动态工作流创建和触发可编程方式

airflow动态创建并发布的work around方法

## Trae AI
使用了 1 个参考

是的，Airflow 允许在 Python 脚本中定义 DAG，并且可以通过运行 Python 脚本来实现 DAG 的“发布”，不过严格来说，这里的“发布”指的是让 Airflow 识别到这个新的 DAG 定义。本质上是把定义好 DAG 的 Python 文件放到 Airflow 的 dags_folder 目录下，Airflow 会周期性扫描该目录以发现新的或更新的 DAG。

以下是具体的实现步骤和示例代码：

### 1. 定义 DAG
首先，你需要在 Python 脚本中定义一个 DAG。以下是一个简单的示例：

```python
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from datetime import datetime, timedelta
import pendulum

# 创建 DAG 对象
with DAG(
    "new_dag_from_script",
    schedule="@daily",
    start_date=pendulum.datetime(2022, 1, 1, tz="UTC"),
    catchup=False,
    dagrun_timeout=timedelta(minutes=60),
    tags=["new_pipeline"],
    params={"example_key": "example_value"},
) as dag:
    start_task = DummyOperator(task_id='start')
    end_task = DummyOperator(task_id='end')

    start_task >> end_task
```

### 2. 将 DAG 脚本复制到 Airflow 的 dags_folder
你可以在 Python 脚本中使用 shutil 模块将定义好 DAG 的脚本复制到 Airflow 的 dags_folder 目录。以下是完整的脚本示例：

```python
import shutil
import os
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from datetime import datetime, timedelta
import pendulum

# 创建 DAG 对象
with DAG(
    "new_dag_from_script",
    schedule="@daily",
    start_date=pendulum.datetime(2022, 1, 1, tz="UTC"),
    catchup=False,
    dagrun_timeout=timedelta(minutes=60),
    tags=["new_pipeline"],
    params={"example_key": "example_value"},
) as dag:
    start_task = DummyOperator(task_id='start')
    end_task = DummyOperator(task_id='end')

    start_task >> end_task

# 获取 Airflow 的 dags_folder 路径
airflow_dags_folder = os.getenv('AIRFLOW__CORE__DAGS_FOLDER')

# 如果环境变量未设置，你可以手动指定路径
if not airflow_dags_folder:
    airflow_dags_folder = '/path/to/your/airflow/dags'

# 获取当前脚本的文件名
current_script = os.path.abspath(__file__)

# 将脚本复制到 Airflow 的 dags_folder
shutil.copy2(current_script, airflow_dags_folder)
print(f"Script copied to {airflow_dags_folder}")
```

### 3. 运行脚本
在终端中运行这个 Python 脚本：

```bash
python new_dag_script.py
```

### 4. 验证 DAG 是否发布
运行脚本后，Airflow 会在周期性扫描 dags_folder 时发现新的 DAG。你可以打开 Airflow 的 Web 界面，在 DAG 列表中查看是否出现了新的 DAG new_dag_from_script 。

通过以上步骤，你就可以在 Python 脚本中定义 DAG 并通过运行脚本实现“发布”。

## 我
复制

删除

airflow有没有python接口支持发布自定义dag？

## Trae AI
使用了 1 个参考

Airflow 提供了 Python 接口来支持自定义 DAG 的创建和管理。实际上，你在 Python 文件中定义 DAG 就是使用了 Airflow 的 Python API。下面详细介绍相关内容：

