Может быть трудно управлять динамическим секвенированием задач в Apache Airflow , особенно когда зависимости должны создаваться во время выполнения. Более гибкий рабочий процесс возможен с использованием dag_run.conf , а не ассоциации задач жесткой кодировки. Для трубопроводов обработки данных, где входные параметры часто колеблются, этот метод особенно полезен. Используя API Taskflow API или Pythonoperators, рабочие процессы могут адаптироваться на основе внешних триггеров. Динамические DAG предоставляют масштабируемую опцию для современных операций данных, независимо от того, обрабатывают ли они различные наборы данных, автоматизируют трубопроводы ETL или оптимизируя выполнение задач.

Начинающим пользователям может быть сложно настроить Apache Airflow на виртуальной машине (ВМ) Ubuntu с помощью docker-compose, особенно если они сталкиваются с проблемами, связанными с пользовательскими конфигурациями. Чтобы обеспечить плавное развертывание с учетом ваших требований к оркестрации рабочего процесса, в этой статье предлагаются полезные способы решения типичных проблем с путями, разрешениями и зависимостями.