Var būt grūti pārvaldīt dinamisko uzdevumu secību Apache Airflow , it īpaši, ja izpildlaikā jāizveido atkarības. Elastīgāka darbplūsma ir iespējama, izmantojot DAG_RUN.CONF , nevis hardkodēšanas uzdevumu asociācijas. Datu apstrādes cauruļvadiem, kur ievades parametri bieži svārstās, šī metode ir īpaši noderīga. Izmantojot Taskflow api vai pythonoperatorus, darbplūsmas var pielāgoties, pamatojoties uz ārējiem izraisītājiem. Dinamiskie DAG nodrošina mērogojamu iespēju mūsdienu datu operācijām neatkarīgi no tā, vai tie vada dažādas datu kopas, automatizē ETL cauruļvadus vai racionalizē uzdevumu izpildi.

Iesācējiem var būt grūti iestatīt Apache Airflow Ubuntu virtuālajā mašīnā (VM), izmantojot docker-compose, it īpaši, ja rodas problēmas saistībā ar pielāgotām konfigurācijām. Lai nodrošinātu netraucētu izvietošanu jūsu darbplūsmas vadīšanas prasībām, šajā rakstā ir sniegti noderīgi veidi, kā risināt tipiskas problēmas ar ceļiem, atļaujām un atkarībām.