### 1. 使用 Python API 定义 DAG
你可以在 Python 文件中定义一个 DAG，示例如下：

上述代码中，我们使用 DAG 类来创建一个新的 DAG 对象，并使用 DummyOperator 定义了两个任务，最后设置了任务之间的依赖关系。

### 2. 发布 DAG
虽然 Airflow 没有专门用于“发布”DAG 的 Python 接口，但你可以通过将包含 DAG 定义的 Python 文件复制到 Airflow 的 dags_folder 目录来实现发布。可以借助 Python 的 shutil 模块完成文件复制操作，示例如下：

```python
import shutil
import os
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from datetime import datetime, timedelta
import pendulum

# 创建 DAG 对象
with DAG(
    "custom_dag",
    schedule="@daily",
    start_date=pendulum.datetime(2022, 1, 1, tz="UTC"),
    catchup=False,
    dagrun_timeout=timedelta(minutes=60),
    tags=["custom_pipeline"],
    params={"example_key": "example_value"},
) as dag:
    start_task = DummyOperator(task_id='start')
    end_task = DummyOperator(task_id='end')

    start_task >> end_task

# 获取 Airflow 的 dags_folder 路径
airflow_dags_folder = os.getenv('AIRFLOW__CORE__DAGS_FOLDER')

# 如果环境变量未设置，手动指定路径
if not airflow_dags_folder:
    airflow_dags_folder = '/path/to/your/airflow/dags'

# 获取当前脚本的文件名
current_script = os.path.abspath(__file__)

# 将脚本复制到 Airflow 的 dags_folder
shutil.copy2(current_script, airflow_dags_folder)
print(f"Script copied to {airflow_dags_folder}")
```

### 3. 运行脚本
在终端中运行这个 Python 脚本：

```bash
python custom_dag.py
```

### 4. 验证 DAG 是否发布
运行脚本后，Airflow 会在周期性扫描 dags_folder 时发现新的 DAG。你可以打开 Airflow 的 Web 界面，在 DAG 列表中查看是否出现了新的 DAG custom_dag 。

综上所述，你可以使用 Airflow 的 Python API 定义自定义 DAG，并通过 Python 脚本将其复制到 dags_folder 来实现“发布”。

### Airflow 中类似“发布”动态定义 DAG 的方案
虽然 Airflow 没有专门用于“发布”的 SDK 接口，但可以通过一些方式实现动态定义并让 Airflow 识别 DAG。
动态生成 DAG 文件
你可以编写 Python 代码动态生成 DAG 的 Python 文件，然后将其放置到 Airflow 的 dags_folder 中。以下是一个简单示例，动态生成多个不同配置的 DAG 文件：

```python
import os
import shutil

# 假设 Airflow 的 dags_folder 路径
AIRFLOW_DAGS_FOLDER = os.getenv('AIRFLOW__CORE__DAGS_FOLDER', '/path/to/your/airflow/dags')

def generate_dag_file(dag_id, schedule, start_date):
    dag_content = f"""
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from datetime import datetime, timedelta
import pendulum

with DAG(
    "{dag_id}",
    schedule="{schedule}",
    start_date=pendulum.datetime({start_date.year}, {start_date.month}, {start_date.day}, tz="UTC"),
    catchup=False,
    dagrun_timeout=timedelta(minutes=60),
    tags=["dynamic_dag"],
    params={{"example_key": "example_value"}}
) as dag:
    start_task = DummyOperator(task_id='start')
    end_task = DummyOperator(task_id='end')

    start_task >> end_task
    """
    file_name = f"{dag_id}.py"
    file_path = os.path.join(AIRFLOW_DAGS_FOLDER, file_name)
    with open(file_path, 'w') as f:
        f.write(dag_content)
    print(f"DAG file {file_name} generated and placed in {AIRFLOW_DAGS_FOLDER}")

# 示例：动态生成多个 DAG
from datetime import datetime
for i in range(3):
    dag_id = f"dynamic_dag_{i}"
    schedule = "@daily"
    start_date = datetime(2024, 1, 1)
    generate_dag_file(dag_id, schedule, start_date)

