डीएजी रन कॉन्फिगरेशन वापरुन एअरफ्लोमध्ये डायनॅमिक टास्क सीक्वेन्स व्युत्पन्न करणे

एअरफ्लोमध्ये डायनॅमिक टास्क अवलंबनांची शक्ती अनलॉक करणे

अपाचे एअरफ्लो हे एक शक्तिशाली वर्कफ्लो ऑटोमेशन साधन आहे, परंतु डायनॅमिक अवलंबन हाताळणे कधीकधी कोडे सोडविण्यासारखे वाटते. दिग्दर्शित cy सायक्लिक आलेख (डीएजी) डिझाइन करताना, हार्डकोडिंग टास्क सीक्वेन्स सोप्या वापराच्या प्रकरणांसाठी कार्य करू शकतात, परंतु जर रनटाइममध्ये रचना निश्चित करणे आवश्यक असेल तर काय करावे? 🤔

कल्पना करा की आपण डेटा पाइपलाइनवर कार्य करीत आहात जिथे कार्यान्वित केलेली कार्ये येणार्‍या डेटावर अवलंबून आहेत. उदाहरणार्थ, दैनंदिन कॉन्फिगरेशनवर आधारित फायलींच्या वेगवेगळ्या संचावर प्रक्रिया करणे किंवा व्यवसाय नियमावर आधारित व्हेरिएबल ट्रान्सफॉर्मेशन कार्यान्वित करणे. अशा परिस्थितीत, एक स्थिर डीएजी तो कापणार नाही - आपल्याला अवलंबन गतिशीलपणे परिभाषित करण्यासाठी एक मार्ग आवश्यक आहे.

हे अगदी तंतोतंत आहे जेथे एअरफ्लो आहे dag_run.conf गेम-चेंजर असू शकतो. डीएजीला ट्रिगर करताना कॉन्फिगरेशन शब्दकोष पास करून, आपण कार्य क्रम गतिकरित्या व्युत्पन्न करू शकता. तथापि, हे संरचित मार्गाने अंमलात आणण्यासाठी एअरफ्लोच्या अंमलबजावणीच्या मॉडेलची सखोल माहिती आवश्यक आहे.

या लेखात, आम्ही डायनॅमिक डीएजी कसे तयार करावे हे शोधून काढू जेथे कार्य अवलंबन रनटाइमवर निर्धारित केले जाते dag_run.conf? आपण हे साध्य करण्यासाठी धडपडत असल्यास आणि एक स्पष्ट उपाय सापडला नाही तर काळजी करू नका - आपण एकटे नाही! चला व्यावहारिक उदाहरणांसह चरण -दर -चरण तोडूया. 🚀

एअरफ्लोमध्ये रनटाइम कॉन्फिगरेशनसह डायनॅमिक डीएजी तयार करणे

अपाचे एअरफ्लो हे जटिल वर्कफ्लो ऑर्केस्ट्रेट करण्यासाठी एक शक्तिशाली साधन आहे, परंतु त्याची खरी शक्ती त्याच्या लवचिकतेमध्ये आहे. यापूर्वी सादर केलेल्या स्क्रिप्ट्स कसे तयार करावे हे दर्शवितात डायनॅमिक डीएजी जेथे रनटाइम वापरून कार्य अवलंबून असतात dag_run.conf? प्रक्रियेसाठी घटकांची यादी हार्डकोड करण्याऐवजी, डीएजी ट्रिगर झाल्यावर त्यांना गतीशीलपणे पुनर्प्राप्त करते, अधिक अनुकूल करण्यायोग्य वर्कफ्लोला परवानगी देते. हे विशेषतः वास्तविक-जगातील परिस्थितींमध्ये उपयुक्त आहे, जसे की व्हेरिएबल डेटासेटवर प्रक्रिया करणे किंवा बाह्य परिस्थितीवर आधारित विशिष्ट कार्ये कार्यान्वित करणे. ईटीएल पाइपलाइनची कल्पना करा जिथे प्रक्रिया करण्यासाठी फायली दररोज बदलतात - हा दृष्टिकोन ऑटोमेशन अधिक सुलभ करते. 🚀

प्रथम स्क्रिप्ट वापरते पायथनोपेरेटर कार्ये कार्यान्वित करण्यासाठी आणि अवलंबन गतिशीलपणे सेट करण्यासाठी. हे घटक सूचीमधून काढते dag_run.conf, आवश्यकतेनुसारच कार्ये तयार केली जातात हे सुनिश्चित करणे. सूचीतील प्रत्येक घटक एक अद्वितीय कार्य बनतो आणि अवलंबन अनुक्रमे सेट केले जातात. दुसरा दृष्टिकोन फायदा होतो टास्कफ्लो एपीआय, जे सजावटीदारांसह डीएजी निर्मिती सुलभ करते @dag आणि @टास्क? ही पद्धत डीएजी अधिक वाचनीय बनवते आणि क्लिनर एक्झिक्यूशन लॉजिकची देखभाल करते. हे दृष्टिकोन हे सुनिश्चित करतात की कार्यप्रवाह कोड बदलांची आवश्यकता न घेता भिन्न कॉन्फिगरेशनशी जुळवून घेऊ शकतात.

