DAGs. I Airflow er en DAG – eller a Directed Acyclic Graph – en samling av alle oppgavene du ønsker å kjøre, organisert på en måte som gjenspeiler deres relasjoner og avhengigheter.
Hvordan lager du DAGs i Airflow?
For å opprette en DAG i Airflow må du alltid importere DAG-klassen Etter DAG-klassen kommer importen av Operatører. I utgangspunktet, for hver operatør du vil bruke, må du foreta den tilsvarende importen. Hvis du for eksempel vil kjøre en Python-funksjon, må du importere PythonOperator.
Hvor ser Airflow etter DAG-er?
Airflow ser i din DAGS_FOLDER etter moduler som inneholder DAG-objekter i deres globale navneområde og legger til objektene den finner i DagBag.
Hvordan lagrer Airflow DAGs?
Apache Airflow Metadata Database:
Metadatadatabasen lagrer konfigurasjoner, som variabler og tilkoblinger Den lagrer også brukerinformasjon, roller og retningslinjer. Til slutt analyserer planleggeren alle DAG-ene og lagrer relevante metadata som tidsplanintervaller, statistikk fra hver kjøring og oppgavene deres.
Er Airflow et ETL-verktøy?
Airflow er ikke et ETL-verktøy i seg selv. Men den administrerer, strukturerer og organiserer ETL-rørledninger ved å bruke noe som kalles Directed Acyclic Graphs (DAGs). … Metadatadatabasen lagrer arbeidsflyter/oppgaver (DAGs).