اپاچی ایئر فلو میں متحرک ٹاسک کی ترتیب کا انتظام کرنا مشکل ہوسکتا ہے ، خاص طور پر جب رن ٹائم کے وقت انحصار کرنا ضروری ہے۔ ہارڈ کوڈنگ ٹاسک ایسوسی ایشن کے بجائے ڈی اے جی_رون.کونف کا استعمال کرکے زیادہ لچکدار ورک فلو ممکن ہے۔ ڈیٹا پروسیسنگ پائپ لائنوں کے لئے ، جہاں ان پٹ پیرامیٹرز میں اکثر اتار چڑھاؤ آتا ہے ، یہ طریقہ خاص طور پر مددگار ثابت ہوتا ہے۔ ٹاسک فلو API یا پائیٹونوپریٹرز کا استعمال کرکے ، ورک فلوز بیرونی محرکات کی بنیاد پر ڈھال سکتا ہے۔ متحرک ڈی اے جی عصری ڈیٹا آپریشنز کے ل a ایک توسیع پذیر آپشن فراہم کرتے ہیں ، چاہے وہ متنوع ڈیٹاسیٹس کو سنبھال رہے ہوں ، ای ٹی ایل پائپ لائنوں کو خودکار بنائیں ، یا ٹاسک پر عمل درآمد کو ہموار کریں۔ 🚀

نئے صارفین کے لیے docker-compose کا استعمال کرتے ہوئے Ubuntu ورچوئل مشین (VM) پر Apache Airflow ترتیب دینا مشکل ہوسکتا ہے، خاص طور پر جب انہیں اپنی مرضی کے مطابق کنفیگریشنز سے متعلق مسائل کا سامنا ہو۔ آپ کے ورک فلو آرکیسٹریشن کے تقاضوں کے لیے ہموار تعیناتی کو یقینی بنانے کے لیے، یہ مضمون راستوں، اجازتوں اور انحصار کے ساتھ عام مسائل کو حل کرنے کے لیے مددگار طریقے پیش کرتا ہے۔ 🛠