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airflow - Airflow 成功后多次重新运行单个任务

问题描述

按顺序重新运行任务 (A) 3 次的最佳方法是什么？：

即任务 A -> 任务 A -> 任务 A -> 任务 B

我问是因为我将运行另一个单独的数据验证任务 (B)，它将比较来自这 3 个单独运行的数据。

所以这就是我到目前为止所做的：

dag = DAG("hello_world_0", description="Starting tutorial", schedule_interval='* * * * *',
          start_date=datetime(2019, 1, 1),
          catchup=False)

data_pull_1 = BashOperator(task_id='attempt_1', bash_command='echo "Hello World - 1!"',dag=dag)
data_pull_2 = BashOperator(task_id='attempt_2', bash_command='echo "Hello World - 2!"',dag=dag)
data_pull_3 = BashOperator(task_id='attempt_3', bash_command='echo "Hello World - 3!"',dag=dag)

data_validation = BashOperator(task_id='data_validation', bash_command='echo "Data Validation!"',dag=dag)


data_pull_1 >> data_pull_2 >> data_pull_3 >> data_validation

这可能有效，但有更优雅的方式吗？

标签： airflow

解决方案

您可以尝试以下实现，我们使用 for 循环创建 3 个操作

from datetime import datetime

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator

dag = DAG(
    "hello_world_0",
    description="Starting tutorial",
    schedule_interval=None,
    start_date=datetime(2019, 1, 1),
    catchup=False
)

chain_operators = []
max_attempt = 3
for attempt in range(max_attempt):
    data_pull = BashOperator(
        task_id='attempt_{}'.format(attempt),
        bash_command='echo "Hello World - {}!"'.format(attempt),
        dag=dag
    )
    chain_operators.append(data_pull)

data_validation = BashOperator(task_id='data_validation', bash_command='echo "Data Validation!"', dag=dag)
chain_operators.append(data_validation)

# Add downstream
for i,val in enumerate(chain_operators[:-1]):
    val.set_downstream(chain_operators[i+1])

我将 schedule_interval 更改为 None，因为 with '* * * * *'job 将被连续触发

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