వాయు ప్రవాహంలో డైనమిక్ టాస్క్ డిపెండెన్సీల శక్తిని అన్‌లాక్ చేయడం
అపాచీ ఎయిర్ఫ్లో ఒక శక్తివంతమైన వర్క్‌ఫ్లో ఆటోమేషన్ సాధనం, కానీ డైనమిక్ డిపెండెన్సీలను నిర్వహించడం కొన్నిసార్లు ఒక పజిల్‌ను పరిష్కరించినట్లు అనిపిస్తుంది. దర్శకత్వం వహించిన ఎసిక్లిక్ గ్రాఫ్ (DAG) ను రూపకల్పన చేసేటప్పుడు, హార్డ్కోడింగ్ టాస్క్ సీక్వెన్సులు సాధారణ వినియోగ కేసుల కోసం పని చేయవచ్చు, అయితే రన్‌టైమ్‌లో నిర్మాణాన్ని నిర్ణయించాల్సిన అవసరం ఉంటే? 🤔
మీరు డేటా పైప్‌లైన్‌లో పని చేస్తున్నారని g హించుకోండి, అక్కడ అమలు చేయవలసిన పనులు ఇన్కమింగ్ డేటాపై ఆధారపడి ఉంటాయి. ఉదాహరణకు, రోజువారీ కాన్ఫిగరేషన్ ఆధారంగా వేర్వేరు ఫైళ్ళను ప్రాసెస్ చేయడం లేదా వ్యాపార నియమం ఆధారంగా వేరియబుల్ పరివర్తనలను అమలు చేయడం. ఇటువంటి సందర్భాల్లో, స్టాటిక్ డాగ్ దానిని తగ్గించదు - డిపెండెన్సీలను డైనమిక్‌గా నిర్వచించడానికి మీకు ఒక మార్గం అవసరం.
ఇది ఖచ్చితంగా వాయు ప్రవాహం గేమ్-ఛేంజర్ కావచ్చు. కాన్ఫిగరేషన్ డిక్షనరీని దాటడం ద్వారా DAG ని ప్రేరేపించేటప్పుడు, మీరు డైనమిక్‌గా టాస్క్ సీక్వెన్స్‌లను ఉత్పత్తి చేయవచ్చు. ఏదేమైనా, దీనిని నిర్మాణాత్మక మార్గంలో అమలు చేయడానికి వాయు ప్రవాహం యొక్క అమలు నమూనాపై లోతైన అవగాహన అవసరం.
ఈ వ్యాసంలో, డైనమిక్ DAG ను ఎలా నిర్మించాలో మేము అన్వేషిస్తాము, ఇక్కడ రన్‌టైమ్‌లో టాస్క్ డిపెండెన్సీలు నిర్ణయించబడతాయి . మీరు దీన్ని సాధించడానికి కష్టపడుతుంటే మరియు స్పష్టమైన పరిష్కారాన్ని కనుగొనలేకపోతే, చింతించకండి - మీరు ఒంటరిగా లేరు! ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలతో దశల వారీగా దాన్ని విచ్ఛిన్నం చేద్దాం. 🚀
| కమాండ్ | ఉపయోగం యొక్క ఉదాహరణ |
|---|---|
| dag_run.conf | DAG రన్‌ను ప్రేరేపించేటప్పుడు డైనమిక్ కాన్ఫిగరేషన్ విలువలను తిరిగి పొందటానికి అనుమతిస్తుంది. రన్‌టైమ్ పారామితులను దాటడానికి అవసరం. |
| PythonOperator | పైథాన్ ఫంక్షన్‌ను అమలు చేసే వాయు ప్రవాహంలో ఒక పనిని నిర్వచిస్తుంది, DAG లోపల సౌకర్యవంతమైన అమలు తర్కాన్ని అనుమతిస్తుంది. |
| set_upstream() | పనుల మధ్య ఆధారపడటాన్ని స్పష్టంగా నిర్వచిస్తుంది, ఒక పని మరొకటి పూర్తయిన తర్వాత మాత్రమే అమలు చేస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది. |
| @dag | DAG లను మరింత పైథోనిక్ మరియు నిర్మాణాత్మక మార్గంలో నిర్వచించడానికి టాస్క్ఫ్లో API అందించిన డెకరేటర్. |
| @task | టాస్క్ఫ్లో API ని ఉపయోగించి వాయు ప్రవాహంలో పనులను నిర్వచించడానికి అనుమతిస్తుంది, టాస్క్ సృష్టి మరియు డేటా పాసింగ్‌ను సరళీకృతం చేస్తుంది. |
