Mungkin sulit untuk mengelola sekuensing tugas dinamis di Apache Airflow , terutama ketika dependensi harus dibuat saat runtime. Alur kerja yang lebih fleksibel dimungkinkan dengan menggunakan dag_run.conf daripada asosiasi tugas hardcoding. Untuk pipa pemrosesan data, di mana parameter input berfluktuasi sering, metode ini sangat membantu. Dengan menggunakan TaskFlow API atau pythonoperators, alur kerja dapat beradaptasi berdasarkan pemicu eksternal. DYNID DAG memberikan opsi yang dapat diskalakan untuk operasi data kontemporer, apakah mereka menangani beragam kumpulan data, mengotomatiskan jaringan pipa ETL, atau merampingkan pelaksanaan tugas.

Mungkin sulit bagi pengguna pemula untuk menyiapkan Apache Airflow di mesin virtual (VM) Ubuntu menggunakan docker-compose, terutama ketika mereka mengalami masalah terkait konfigurasi khusus. Untuk memastikan penerapan yang lancar untuk persyaratan orkestrasi alur kerja Anda, artikel ini menawarkan cara yang berguna untuk mengatasi masalah umum terkait jalur, izin, dan dependensi.