Я пытаюсь найти наиболее общий / эффективный способ передачи переменных из одной задачи BashOperator в другую. Я придумал решение, в котором я перенес вывод первой задачи BashOperator в xcom. Затем эта строка извлекается задачей PythonOperator, которая анализирует строку с парами ключ-значение, которые затем передаются в xcom. Наконец, эти пары kv могут быть извлечены и использованы второй задачей BashOperator.
Я хотел бы получить некоторые комментарии от более опытных пользователей воздушного потока, является ли этот подход чрезмерно сложным или это нормально?
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
import datetime as dt
from airflow.utils.dates import days_ago
default_args = {
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': False,
'start_date': dt.datetime(2019,10,14,10,0),
'email': ['airflow@example.com'],
'email_on_failure': False,
'email_on_retry': False,
'retries': 1,
'retry_delay': dt.timedelta(minutes=1),
}
dag = DAG('communication-between-tasks-v1',
catchup=False,
default_args=default_args,
schedule_interval='*/5 * * * *')
def parse_function(**context):
ti = context['ti']
msg = ti.xcom_pull('start_task')
parsed_output_parameters = dict([x.split('=') for x in msg.split()])
# Option1: Dictionary parsed from the string is pushed to xcom
ti.xcom_push(key='parameters', value=parsed_output_parameters)
# Option2: We can push every key value separately
for k, v in parsed_output_parameters.items():
ti.xcom_push(key=k, value=v)
start_task = BashOperator(
task_id='start_task',
bash_command='echo "FILE1=file1.h5 FILE2=file2.txt VARIABLE=400"',
xcom_push=True,
dag=dag)
parse = PythonOperator(
task_id='parse',
python_callable=parse_function,
provide_context=True,
dag=dag
)
end_task = BashOperator(
task_id='end_task',
bash_command='echo start_task params: {{ ti.xcom_pull(task_ids="parse",
key="parameters")["FILE1"] }} \
{{ ti.xcom_pull(task_ids="parse", key="FILE2") }}',
dag=dag
)
start_task >> parse >> end_task