DAGs. In Airflow is 'n DAG – of 'n gerigte asikliese grafiek – 'n versameling van al die take wat jy wil uitvoer, georganiseer op 'n manier wat hul verhoudings en afhanklikhede weerspieël.
Hoe maak jy DAG's in Airflow?
Om 'n DAG in Airflow te skep, moet jy altyd die DAG-klas invoer Na die DAG-klas, kom die invoere van Operateurs. Basies, vir elke operateur wat u wil gebruik, moet u die ooreenstemmende invoer maak. Byvoorbeeld, as jy 'n Python-funksie wil uitvoer, moet jy die PythonOperator invoer.
Waar soek Airflow vir DAG's?
Airflow soek in jou DAGS_FOLDER vir modules wat DAG-voorwerpe in hul globale naamruimte bevat en voeg die voorwerpe by wat dit in die DagBag vind.
Hoe stoor Airflow DAG's?
Apache Airflow Metadata-databasis:
Die metadata-databasis stoor konfigurasies, soos veranderlikes en verbindings Dit stoor ook gebruikerinligting, rolle en beleide. Laastens ontleed die skeduleerder al die DAG's en stoor relevante metadata soos skedule-intervalle, statistieke van elke lopie en hul take.
Is Airflow 'n ETL-instrument?
Lugvloei is nie per se 'n ETL-instrument nie. Maar dit bestuur, struktureer en organiseer ETL-pypleidings met behulp van iets genaamd Directed Acyclic Graphs (DAG's). … Die metadata-databasis stoor werkvloeie/take (DAG's).
