DAG రన్ కాన్ఫిగరేషన్ ఉపయోగించి వాయు ప్రవాహంలో డైనమిక్ టాస్క్ సీక్వెన్స్‌లను ఉత్పత్తి చేస్తుంది

వాయు ప్రవాహంలో డైనమిక్ టాస్క్ డిపెండెన్సీల శక్తిని అన్‌లాక్ చేయడం

అపాచీ ఎయిర్‌ఫ్లో ఒక శక్తివంతమైన వర్క్‌ఫ్లో ఆటోమేషన్ సాధనం, కానీ డైనమిక్ డిపెండెన్సీలను నిర్వహించడం కొన్నిసార్లు ఒక పజిల్‌ను పరిష్కరించినట్లు అనిపిస్తుంది. దర్శకత్వం వహించిన ఎసిక్లిక్ గ్రాఫ్ (DAG) ను రూపకల్పన చేసేటప్పుడు, హార్డ్‌కోడింగ్ టాస్క్ సీక్వెన్సులు సాధారణ వినియోగ కేసుల కోసం పని చేయవచ్చు, అయితే రన్‌టైమ్‌లో నిర్మాణాన్ని నిర్ణయించాల్సిన అవసరం ఉంటే? 🤔

మీరు డేటా పైప్‌లైన్‌లో పని చేస్తున్నారని g హించుకోండి, అక్కడ అమలు చేయవలసిన పనులు ఇన్‌కమింగ్ డేటాపై ఆధారపడి ఉంటాయి. ఉదాహరణకు, రోజువారీ కాన్ఫిగరేషన్ ఆధారంగా వేర్వేరు ఫైళ్ళను ప్రాసెస్ చేయడం లేదా వ్యాపార నియమం ఆధారంగా వేరియబుల్ పరివర్తనలను అమలు చేయడం. ఇటువంటి సందర్భాల్లో, స్టాటిక్ డాగ్ దానిని తగ్గించదు - డిపెండెన్సీలను డైనమిక్‌గా నిర్వచించడానికి మీకు ఒక మార్గం అవసరం.

ఇది ఖచ్చితంగా వాయు ప్రవాహం dag_run.conf గేమ్-ఛేంజర్ కావచ్చు. కాన్ఫిగరేషన్ డిక్షనరీని దాటడం ద్వారా DAG ని ప్రేరేపించేటప్పుడు, మీరు డైనమిక్‌గా టాస్క్ సీక్వెన్స్‌లను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు. ఏదేమైనా, దీనిని నిర్మాణాత్మక మార్గంలో అమలు చేయడానికి వాయు ప్రవాహం యొక్క అమలు నమూనాపై లోతైన అవగాహన అవసరం.

ఈ వ్యాసంలో, డైనమిక్ DAG ను ఎలా నిర్మించాలో మేము అన్వేషిస్తాము, ఇక్కడ రన్‌టైమ్‌లో టాస్క్ డిపెండెన్సీలు నిర్ణయించబడతాయి dag_run.conf. మీరు దీన్ని సాధించడానికి కష్టపడుతుంటే మరియు స్పష్టమైన పరిష్కారాన్ని కనుగొనలేకపోతే, చింతించకండి - మీరు ఒంటరిగా లేరు! ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలతో దశల వారీగా దాన్ని విచ్ఛిన్నం చేద్దాం. 🚀

