Gali būti sunku valdyti dinaminį užduočių seką „Apache AirFlow “, ypač kai vykdymo metu reikia sukurti priklausomybes. Lanksčiau darbo eiga įmanoma naudojant dag_run.conf , o ne kietas kodavimo užduočių asociacijas. Duomenų apdorojimo vamzdynams, kai įvesties parametrai dažnai svyruoja, šis metodas yra ypač naudingas. Naudodamiesi užduočių srauto API arba „PythonOnoperatoriai“, darbo eigos gali pritaikyti remiantis išoriniais trigeriais. „Dinamic DAG“ suteikia keičiamą variantą šiuolaikinėms duomenų operacijoms, nesvarbu, ar jie tvarko įvairius duomenų rinkinius, ar automatizuoja ETL vamzdynus, ar supaprastina užduoties vykdymą.

Pradedantiesiems naudotojams gali būti sunku nustatyti Apache Airflow Ubuntu virtualioje mašinoje (VM) naudojant docker-compose, ypač kai jie susiduria su problemomis, susijusiomis su tinkintomis konfigūracijomis. Siekiant užtikrinti sklandų jūsų darbo eigos valdymo reikalavimų diegimą, šiame straipsnyje pateikiami naudingi būdai, kaip spręsti įprastas kelių, leidimų ir priklausomybių problemas.