文件中的每一行创建 dag。但在主 dag 内创建的 dags 不会添加到数据库中。正确的创建方法是什么？

版本详细信息:

Python版本:3.7

Apache Airflow 版本:1.10.8

import datetime as dt

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

root_dir = "/home/user/TestSpace/airflow_check/res"

print("\n\n ===> \n Dag generator")

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': dt.datetime(2020, 3, 22, 00, 00, 00),
    'concurrency': 1,
    'retries': 0
}


def greet(_name):
    message = "Greetings {} at UTC: {} Local: {}\n".format(_name, dt.datetime.utcnow(), dt.datetime.now())
    f = open("{}/greetings.txt".format(root_dir), "a+")
    print("\n\n =====> {}\n\n".format(message))
    f.write(message)
    f.close()


def create_dag(dag_name):
    with DAG(dag_name, default_args=default_args,
             schedule_interval='*/2 * * * *',
             catchup=False
             ) as i_dag:
        i_opr_greet = PythonOperator(task_id='greet', python_callable=greet,
                                     op_args=["{}_{}".format("greet", dag_name)])
        i_echo_op = BashOperator(task_id='echo', bash_command='echo `date`')

        i_opr_greet >> i_echo_op
    return i_dag


def create_all_dags():
    all_lines = []
    f = open("{}/../dag_names.txt".format(root_dir), "r")
    for x in f:
        all_lines.append(str(x))
    f.close()

    for line in all_lines:
        print("Dag creation for {}".format(line))
        globals()[line] = create_dag(line)


with DAG('master_dag', default_args=default_args,
         schedule_interval='*/1 * * * *',
         catchup=False
         ) as dag:
    echo_op = BashOperator(task_id='echo', bash_command='echo `date`')
    create_op = PythonOperator(task_id='create_dag', python_callable=create_all_dags)
    echo_op >> create_op

Answer 1

您有 2 个选择:

1. 使用 SubDagOperator:Example DAG 。如果您的计划间隔可以相同，请使用它。
2. 编写 Python DAG 文件:在掌握 DAG 后，在包含 DAG 的 AIRFLOW_HOME 中创建 Python 文件。为此，您可以使用 Jinja2 模板引擎。