వాయు ప్రవాహంలో రన్‌టైమ్ కాన్ఫిగరేషన్‌తో డైనమిక్ డాగ్‌లను నిర్మించడం

అపాచీ ఎయిర్‌ఫ్లో సంక్లిష్టమైన వర్క్‌ఫ్లోలను ఆర్కెస్ట్రేట్ చేయడానికి ఒక శక్తివంతమైన సాధనం, కానీ దాని నిజమైన బలం దాని వశ్యతలో ఉంది. ఇంతకు ముందు సమర్పించిన స్క్రిప్ట్‌లు ఎలా సృష్టించాలో ప్రదర్శిస్తాయి a డైనమిక్ డాగ్ ఇక్కడ పని డిపెండెన్సీలు రన్‌టైమ్‌లో నిర్ణయించబడతాయి dag_run.conf. ప్రాసెస్ చేయడానికి మూలకాల జాబితాను హార్డ్కోడింగ్ చేయడానికి బదులుగా, DAG ప్రేరేపించబడినప్పుడు వాటిని డైనమిక్‌గా తిరిగి పొందుతుంది, ఇది మరింత అనుకూలమైన వర్క్‌ఫ్లోలను అనుమతిస్తుంది. ప్రాసెసింగ్ వేరియబుల్ డేటాసెట్‌లు లేదా బాహ్య పరిస్థితుల ఆధారంగా నిర్దిష్ట పనులను అమలు చేయడం వంటి వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలలో ఇది చాలా ఉపయోగపడుతుంది. ప్రతిరోజూ ప్రాసెస్ చేయడానికి ఫైల్స్ ప్రాసెస్ చేయడానికి ETL పైప్‌లైన్‌ను g హించుకోండి - ఈ విధానం ఆటోమేషన్‌ను చాలా సులభం చేస్తుంది. 🚀

మొదటి స్క్రిప్ట్ ఉపయోగించుకుంటుంది పైథోనోపెరాటర్ పనులను అమలు చేయడానికి మరియు డిపెండెన్సీలను డైనమిక్‌గా సెట్ చేయడానికి. ఇది మూలకాల జాబితాను సంగ్రహిస్తుంది dag_run.conf, అవసరమైనప్పుడు మాత్రమే పనులు సృష్టించబడతాయి. జాబితాలోని ప్రతి మూలకం ఒక ప్రత్యేకమైన పని అవుతుంది మరియు డిపెండెన్సీలు వరుసగా సెట్ చేయబడతాయి. రెండవ విధానం పరపతి టాస్క్‌ఫ్లో API, ఇది DAG సృష్టిని అలంకరణలతో సులభతరం చేస్తుంది @dag మరియు @టాస్క్. ఈ పద్ధతి DAG ని మరింత చదవగలిగేలా చేస్తుంది మరియు క్లీనర్ ఎగ్జిక్యూషన్ తర్కాన్ని నిర్వహిస్తుంది. ఈ విధానాలు కోడ్ మార్పులు అవసరం లేకుండా వర్క్‌ఫ్లోలు వేర్వేరు కాన్ఫిగరేషన్‌లకు అనుగుణంగా ఉంటాయని నిర్ధారిస్తాయి.

ఉదాహరణకు, ఇ-కామర్స్ సంస్థ బ్యాచ్‌లలో ఆర్డర్‌లను ప్రాసెస్ చేసే దృష్టాంతాన్ని పరిగణించండి. కొన్ని రోజులు ఇతరులకన్నా ఎక్కువ అత్యవసర ఆర్డర్‌లను కలిగి ఉండవచ్చు, దీనికి వేర్వేరు టాస్క్ సీక్వెన్సులు అవసరం. స్టాటిక్ డాగ్‌ను ఉపయోగించడం అంటే ప్రతిసారీ ప్రాధాన్యతలు మారిన ప్రతిసారీ కోడ్‌ను సవరించడం. మా డైనమిక్ DAG విధానంతో, బాహ్య వ్యవస్థ DAG ని నిర్దిష్ట టాస్క్ సీక్వెన్స్‌తో ప్రేరేపిస్తుంది, ఇది ప్రక్రియను మరింత సమర్థవంతంగా చేస్తుంది. మరొక ఉపయోగం కేసు డేటా సైన్స్ లో ఉంది, ఇక్కడ ఇన్కమింగ్ డేటా పంపిణీల ఆధారంగా మోడల్స్ తిరిగి శిక్షణ పొందాలి. అవసరమైన మోడల్ కాన్ఫిగరేషన్లను డైనమిక్‌గా దాటడం ద్వారా, అవసరమైన గణనలు మాత్రమే అమలు చేయబడతాయి, సమయం మరియు వనరులను ఆదా చేస్తాయి. 🎯

