Težko je upravljati dinamično zaporedje nalog v Apache Airflow , zlasti kadar je treba med izvajanjem ustvariti odvisnosti. Možen je bolj prilagodljiv potek dela z uporabo dag_run.conf in ne trde kodiranja nalog. Za cevovode za obdelavo podatkov, kjer vhodni parametri pogosto nihajo, je ta metoda še posebej koristna. Z uporabo API -jev TaskFlow API ali pitonoperatorjev se lahko delovni tokovi prilagodijo na podlagi zunanjih sprožilcev. Dinamični DAGS zagotavljajo prilagodljivo možnost za sodobne podatkovne operacije, ne glede na to, ali ravnajo z raznolikimi nabori podatkov, avtomatizirajo cevovode ETL ali racionalizirajo izvajanje nalog.

Uporabnikom začetnikom bo morda težko nastaviti Apache Airflow na navideznem stroju Ubuntu (VM) z uporabo docker-compose, zlasti ko naletijo na težave v zvezi s konfiguracijami po meri. Da bi zagotovili brezhibno uvajanje za vaše zahteve glede orkestracije poteka dela, ta članek ponuja koristne načine za reševanje tipičnih težav s potmi, dovoljenji in odvisnostmi.