Как вызвать группу обеспечения доступности баз данных при успешной работе другой группы доступности базы данных в Airflow, используя Python?

Question

У меня есть python DAG Parent Job и DAG Child Job. Задачи в Child Job должны запускаться при успешном завершении задач Parent Job, которые выполняются ежедневно. Как добавить внешний триггер задания?

МОЙ КОД

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.postgres_operator import PostgresOperator
from utils import FAILURE_EMAILS

yesterday = datetime.combine(datetime.today() - timedelta(1), datetime.min.time())


default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': yesterday,
    'email': FAILURE_EMAILS,
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}

dag = DAG('Child Job', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')

execute_notebook = PostgresOperator(
  task_id='data_sql',
  postgres_conn_id='REDSHIFT_CONN',
  sql="SELECT * FROM athena_rs.shipments limit 5",
  dag=dag
)

Answer 1

Ответ в этой теме уже. Ниже приведен демонстрационный код:

Родительский перевод:

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2020, 4, 29),
}

dag = DAG('Parent_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')

leave_work = DummyOperator(
    task_id='leave_work',
    dag=dag,
)
cook_dinner = DummyOperator(
    task_id='cook_dinner',
    dag=dag,
)

leave_work >> cook_dinner

Детский перевод:

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.sensors import ExternalTaskSensor

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2020, 4, 29),
}

dag = DAG('Child_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')

# Use ExternalTaskSensor to listen to the Parent_dag and cook_dinner task
# when cook_dinner is finished, Child_dag will be triggered
wait_for_dinner = ExternalTaskSensor(
    task_id='wait_for_dinner',
    external_dag_id='Parent_dag',
    external_task_id='cook_dinner',
    start_date=datetime(2020, 4, 29),
    execution_delta=timedelta(hours=1),
    timeout=3600,
)

have_dinner = DummyOperator(
    task_id='have_dinner',
    dag=dag,
)
play_with_food = DummyOperator(
    task_id='play_with_food',
    dag=dag,
)

wait_for_dinner >> have_dinner
wait_for_dinner >> play_with_food

Изображения:

Dags

Parent_dag

Child_dag

Answer 2

Я полагаю, вы ищете Оператор SubDags , запускающий Dag в большем DAG. Обратите внимание, что создание многих вложенных пакетов, как в примере ниже, довольно быстро запутывается, поэтому я рекомендую разбивать каждый вложенный файл в файл и затем импортировать его в основной файл.

SubDagOperator прост в использовании, вам нужно дать идентификатор , подпада (ребенок) и дага (родитель)

subdag_2 = SubDagOperator(
        task_id="just_some_id", 
        subdag=child_subdag, <---- this must be a DAG
        dag=parent_dag, <----- this must be a DAG
        )

Это будет выглядеть так:

Из их примеры репо

from airflow import DAG
from airflow.example_dags.subdags.subdag import subdag
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.subdag_operator import SubDagOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
def subdag(parent_dag_name, child_dag_name, args):
    dag_subdag = DAG(
            dag_id='%s.%s' % (parent_dag_name, child_dag_name),
            default_args=args,
            schedule_interval="@daily",
            )

    for i in range(5):
        DummyOperator(
                task_id='%s-task-%s' % (child_dag_name, i + 1),
                default_args=args,
                dag=dag_subdag,
                )

    return dag_subdag

DAG_NAME = 'example_subdag_operator'

args = {
        'owner': 'airflow',
        'start_date': days_ago(2),
        }

dag = DAG(
        dag_id=DAG_NAME,
        default_args=args,
        schedule_interval="@once",
        tags=['example']
        )

start = DummyOperator(
        task_id='start-of-main-job',
        dag=dag,
        )

some_other_task = DummyOperator(
        task_id='some-other-task',
        dag=dag,
        )


end = DummyOperator(
        task_id='end-of-main-job',
        dag=dag,
        )

subdag = SubDagOperator(
        task_id='run-this-dag-after-previous-steps',
        subdag=subdag(DAG_NAME, 'run-this-dag-after-previous-steps', args),
        dag=dag,
        )

start >> some_other_task >> end >> subdag

Answer 3

Поскольку запрошено от @ pankaj , я добавляю фрагмент, изображающий реактивный запуск с использованием TriggerDagRunOperator (как в отличие от срабатывания на основе опроса из ExternalTaskSensor)

from typing import List

from airflow.models.baseoperator import BaseOperator
from airflow.models.dag import DAG
from airflow.operators.dagrun_operator import TriggerDagRunOperator
from airflow.utils.trigger_rule import TriggerRule

# DAG object
my_dag: DAG = DAG(dag_id='my_dag',
                  start_date=..)
..
# a list of 'tail' tasks: tasks that have no downstream tasks
tail_tasks_of_first_dag: List[BaseOperator] = my_magic_function_that_determines_all_tail_tasks(..)
..

# our trigger task
my_trigger_task: TriggerDagRunOperator = TriggerDagRunOperator(dag=my_dag,
                                                               task_id='my_trigger_task',
                                                               trigger_rule=TriggerRule.ALL_SUCCESS,
                                                               external_dag_id='id_of_dag_to_be_triggered')
# our trigger task should run when all 'tail' tasks have completed / succeeded
tail_tasks_of_first_dag >> my_trigger_task

Обратите внимание, что фрагмент приведен только для справки; это НЕ было проверено

---

Указания к примечанию / Ссылки

• Получить все узлы / задачи листа воздушного потока
• Соединение групп DAG верхнего уровня вместе
• В чем разница между правилом запуска воздушного потока "all_done" и "all_success"?