उदाहरणार्थ, ई-कॉमर्स कंपनी बॅचमध्ये ऑर्डरवर प्रक्रिया करते अशा परिस्थितीचा विचार करा. काही दिवसांमध्ये इतरांपेक्षा त्वरित ऑर्डर असू शकतात, ज्यासाठी वेगवेगळ्या टास्क सीक्वेन्सची आवश्यकता असते. स्थिर डीएजी वापरणे म्हणजे प्रत्येक वेळी प्राधान्यक्रम बदलल्यास कोड सुधारित करणे. आमच्या डायनॅमिक डीएजी दृष्टिकोनातून, बाह्य प्रणाली विशिष्ट कार्य अनुक्रमांसह डीएजीला ट्रिगर करू शकते, ज्यामुळे प्रक्रिया अधिक कार्यक्षम होईल. आणखी एक वापर प्रकरण डेटा सायन्समध्ये आहे, जेथे मॉडेल्समध्ये येणा data ्या डेटा वितरणाच्या आधारे प्रशिक्षण आवश्यक असू शकते. आवश्यक मॉडेल कॉन्फिगरेशन गतिशीलपणे पास करून, केवळ आवश्यक संगणनाची अंमलबजावणी केली जाते, वेळ आणि संसाधनांची बचत होते. 🎯

थोडक्यात, या स्क्रिप्ट्स रनटाइम इनपुटवर आधारित डीएजीएस व्युत्पन्न करण्यासाठी एक पाया प्रदान करतात. फायदा करून एअरफ्लोचे टास्कफ्लो एपीआय किंवा पारंपारिक पायथनोपेरेटर दृष्टीकोन, विकसक लवचिक, मॉड्यूलर आणि कार्यक्षम कार्यप्रवाह तयार करू शकतात. हे मॅन्युअल हस्तक्षेपाची आवश्यकता दूर करते आणि इतर ऑटोमेशन सिस्टमसह अखंड एकत्रीकरणास अनुमती देते. ग्राहकांच्या ऑर्डरवर प्रक्रिया करणे, डेटा पाइपलाइन व्यवस्थापित करणे किंवा क्लाउड वर्कफ्लोचे ऑर्केस्ट्रेटिंग असो, डायनॅमिक डीएजी विशिष्ट व्यवसायाच्या गरजेनुसार हुशार ऑटोमेशन सक्षम करतात.

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])

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()

एअरफ्लोमध्ये सशर्त अंमलबजावणीसह डायनॅमिक टास्क सिक्वेंसींग वर्धित करणे

मध्ये एक शक्तिशाली परंतु बर्‍याचदा दुर्लक्ष केलेले वैशिष्ट्य अपाचे एअरफ्लो सशर्त अंमलबजावणी आहे, जी डायनॅमिक टास्क सिक्वेंसींगची लवचिकता आणखी सुधारू शकते. कडून कार्य अवलंबन पुनर्प्राप्त करताना dag_run.conf उपयुक्त आहे, वास्तविक-जगातील परिदृश्यांना बर्‍याचदा विशिष्ट अटींवर आधारित केवळ विशिष्ट कार्ये कार्यान्वित करणे आवश्यक असते. उदाहरणार्थ, काही डेटासेटला विश्लेषणापूर्वी प्रीप्रोसेसिंगची आवश्यकता असू शकते, तर इतरांवर थेट प्रक्रिया केली जाऊ शकते.

एअरफ्लोमधील सशर्त अंमलबजावणी वापरुन अंमलात आणले जाऊ शकते BranchPythonOperator, जे पूर्वनिर्धारित लॉजिकच्या आधारे कार्यवाही करण्यासाठी पुढील कार्य निश्चित करते. समजा आमच्याकडे एक डायनॅमिक डीएजी आहे जो फायलींवर प्रक्रिया करतो, परंतु केवळ विशिष्ट आकाराच्या फायलींना प्रमाणीकरण आवश्यक आहे. सर्व कार्ये अनुक्रमे अंमलात आणण्याऐवजी, कोणती कार्ये चालवायची हे आम्ही गतिशीलपणे ठरवू शकतो, अंमलबजावणीचा वेळ अनुकूलित करणे आणि संसाधनाचा वापर कमी करणे. हा दृष्टिकोन सुनिश्चित करतो की केवळ संबंधित वर्कफ्लो ट्रिगर केले जातात, ज्यामुळे डेटा पाइपलाइन अधिक कार्यक्षम बनतात. 🚀

डायनॅमिक डीएजीएस वाढविण्याचा आणखी एक मार्ग म्हणजे समाविष्ट करणे XComs (क्रॉस-कम्युनिकेशन संदेश). एक्सकॉम्स कार्यांना डेटाची देवाणघेवाण करण्यास अनुमती देतात, याचा अर्थ असा की गतिशीलपणे तयार केलेले कार्य अनुक्रम चरणांमधील माहिती पास करू शकते. उदाहरणार्थ, ईटीएल पाइपलाइनमध्ये, एक प्रीप्रोसेसिंग कार्य आवश्यक परिवर्तन निश्चित करेल आणि त्या तपशीलांना त्यानंतरच्या कार्यांकडे पास करू शकेल. ही पद्धत खरोखर डेटा-चालित वर्कफ्लो सक्षम करते, जिथे अंमलबजावणी प्रवाह रिअल-टाइम इनपुटवर आधारित, ऑटोमेशन क्षमता लक्षणीय प्रमाणात वाढवते.