| override(task_id=...) | ఒకే ఫంక్షన్ నుండి బహుళ పనులను తక్షణం చేసేటప్పుడు టాస్క్ యొక్క ID ని డైనమిక్‌గా సవరించడానికి ఉపయోగిస్తారు. |
| extract_elements(dag_run=None) | టాస్క్ ఎగ్జిక్యూషన్‌ను డైనమిక్‌గా కాన్ఫిగర్ చేయడానికి DAG_RUN.CONF నిఘంటువు నుండి విలువలను సేకరించే ఫంక్షన్. |
| schedule_interval=None | స్థిర షెడ్యూల్‌లో నడుస్తున్న బదులు, మానవీయంగా ప్రేరేపించబడినప్పుడు మాత్రమే DAG అమలు చేయబడుతుందని నిర్ధారిస్తుంది. |
| op_args=[element] | డైనమిక్ ఆర్గ్యుమెంట్‌లను పైథోనోపెరాటర్ పనికి పాస్ చేస్తుంది, ఇది టాస్క్ ఉదాహరణకి వేర్వేరు మరణశిక్షలను ప్రారంభిస్తుంది. |
| catchup=False | రియల్ టైమ్ కాన్ఫిగరేషన్‌లకు ఉపయోగపడే విరామం తర్వాత ప్రారంభించినప్పుడు ఎయిర్ఫ్లో అన్ని తప్పిన DAG అమలులను అమలు చేయకుండా నిరోధిస్తుంది. |
వాయు ప్రవాహంలో రన్‌టైమ్ కాన్ఫిగరేషన్‌తో డైనమిక్ డాగ్‌లను నిర్మించడం
అపాచీ ఎయిర్ఫ్లో సంక్లిష్టమైన వర్క్‌ఫ్లోలను ఆర్కెస్ట్రేట్ చేయడానికి ఒక శక్తివంతమైన సాధనం, కానీ దాని నిజమైన బలం దాని వశ్యతలో ఉంది. ఇంతకు ముందు సమర్పించిన స్క్రిప్ట్‌లు ఎలా సృష్టించాలో ప్రదర్శిస్తాయి a ఇక్కడ పని డిపెండెన్సీలు రన్‌టైమ్‌లో నిర్ణయించబడతాయి . ప్రాసెస్ చేయడానికి మూలకాల జాబితాను హార్డ్కోడింగ్ చేయడానికి బదులుగా, DAG ప్రేరేపించబడినప్పుడు వాటిని డైనమిక్‌గా తిరిగి పొందుతుంది, ఇది మరింత అనుకూలమైన వర్క్‌ఫ్లోలను అనుమతిస్తుంది. ప్రాసెసింగ్ వేరియబుల్ డేటాసెట్‌లు లేదా బాహ్య పరిస్థితుల ఆధారంగా నిర్దిష్ట పనులను అమలు చేయడం వంటి వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలలో ఇది చాలా ఉపయోగపడుతుంది. ప్రతిరోజూ ప్రాసెస్ చేయడానికి ఫైల్స్ ప్రాసెస్ చేయడానికి ETL పైప్‌లైన్‌ను g హించుకోండి - ఈ విధానం ఆటోమేషన్‌ను చాలా సులభం చేస్తుంది. 🚀
మొదటి స్క్రిప్ట్ ఉపయోగించుకుంటుంది పనులను అమలు చేయడానికి మరియు డిపెండెన్సీలను డైనమిక్‌గా సెట్ చేయడానికి. ఇది మూలకాల జాబితాను సంగ్రహిస్తుంది , అవసరమైనప్పుడు మాత్రమే పనులు సృష్టించబడతాయి. జాబితాలోని ప్రతి మూలకం ఒక ప్రత్యేకమైన పని అవుతుంది మరియు డిపెండెన్సీలు వరుసగా సెట్ చేయబడతాయి. రెండవ విధానం పరపతి , ఇది DAG సృష్టిని అలంకరణలతో సులభతరం చేస్తుంది @dag మరియు . ఈ పద్ధతి DAG ని మరింత చదవగలిగేలా చేస్తుంది మరియు క్లీనర్ ఎగ్జిక్యూషన్ తర్కాన్ని నిర్వహిస్తుంది. ఈ విధానాలు కోడ్ మార్పులు అవసరం లేకుండా వర్క్‌ఫ్లోలు వేర్వేరు కాన్ఫిగరేషన్‌లకు అనుగుణంగా ఉంటాయని నిర్ధారిస్తాయి.
