Airflow SubDAGs & TaskGroups Concept | Parallel Processing | Nested TaskGroups | k2analytics.co.in
Connect with us on Whatsapp: + 91 8939694874
Website Blog: https://k2analytics.co.in/blog
Write to me at: [email protected]
Data Engineering with Airflow Content:
1) Getting started with Airflow
2) Creating a Simple ETL DAG using DummyOperator
3) Creating a Simple ETL DAG using PythonOperator
4) Using XCOMs for Cross-Communication between Tasks
5) Passing DataFrame Object from Extract to Transform to Load Function
6) Connections and Hooks, airflow.hooks.postgres_hook, PostgresHook (pip install apache-airflow-providers-postgres)
7) SubDAGs, TaskGroups, Parallel Processing
Airflow is a platform to programmatically author, schedule, and monitor workflows.
Use Airflow to author workflows as Directed Acyclic Graphs (DAGs) of tasks. The Airflow scheduler executes your tasks on an array of workers while following the specified dependencies. Rich command line utilities make performing complex surgeries on DAGs a snap. The rich user interface makes it easy to visualize pipelines running in production, monitor progress, and troubleshoot issues when needed.
Dynamic: Airflow pipelines are configuration as code (Python), allowing for dynamic pipeline generation. This allows for writing code that instantiates pipelines dynamically.
Extensible: Easily define your own operators, executors and extend the library so that it fits the level of abstraction that suits your environment.
Elegant: Airflow pipelines are lean and explicit. Parameterizing your scripts is built into the core of Airflow using the powerful Jinja templating engine.
Scalable: Airflow has a modular architecture and uses a message queue to orchestrate an arbitrary number of workers. Airflow is ready to scale to infinity.
Challenges handled by Airflow:
Failures: retry if failure happens(how many times? how often?)
Monitoring: success or failure status, how long does the process runs?
Dependencies: Data dependencies: upstream data is missing
Execution dependencies: job 2 runs after job 1 is finished.
Scalability: There is no centralized scheduler between different cron machines
Deployment: deploy new changes constantly
Process historic data: backfill/rerun historic data
Connect with us on Whatsapp : + 91 8939694874
Website Blog: https://k2analytics.co.in/blog
Write to me at : [email protected]
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Airflow SubDAGs & TaskGroups Concept | Parallel Processing | Nested TaskGroups | k2analytics.co.in», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.
Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.
Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!
Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.