Může být obtížné spravovat dynamické sekvenování úkolů v Apache Airflow , zejména pokud musí být závislosti vytvořeny za běhu. Flexibilnější pracovní postup je možné spíše pomocí dag_run.conf Pro potrubí zpracování dat, kde vstupní parametry často kolísají, je tato metoda zvláště užitečná. Použitím Taskflow API nebo pythonoperators se mohou pracovní postupy přizpůsobit na základě externích spouštěčů. Dynamické DAG poskytují škálovatelnou možnost pro současné datové operace, ať už se zabývají různými datovými sadami, automatizují potrubí ETL nebo zefektivňují provádění úkolů.

Pro začínající uživatele může být obtížné nastavit Apache Airflow na virtuálním počítači Ubuntu (VM) pomocí docker-compose, zvláště když narazí na problémy týkající se vlastních konfigurací. Aby bylo zajištěno bezproblémové nasazení pro vaše požadavky organizace pracovního postupu, tento článek nabízí užitečné způsoby řešení typických problémů s cestami, oprávněními a závislostmi.