ఉదాహరణకు, ఇ-కామర్స్ సంస్థ బ్యాచ్‌లలో ఆర్డర్‌లను ప్రాసెస్ చేసే దృష్టాంతాన్ని పరిగణించండి. కొన్ని రోజులు ఇతరులకన్నా ఎక్కువ అత్యవసర ఆర్డర్‌లను కలిగి ఉండవచ్చు, దీనికి వేర్వేరు టాస్క్ సీక్వెన్సులు అవసరం. స్టాటిక్ డాగ్‌ను ఉపయోగించడం అంటే ప్రతిసారీ ప్రాధాన్యతలు మారిన ప్రతిసారీ కోడ్‌ను సవరించడం. మా డైనమిక్ DAG విధానంతో, బాహ్య వ్యవస్థ DAG ని నిర్దిష్ట టాస్క్ సీక్వెన్స్‌తో ప్రేరేపిస్తుంది, ఇది ప్రక్రియను మరింత సమర్థవంతంగా చేస్తుంది. మరొక ఉపయోగం కేసు డేటా సైన్స్ లో ఉంది, ఇక్కడ ఇన్కమింగ్ డేటా పంపిణీల ఆధారంగా మోడల్స్ తిరిగి శిక్షణ పొందాలి. అవసరమైన మోడల్ కాన్ఫిగరేషన్లను డైనమిక్‌గా దాటడం ద్వారా, అవసరమైన గణనలు మాత్రమే అమలు చేయబడతాయి, సమయం మరియు వనరులను ఆదా చేస్తాయి. 🎯
సారాంశంలో, ఈ స్క్రిప్ట్‌లు రన్‌టైమ్ ఇన్‌పుట్‌ల ఆధారంగా డైనమిక్‌గా ఉత్పత్తి చేసే DAG లను అందిస్తాయి. పరపతి ద్వారా లేదా సాంప్రదాయ పైథోనోపెరాటర్ విధానం, డెవలపర్లు సౌకర్యవంతమైన, మాడ్యులర్ మరియు సమర్థవంతమైన వర్క్‌ఫ్లోలను సృష్టించగలరు. ఇది మాన్యువల్ జోక్యం యొక్క అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది మరియు ఇతర ఆటోమేషన్ సిస్టమ్‌లతో అతుకులు అనుసంధానం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. కస్టమర్ ఆర్డర్‌లను ప్రాసెస్ చేయడం, డేటా పైప్‌లైన్‌లను నిర్వహించడం లేదా క్లౌడ్ వర్క్‌ఫ్లోలను ఆర్కెస్ట్రేట్ చేసినా, డైనమిక్ డాగ్‌లు నిర్దిష్ట వ్యాపార అవసరాలకు అనుగుణంగా స్మార్ట్ ఆటోమేషన్‌ను ప్రారంభిస్తాయి.
రన్‌టైమ్ కాన్ఫిగరేషన్‌తో వాయు ప్రవాహంలో డైనమిక్ టాస్క్ సీక్వెన్సింగ్‌ను అమలు చేయడం
అపాచీ ఎయిర్ఫ్లో ఉపయోగించి పైథాన్ ఆధారిత బ్యాకెండ్ ఆటోమేషన్
from airflow import DAGfrom airflow.operators.python import PythonOperatorfrom airflow.utils.dates import days_agofrom airflow.models import DagRunimport json# Define default argsdefault_args = {'owner': 'airflow','depends_on_past': False,'start_date': days_ago(1),}# Function to process each elementdef process_element(element, kwargs):print(f"Processing element: {element}")# Define DAGdag = DAG('dynamic_task_dag',default_args=default_args,schedule_interval=None,)# Extract elements from dag_run.confdef generate_tasks(kwargs):conf = kwargs.get('dag_run').conf or {}elements = conf.get('elements', [])task_list = []for i, group in enumerate(elements):for j, element in enumerate(group):task_id = f"process_element_{i}_{j}"task = PythonOperator(task_id=task_id,python_callable=process_element,op_args=[element],dag=dag,)task_list.append(task)return task_list# Generate dynamic taskstasks = generate_tasks()# Define dependencies dynamicallyfor i in range(len(tasks) - 1):tasks[i + 1].set_upstream(tasks[i])
ప్రత్యామ్నాయ విధానం: మెరుగైన చదవడానికి టాస్క్ఫ్లో API ని ఉపయోగించడం
ఆధునిక పైథాన్ విధానం ఎయిర్ ఫ్లో యొక్క టాస్క్ఫ్లో API ని ఉపయోగించి
