Može biti teško upravljati dinamičkim sekvenciranjem zadataka u Apache Airflow , posebno kada se u vrijeme izvođenja moraju stvoriti ovisnosti. Fleksibilniji tijek rada moguće je korištenjem dag_run.conf a ne udruženja zadataka tvrdog kodiranja. Za cjevovode za obradu podataka, gdje ulazni parametri često fluktuiraju, ova je metoda posebno korisna. Korištenjem API -a za zadatak API ili Pythonoperatora, tijekovi rada mogu se prilagoditi na temelju vanjskih okidača. Dinamički DAG -ovi pružaju skalabilnu opciju za suvremene podatke o podacima, bilo da se bave različitim skupovima podataka, automatiziraju ETL cjevovodi ili pojednostavljuju izvršavanje zadatka.

Korisnicima početnicima može biti teško postaviti Apache Airflow na Ubuntu virtualni stroj (VM) pomoću docker-compose, osobito kada naiđu na probleme koji se odnose na prilagođene konfiguracije. Kako bi se osigurala besprijekorna implementacija za vaše zahtjeve za orkestraciju tijeka rada, ovaj članak nudi korisne načine za rješavanje tipičnih problema s putovima, dozvolama i ovisnostima.