DAGs. I Airflow är en DAG – eller a Directed Acyclic Graph – en samling av alla uppgifter du vill köra, organiserade på ett sätt som återspeglar deras relationer och beroenden.
Hur gör du DAGs i Airflow?
För att skapa en DAG i Airflow måste du alltid importera DAG-klassen Efter DAG-klassen kommer importen av Operatörer. I grund och botten, för varje operatör du vill använda, måste du göra motsvarande import. Om du till exempel vill köra en Python-funktion måste du importera PythonOperator.
Var letar Airflow efter DAGs?
Airflow letar i din DAGS_FOLDER efter moduler som innehåller DAG-objekt i deras globala namnutrymme och lägger till objekten den hittar i DagBag.
Hur lagrar Airflow DAGs?
Apache Airflow Metadata Database:
Metadatadatabasen lagrar konfigurationer, såsom variabler och anslutningar Den lagrar också användarinformation, roller och policyer. Slutligen analyserar schemaläggaren alla DAG:er och lagrar relevant metadata såsom schemaintervall, statistik från varje körning och deras uppgifter.
Är Airflow ett ETL-verktyg?
Airflow är inte ett ETL-verktyg i sig. Men den hanterar, strukturerar och organiserar ETL-pipelines med hjälp av något som kallas Directed Acyclic Graphs (DAGs). … Metadatadatabasen lagrar arbetsflöden/uppgifter (DAGs).