సారాంశంలో, ఈ స్క్రిప్ట్‌లు రన్‌టైమ్ ఇన్‌పుట్‌ల ఆధారంగా డైనమిక్‌గా ఉత్పత్తి చేసే DAG లను అందిస్తాయి. పరపతి ద్వారా ఎయిర్ ఫ్లో యొక్క టాస్క్ఫ్లో API లేదా సాంప్రదాయ పైథోనోపెరాటర్ విధానం, డెవలపర్లు సౌకర్యవంతమైన, మాడ్యులర్ మరియు సమర్థవంతమైన వర్క్‌ఫ్లోలను సృష్టించగలరు. ఇది మాన్యువల్ జోక్యం యొక్క అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది మరియు ఇతర ఆటోమేషన్ సిస్టమ్‌లతో అతుకులు అనుసంధానం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. కస్టమర్ ఆర్డర్‌లను ప్రాసెస్ చేయడం, డేటా పైప్‌లైన్‌లను నిర్వహించడం లేదా క్లౌడ్ వర్క్‌ఫ్లోలను ఆర్కెస్ట్రేట్ చేసినా, డైనమిక్ డాగ్‌లు నిర్దిష్ట వ్యాపార అవసరాలకు అనుగుణంగా స్మార్ట్ ఆటోమేషన్‌ను ప్రారంభిస్తాయి.

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()

వాయు ప్రవాహంలో షరతులతో కూడిన అమలుతో డైనమిక్ టాస్క్ సీక్వెన్సింగ్‌ను మెరుగుపరుస్తుంది

ఒక శక్తివంతమైన ఇంకా తరచుగా పట్టించుకోని లక్షణం అపాచీ వాయు ప్రవాహం షరతులతో కూడిన అమలు, ఇది డైనమిక్ టాస్క్ సీక్వెన్సింగ్ యొక్క వశ్యతను మరింత మెరుగుపరుస్తుంది. టాస్క్ డిపెండెన్సీలను తిరిగి పొందేటప్పుడు dag_run.conf ఉపయోగకరమైనది, వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలు తరచుగా నిర్దిష్ట పరిస్థితుల ఆధారంగా కొన్ని పనులను మాత్రమే అమలు చేయాల్సిన అవసరం ఉంది. ఉదాహరణకు, కొన్ని డేటాసెట్లకు విశ్లేషణకు ముందు ప్రిప్రాసెసింగ్ అవసరం కావచ్చు, మరికొన్ని నేరుగా ప్రాసెస్ చేయవచ్చు.

వాయు ప్రవాహంలో షరతులతో కూడిన అమలును ఉపయోగించి అమలు చేయవచ్చు BranchPythonOperator, ఇది ముందే నిర్వచించిన తర్కం ఆధారంగా అమలు చేయడానికి తదుపరి పనిని నిర్ణయిస్తుంది. మనకు ఫైళ్ళను ప్రాసెస్ చేసే డైనమిక్ డాగ్ ఉందని అనుకుందాం, కాని ఒక నిర్దిష్ట పరిమాణానికి పైన ఉన్న ఫైళ్ళకు మాత్రమే ధ్రువీకరణ అవసరం. అన్ని పనులను వరుసగా అమలు చేయడానికి బదులుగా, ఏ పనులను అమలు చేయాలో మేము డైనమిక్‌గా నిర్ణయించవచ్చు, అమలు సమయాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు వనరుల వినియోగాన్ని తగ్గించడం. ఈ విధానం సంబంధిత వర్క్‌ఫ్లో మాత్రమే ప్రేరేపించబడిందని నిర్ధారిస్తుంది, డేటా పైప్‌లైన్‌లను మరింత సమర్థవంతంగా చేస్తుంది. 🚀

డైనమిక్ డాగ్‌లను మెరుగుపరచడానికి మరొక మార్గం చేర్చడం ద్వారా XComs (క్రాస్-కమ్యూనికేషన్ సందేశాలు). డేటాను మార్పిడి చేయడానికి XCOM లు పనులను అనుమతిస్తాయి, అనగా డైనమిక్‌గా సృష్టించిన టాస్క్ సీక్వెన్స్ దశల మధ్య సమాచారాన్ని పాస్ చేయగలదు. ఉదాహరణకు, ETL పైప్‌లైన్‌లో, ప్రిప్రాసెసింగ్ పని అవసరమైన పరివర్తనాలను నిర్ణయించవచ్చు మరియు ఆ వివరాలను తదుపరి పనులకు పంపవచ్చు. ఈ పద్ధతి నిజంగా డేటా-ఆధారిత వర్క్‌ఫ్లోలను అనుమతిస్తుంది, ఇక్కడ అమలు ప్రవాహం నిజ-సమయ ఇన్‌పుట్‌ల ఆధారంగా అనుగుణంగా ఉంటుంది, ఆటోమేషన్ సామర్థ్యాలను గణనీయంగా పెంచుతుంది.