from airflow.decorators import dag, taskfrom datetime import datetime# Define DAG@dag(schedule_interval=None, start_date=datetime(2025, 1, 28), catchup=False)def dynamic_taskflow_dag():@taskdef process_element(element: str):print(f"Processing {element}")@taskdef extract_elements(dag_run=None):conf = dag_run.conf or {}return conf.get('elements', [])elements = extract_elements()task_groups = [[process_element(element) for element in group] for group in elements]# Define dependencies dynamicallyfor i in range(len(task_groups) - 1):for upstream_task in task_groups[i]:for downstream_task in task_groups[i + 1]:downstream_task.set_upstream(upstream_task)dynamic_taskflow_dag()
వాయు ప్రవాహంలో షరతులతో కూడిన అమలుతో డైనమిక్ టాస్క్ సీక్వెన్సింగ్‌ను మెరుగుపరుస్తుంది
ఒక శక్తివంతమైన ఇంకా తరచుగా పట్టించుకోని లక్షణం షరతులతో కూడిన అమలు, ఇది డైనమిక్ టాస్క్ సీక్వెన్సింగ్ యొక్క వశ్యతను మరింత మెరుగుపరుస్తుంది. టాస్క్ డిపెండెన్సీలను తిరిగి పొందేటప్పుడు ఉపయోగకరమైనది, వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలు తరచుగా నిర్దిష్ట పరిస్థితుల ఆధారంగా కొన్ని పనులను మాత్రమే అమలు చేయాల్సిన అవసరం ఉంది. ఉదాహరణకు, కొన్ని డేటాసెట్లకు విశ్లేషణకు ముందు ప్రిప్రాసెసింగ్ అవసరం కావచ్చు, మరికొన్ని నేరుగా ప్రాసెస్ చేయవచ్చు.
వాయు ప్రవాహంలో షరతులతో కూడిన అమలును ఉపయోగించి అమలు చేయవచ్చు , ఇది ముందే నిర్వచించిన తర్కం ఆధారంగా అమలు చేయడానికి తదుపరి పనిని నిర్ణయిస్తుంది. మనకు ఫైళ్ళను ప్రాసెస్ చేసే డైనమిక్ డాగ్ ఉందని అనుకుందాం, కాని ఒక నిర్దిష్ట పరిమాణానికి పైన ఉన్న ఫైళ్ళకు మాత్రమే ధ్రువీకరణ అవసరం. అన్ని పనులను వరుసగా అమలు చేయడానికి బదులుగా, ఏ పనులను అమలు చేయాలో మేము డైనమిక్‌గా నిర్ణయించవచ్చు, అమలు సమయాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు వనరుల వినియోగాన్ని తగ్గించడం. ఈ విధానం సంబంధిత వర్క్‌ఫ్లో మాత్రమే ప్రేరేపించబడిందని నిర్ధారిస్తుంది, డేటా పైప్‌లైన్‌లను మరింత సమర్థవంతంగా చేస్తుంది. 🚀
డైనమిక్ డాగ్‌లను మెరుగుపరచడానికి మరొక మార్గం చేర్చడం ద్వారా (క్రాస్-కమ్యూనికేషన్ సందేశాలు). డేటాను మార్పిడి చేయడానికి XCOM లు పనులను అనుమతిస్తాయి, అనగా డైనమిక్‌గా సృష్టించిన టాస్క్ సీక్వెన్స్ దశల మధ్య సమాచారాన్ని పాస్ చేయగలదు. ఉదాహరణకు, ETL పైప్‌లైన్‌లో, ప్రిప్రాసెసింగ్ పని అవసరమైన పరివర్తనాలను నిర్ణయించవచ్చు మరియు ఆ వివరాలను తదుపరి పనులకు పంపవచ్చు. ఈ పద్ధతి నిజంగా డేటా-ఆధారిత వర్క్‌ఫ్లోలను అనుమతిస్తుంది, ఇక్కడ అమలు ప్రవాహం నిజ-సమయ ఇన్‌పుట్‌ల ఆధారంగా అనుగుణంగా ఉంటుంది, ఆటోమేషన్ సామర్థ్యాలను గణనీయంగా పెంచుతుంది.
- అంటే ఏమిటి ఉపయోగించారా?
- ఇది DAG ని ప్రేరేపించేటప్పుడు రన్‌టైమ్‌లో కాన్ఫిగరేషన్ పారామితులను పాస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, వర్క్‌ఫ్లోలను మరింత సరళంగా చేస్తుంది.
- వాయు ప్రవాహంలో నేను డైనమిక్‌గా పనులను ఎలా సృష్టించగలను?
