Це може бути важко керувати динамічним секвенуванням завдань у apache Airflow , особливо коли залежності повинні бути створені під час виконання. Більш гнучкий робочий процес можливий, використовуючи dag_run.conf , а не асоціації завдань. Для трубопроводів обробки даних, де вхідні параметри часто коливаються, цей метод особливо корисний. Використовуючи API задачі або Pythonoperators, робочі процеси можуть адаптуватися на основі зовнішніх тригерів. Динамічні DAG забезпечують масштабований варіант для сучасних операцій з даних, незалежно від того, чи вони обробляють різноманітні набори даних, автоматизацію трубопроводів ETL або впорядкування виконання завдань.

Користувачам-початківцям може бути важко налаштувати Apache Airflow на віртуальній машині (VM) Ubuntu за допомогою docker-compose, особливо коли вони стикаються з проблемами, пов’язаними зі спеціальними конфігураціями. Щоб забезпечити безпроблемне розгортання відповідно до ваших вимог до організації робочого процесу, ця стаття пропонує корисні способи вирішення типових проблем із шляхами, дозволами та залежностями.