Μπορεί να είναι δύσκολο να διαχειριστείτε τη δυναμική αλληλουχία εργασιών σε Apache Airflow , ειδικά όταν οι εξαρτήσεις πρέπει να δημιουργούνται κατά το χρόνο εκτέλεσης. Μια πιο ευέλικτη ροή εργασίας είναι δυνατή με τη χρήση dag_run.conf αντί των συσχετίσεων εργασίας hardcoding. Για τους αγωγούς επεξεργασίας δεδομένων, όπου οι παράμετροι εισόδου κυμαίνονται συχνά, αυτή η μέθοδος είναι ιδιαίτερα χρήσιμη. Χρησιμοποιώντας το API Taskflow API ή Pythonoperators, οι ροές εργασίας μπορούν να προσαρμοστούν με βάση τις εξωτερικές ενεργοποιήσεις. Τα δυναμικά DAG παρέχουν μια κλιμακωτή επιλογή για τις σύγχρονες λειτουργίες δεδομένων, είτε χειρίζονται διαφορετικά σύνολα δεδομένων, αυτοματοποιώντας τους αγωγούς ETL ή εξορθολογισμό της εκτέλεσης εργασιών.

Μπορεί να είναι δύσκολο για τους αρχάριους χρήστες να ρυθμίσουν το Apache Airflow σε μια εικονική μηχανή (VM) Ubuntu χρησιμοποιώντας το docker-compose, ιδιαίτερα όταν αντιμετωπίζουν προβλήματα που σχετίζονται με προσαρμοσμένες διαμορφώσεις. Προκειμένου να διασφαλιστεί η απρόσκοπτη ανάπτυξη των απαιτήσεων ενορχήστρωσης ροής εργασιών, αυτό το άρθρο προσφέρει χρήσιμους τρόπους αντιμετώπισης τυπικών προβλημάτων με διαδρομές, δικαιώματα και εξαρτήσεις.