- A యొక్క బహుళ సందర్భాలను తక్షణం చేయడానికి మీరు లూప్‌ను ఉపయోగించవచ్చు లేదా ఉపయోగించండి టాస్క్ఫ్లో API లో డెకరేటర్.
- ఉపయోగించడం యొక్క ప్రయోజనం ఏమిటి ?
- ఇది షరతులతో కూడిన అమలును అనుమతిస్తుంది, ఇది ముందే నిర్వచించిన తర్కం ఆధారంగా DAG లు వేర్వేరు మార్గాలను అనుసరించడానికి అనుమతిస్తుంది, సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
- ఎలా చేస్తుంది డైనమిక్ డాగ్‌లను మెరుగుపరచాలా?
- XCOM లు డేటాను పంచుకోవడానికి పనులను అనుమతిస్తాయి, తరువాతి పనులు మునుపటి దశల నుండి సంబంధిత సమాచారాన్ని అందుకుంటాయని నిర్ధారిస్తుంది.
- నేను డిపెండెన్సీలను డైనమిక్‌గా సెట్ చేయవచ్చా?
- అవును, మీరు ఉపయోగించవచ్చు మరియు DAG లో డిపెండెన్సీలను డైనమిక్‌గా నిర్వచించే పద్ధతులు.
అమలు వాయు ప్రవాహంలో వర్క్‌ఫ్లో ఆటోమేషన్‌ను గణనీయంగా పెంచుతుంది, ఇది మారుతున్న అవసరాలకు అనుగుణంగా ఉంటుంది. రన్‌టైమ్ కాన్ఫిగరేషన్లను పెంచడం ద్వారా, డెవలపర్లు స్టాటిక్ డాగ్ నిర్వచనాలను నివారించవచ్చు మరియు బదులుగా సౌకర్యవంతమైన, డేటా-ఆధారిత పైప్‌లైన్‌లను సృష్టించవచ్చు. ఫైనాన్షియల్ రిపోర్టింగ్ లేదా మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ ట్రైనింగ్ వంటి రియల్ టైమ్ ఇన్పుట్ ఆధారంగా పనులను నిర్వచించాల్సిన పరిసరాలలో ఈ విధానం చాలా విలువైనది. 🎯
సమగ్రపరచడం ద్వారా , షరతులతో కూడిన అమలు మరియు డిపెండెన్సీ నిర్వహణ, జట్లు స్కేలబుల్ మరియు సమర్థవంతమైన వర్క్‌ఫ్లోలను నిర్మించగలవు. ఇ-కామర్స్ లావాదేవీలను ప్రాసెస్ చేయడం, క్లౌడ్-ఆధారిత డేటా పరివర్తనలను నిర్వహించడం లేదా కాంప్లెక్స్ బ్యాచ్ ఉద్యోగాలను ఆర్కెస్ట్రేట్ చేయడం, ఎయిర్ ఫ్లో యొక్క డైనమిక్ DAG సామర్థ్యాలు ఆప్టిమైజ్ చేసిన మరియు స్వయంచాలక పరిష్కారాన్ని అందిస్తాయి. ఈ పద్ధతుల్లో పెట్టుబడులు పెట్టడం మాన్యువల్ జోక్యాన్ని తగ్గించేటప్పుడు వ్యాపారాలను కార్యకలాపాలను క్రమబద్ధీకరించడానికి అనుమతిస్తుంది.
- అపాచీ ఎయిర్ ఫ్లో డాక్యుమెంటేషన్ - DAG కాన్ఫిగరేషన్ మరియు రన్‌టైమ్ పారామితులపై వివరణాత్మక అంతర్దృష్టులు: అపాచీ ఎయిర్ఫ్లో అధికారిక డాక్స్
- డైనమిక్ DAG సృష్టిపై మధ్యస్థ వ్యాసం - ఉపయోగించడంపై గైడ్ డైనమిక్ టాస్క్ సీక్వెన్సింగ్ కోసం: మధ్యస్థం: వాయు ప్రవాహంలో డైనమిక్ డాగ్స్
- స్టాక్ ఓవర్ఫ్లో చర్చ - ఇన్పుట్ కాన్ఫిగరేషన్ ఆధారంగా డైనమిక్‌గా ఉత్పత్తి చేసే DAGS కోసం కమ్యూనిటీ పరిష్కారాలు: స్టాక్ ఓవర్ఫ్లో థ్రెడ్
- డేటా ఇంజనీరింగ్ బ్లాగ్ - స్కేలబుల్ వాయు ప్రవాహ వర్క్‌ఫ్లోలను రూపొందించడానికి ఉత్తమ పద్ధతులు: డేటా ఇంజనీరింగ్ బ్లాగ్