我在名为tutorial_2.py的文件中定义了一个DAG(实际上是airflow教程中提供的tutorial.py的副本，除了dag_id更改为tutorial_2)。当我查看默认的、未修改的airflow.cfg(位于~/airflow)时，我看到dags_folder设置为/home/alex/airflow/dags。我做cd/home/alex/airflow;mkdir目录；裁谈会dags;cp[...]/tutorial_2.pytutorial_2.py。现在我有一个dags文件夹匹配airflow.cfg中设置的路径，其中包含我之前创建的tutorial_2.py文件
有pretty的git简介graphs了解“git的历史只是一个DAG”的概念。我想知道为什么(似乎)很少有可视化git浏览器构建在这个精确模型上来表示历史。git-cola'sDAGview(看起来仍然是一个实验性功能)github'snetworkgraph(非常接近我正在寻找的东西，但它不是一个独立的工具)除此之外，所有可视化git浏览器(gitk、git-gui、GitX等)都将图表放在一列窄栏中以支持文本信息。有没有以DAGView为主的gitrepo浏览器？任何平台、任何语言、独立、GUI/CUI都没有关系。我不打算解决手头的具体问题。只是希望一个激进的工具可以帮助我达到g
我经常读到Git使用directedacyclicgraph(DAG)数据结构，每个提交作为一个节点，分支和标签之类的东西作为指向节点的指针。但是当我尝试使用像gitk这样的工具可视化我的提交历史时，它看起来更像是一棵树而不是图形，因为每个父子关系都是以一种方式定向的。那么，DAG和树之间有什么区别，特别是在Git方面？ 最佳答案 ButwhenItrytovisualizemycommithistoryusingtoolslikegitk,itlooksmorelikeatreethanagraphsinceeveryparent
我们有一个包含不同类型工作的系统。例如，我们称它们为:job_1job_2job_3它们都需要不同的参数集(和可选参数)。IE。我们为不同的x=A,B,C...运行job_1(x)。job_2运行一组参数，这些参数取决于job_1(x)的结果，并且job_2加载job_A(x)存储。等等。结果是依赖关系的树结构。现在，这些工作偶尔会因为某种原因而失败。因此，如果x=B的job_A失败，树的分支将完全失败，不应运行。不过，所有其他分支都应该运行。所有作业均用Python编写并使用并行性(基于产生SLURM作业)。它们是用cron安排的。这显然不是很好并且有两个主要缺点:很难调试。无论树中
我的理解是，当make执行时，会在内部生成一个DAG来表示项目中所有的依赖。有没有办法获取该DAG并将其绘制成图形，比如使用graphviz之类的东西？我在Ubuntu8.04上使用gnumake。编辑我刚刚遇到了这些名为mamdag的工具和mamdot.他们应该与nmake和gnumake一起工作，但我似乎找不到让gnumake吐出mam文件的选项。Itcanbedownloadedhere-这些包:初始化ast-baseAST-GPL刚在AT&T找到GlennFowler的这篇文章describingtheMAMlanguage和mamdot工具。虽然我还不是100%确定，但似乎你
我正在寻找一种算法来优化DAG上的评估顺序，从而使用最少的内存。这可能有点难以解释，所以我将举例说明我的意思。假设您有一个具有多个根的DAG，它表示某种形式的依赖评估顺序。因此，每个子节点只有在其父节点执行后才能执行其操作。此外，我们可以从内存中释放不再需要的每个节点。任务是找到最佳的评估顺序计划，以便在任何时候使用最少的内存。例如考虑下图:还有两个时间表:loadA-1nodeinmemoryloadB-2evalC-3evalD-4evalF-5unloadC-4evalH-5unloadA,F-3evalE-4evalG-5unloadD,E-3evalI-4unloadB,G-
我正在尝试使用Airflow来定义我想从命令行手动触发的特定工作流程。我创建了DAG并添加了一堆任务。dag=airflow.DAG("DAG_NAME",start_date=datetime(2015,1,1),schedule_interval=None,default_args=args)然后我在终端运行airflowtrigger_dagDAG_NAME然后什么也没有发生。调度程序正在另一个线程中运行。任何方向都非常感谢。谢谢你 最佳答案 我刚刚遇到了同样的问题。假设您可以在airflowlist_dags中看到您的dag
我需要管理ETL任务的大型工作流，其执行取决于时间、数据可用性或外部事件。某些作业在工作流执行期间可能会失败，系统应该能够重新启动失败的工作流分支，而无需等待整个工作流完成执行。python中有没有框架可以处理这个问题？我看到几个核心功能:DAG构建执行节点(运行shellcmd并等待、记录等)能够在执行期间在父DAG中重建子图能够在父图运行时手动执行节点或子图在等待外部事件时暂停图形执行列出作业队列和作业详细信息类似于Oozie，但更通用，在python中。 最佳答案 1)你可以给dagobah尝试一下，如其github页面所
我正在使用Airflow安排批处理作业。我有一个每天晚上运行的DAG(A)和另一个每月运行一次的DAG(B)。B依赖于A已成功完成。但是B需要很长时间才能运行，因此我想将其保存在单独的DAG中，以实现更好的SLA报告。如何让DAGB的运行依赖于DAGA在同一天的成功运行？ 最佳答案 您可以使用名为ExternalTaskSensor的运算符来实现此行为。您在DAG(B)中的任务(B1)将被安排并等待DAG(A)中的任务(A2)成功ExternalTaskSensordocumentation
我有一个编译时directedacyclicgraph异步任务。DAG显示了任务之间的依赖关系:通过分析它，可以了解哪些任务可以并行运行(在单独的线程中)以及哪些任务需要等待其他任务完成才能开始(依赖关系)。我想从DAG生成一个回调链，使用boost::future和.then(...),when_all(...)延续辅助函数。这一生成的结果将是一个函数，当调用该函数时，将启动回调链并执行DAG所描述的任务，并行运行尽可能多的任务。但是，我很难找到适用于所有情况的通用算法。我画了几张图，让问题更容易理解。这是一个图例，将向您展示图中符号的含义:让我们从一个简单的线性DAG开始:这个依赖
