Apache Airflow实用技巧和最佳实践

当我第一次使用Airflow构建ETL数据管道时，在弄清为什么管道无法运行之后，我经历了许多令人难忘的“啊哈”时刻。由于技术文档无法涵盖所有内容，因此我倾向于通过试错和阅读优秀的源代码来学习新工具。在本文中，我将分享Airflow的许多实用技巧和最佳实践，以帮助您建立更可靠和可扩展的数据管道。

DAG Schedule

在Airflow中，Airflow调度程序会根据DAG文件中指定的start_date和schedule_interval来运行DAG，对于初学者来说，很容易被Airflow的工作计划机制弄糊涂，因为Airflow计划程序在计划时间段的末尾而不是开始时触发DAG运行是不直观的。

调度程序根据start_date和schedule_interval计算执行时间，并在满足其时间依赖性时触发DAG。例如，考虑以下示例DAG，该DAG每天在世界标准时间上午7点运行：

default_args = {
     
  'owner': 'xinran.waibel',  
  'start_date': datetime(2019, 12, 5),  
}

dag = DAG('sample_dag', default_args=default_args, schedule_interval='0 7 * * *')

这个DAG的具体运行时间如下图所示：

DAG的第一次运行将在其计划周期结束时（而不是在开始日期）于2019-12-06的上午7点之后触发。同样，其余的DAG运行将在每天早上7点之后执行。

Airflow中的execution_date不是实际的运行时间，而是其计划周期的开始时间戳。例如，第一次DAG运行的execution_date为2019–12–05 07:00:00，尽管它是在2019–12–06上执行的。但是，如果用户手动启动DAG运行，则此手动DAG运行的执行时间将恰好是触发时间。（要判断DAG运行是计划的还是手动触发的，您可以查