DAG 실행 구성을 사용하여 공기 흐름에서 동적 작업 시퀀스 생성

런타임 구성으로 공기 흐름에서 동적 작업 시퀀싱 구현

Apache Airflow를 사용한 Python 기반 백엔드 자동화

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.models import DagRun
import json
# Define default args
default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': days_ago(1),
}
# Function to process each element
def process_element(element, kwargs):
    print(f"Processing element: {element}")
# Define DAG
dag = DAG(
    'dynamic_task_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=None,
)
# Extract elements from dag_run.conf
def generate_tasks(kwargs):
    conf = kwargs.get('dag_run').conf or {}
    elements = conf.get('elements', [])
    task_list = []
    for i, group in enumerate(elements):
        for j, element in enumerate(group):
            task_id = f"process_element_{i}_{j}"
            task = PythonOperator(
                task_id=task_id,
                python_callable=process_element,
                op_args=[element],
                dag=dag,
            )
            task_list.append(task)
    return task_list
# Generate dynamic tasks
tasks = generate_tasks()
# Define dependencies dynamically
for i in range(len(tasks) - 1):
    tasks[i + 1].set_upstream(tasks[i])

대체 접근 방식 : 더 나은 가독성을 위해 작업 플로우 API를 사용합니다

공기 흐름의 작업 흐름 API를 사용한 최신 파이썬 접근

from airflow.decorators import dag, task
from datetime import datetime
# Define DAG
@dag(schedule_interval=None, start_date=datetime(2025, 1, 28), catchup=False)
def dynamic_taskflow_dag():
    @task
    def process_element(element: str):
        print(f"Processing {element}")
    @task
    def extract_elements(dag_run=None):
        conf = dag_run.conf or {}
        return conf.get('elements', [])
    elements = extract_elements()
    task_groups = [[process_element(element) for element in group] for group in elements]
    # Define dependencies dynamically
    for i in range(len(task_groups) - 1):
        for upstream_task in task_groups[i]:
            for downstream_task in task_groups[i + 1]:
                downstream_task.set_upstream(upstream_task)
dynamic_taskflow_dag()

공기 흐름에서 동적 작업 시퀀싱에 대한 일반적인 질문

1. 무엇인가요 dag_run.conf 사용?
2. DAG를 트리거 할 때 런타임에 구성 매개 변수를 전달하여 워크 플로를보다 유연하게 만듭니다.
3. 공기 흐름에서 작업을 동적으로 생성하려면 어떻게해야합니까?
4. 루프를 사용하여 여러 인스턴스를 인스턴스화 할 수 있습니다. PythonOperator 또는 사용하십시오 @task 작업 플로우 API의 데코레이터.
5. 사용의 장점은 무엇입니까? BranchPythonOperator?
6. 조건부 실행을 가능하게하여 DAG가 사전 정의 된 논리에 따라 다른 경로를 따라 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
7. 어떻게합니까 XComs 동적 DAG를 향상시겠습니까?
8. XCOM은 작업이 데이터를 공유 할 수 있도록하여 후속 작업이 이전 단계에서 관련 정보를 받도록합니다.
9. 종속성을 동적으로 설정할 수 있습니까?
10. 예, 사용할 수 있습니다 set_upstream() 그리고 set_downstream() DAG 내에서 의존성을 동적으로 정의하는 방법.

런타임 구성으로 동적 워크 플로우 최적화

구현 동적 작업 시퀀싱 공기 흐름에서 워크 플로 자동화를 크게 향상시켜 변화하는 요구 사항에 적응할 수 있습니다. 런타임 구성을 활용하여 개발자는 정적 DAG 정의를 피하고 유연한 데이터 중심 파이프 라인을 만들 수 있습니다. 이 접근법은 특히 재무보고 또는 기계 학습 모델 교육과 같은 실시간 입력을 기반으로 작업을 정의 해야하는 환경에서 특히 가치가 있습니다. 🎯

통합하여 dag_run.conf, 조건부 실행 및 종속성 관리, 팀은 확장 가능하고 효율적인 워크 플로를 구축 할 수 있습니다. 전자 상거래 트랜잭션 처리, 클라우드 기반 데이터 변환 관리 또는 복잡한 배치 작업을 조정하든 Airflow의 동적 DAG 기능은 최적화되고 자동화 된 솔루션을 제공합니다. 이러한 기술에 투자하면 비즈니스는 운영을 간소화하면서 수동 개입을 줄일 수 있습니다.