Ia boleh menjadi sukar untuk menguruskan penjujukan tugas dinamik dalam Apache Airflow , terutamanya apabila kebergantungan mesti dibuat semasa runtime. Aliran kerja yang lebih fleksibel mungkin dengan menggunakan dag_run.conf daripada persatuan tugas hardcoding. Untuk saluran paip pemprosesan data, di mana parameter input sering berubah -ubah, kaedah ini sangat membantu. Dengan menggunakan API Taskflow API atau Pythonoperators, aliran kerja boleh menyesuaikan diri berdasarkan pencetus luaran. DAG dinamik menyediakan pilihan berskala untuk operasi data kontemporari, sama ada mereka mengendalikan dataset yang pelbagai, mengautomasikan saluran paip ETL, atau menyelaraskan pelaksanaan tugas.

Mungkin sukar bagi pengguna pemula untuk menyediakan Apache Airflow pada mesin maya (VM) Ubuntu menggunakan docker-compose, terutamanya apabila mereka menghadapi masalah yang berkaitan dengan konfigurasi tersuai. Untuk memastikan penggunaan yang lancar untuk keperluan orkestrasi aliran kerja anda, artikel ini menawarkan cara yang berguna untuk menangani masalah biasa dengan laluan, kebenaran dan kebergantungan.