```
```

有没有工作流框架支持在python脚本定义和发布dag，不需要额外的bash命令？例如dagster job execute

## Trae AI
使用了 1 个参考

Airflow 实际上是具备在 Python 文件中既定义工作流（DAG）又负责运行工作流的能力的，不过它的运行机制和方式有其自身特点。

### 定义工作流（DAG）
在 Airflow 里，你可以在 Python 文件中使用 Airflow 提供的 API 来定义 DAG 和其中的任务，以下是一个简单示例：

上述代码在 Python 文件中完成了 DAG 的定义，包含了 DAG 的基本信息（如 ID、开始日期、调度间隔等）以及任务的定义和依赖关系。

### 运行工作流
虽然 Airflow 没有像普通 Python 脚本那样直接运行的方式，但它有多种途径来触发和运行 DAG：
1. 命令行触发
你可以使用 airflow 命令行工具来手动触发 DAG 运行，例如：

这会立即触发名为 example_dag 的 DAG 开始运行。
2. 调度运行
如果在定义 DAG 时设置了 schedule_interval ，Airflow 的调度器（Scheduler）会按照设定的时间间隔自动触发 DAG 运行。你需要确保 Airflow 的调度器服务处于运行状态：
3. 在 Python 脚本中触发
你也可以在 Python 脚本中使用 Airflow 的 API 来触发 DAG 运行，示例如下：

```python
from airflow.api.client.local_client import Client

# 创建客户端实例
client = Client(None, None)

# 触发 DAG 运行
client.trigger_dag(dag_id='example_dag')

```

运行这个 Python 脚本，就能触发 example_dag 运行。

综上所述，Airflow 可以在 Python 文件中定义工作流，并且通过不同的方式来运行这些工作流，只是它的运行机制与一些简单的 Python 脚本执行方式有所不同。

Dagster luigi prefect，各自给一个工作流创建和运行的例子

Dagster

Dagster 是一个用于构建数据应用和管道的开源框架。下面是一个简单的Dagster工作流示例：

from dagster import job, op

@op
def get_data():
    return [1, 2, 3, 4, 5]

@op
def multiply_by_two(numbers):
    return [i * 2 for i in numbers]

@op
def print_result(result):
    print(f"The result is: {result}")

@job
def my_dagster_job():
    result = multiply_by_two(get_data())
    print_result(result)

if __name__ == "__main__":
    result = my_dagster_job.execute_in_process()

Luigi

Luigi 是一个用于构建复杂批处理工作流的 Python 库。以下是一个简单的 Luigi 工作流示例：

import luigi

class GetData(luigi.Task):
    def output(self):
        return luigi.LocalTarget('data.txt')

    def run(self):
        with self.output().open('w') as f:
            f.write('1,2,3,4,5')

class MultiplyByTwo(luigi.Task):
    def requires(self):
        return GetData()

    def output(self):
        return luigi.LocalTarget('result.txt')

    def run(self):
        with self.input().open('r') as f:
            numbers = [int(i) for i in f.read().split(',')]
        result = [i * 2 for i in numbers]
        with self.output().open('w') as f:
            f.write(','.join(map(str, result)))

if __name__ == '__main__':
    luigi.run()

运行时，在终端中执行以下命令：

python your_script.py MultiplyByTwo

Prefect

Prefect 是一个用于编排和监控工作流的现代化工作流管理系统。以下是一个简单的 Prefect 工作流示例：

from prefect import flow, task

@task
def get_data():
    return [1, 2, 3, 4, 5]

@task
def multiply_by_two(numbers):
    return [i * 2 for i in numbers]

@task
def print_result(result):
    print(f"The result is: {result}")

@flow
def my_prefect_flow():
    data = get_data()
    result = multiply_by_two(data)
    print_result(result)

if __name__ == "__main__":
    my_prefect_flow()

这些示例展示了如何使用 Dagster、Luigi 和 Prefect 创建和运行简单的工作流。每个框架都有其独特的语法和功能，但核心概念都是定义任务和它们之间的依赖关系。

Dagster luigi prefect支持工作流状态persistence能力吗？

Dagster、Luigi 和 Prefect 这三个工作流管理框架均支持工作流状态的持久化能力，下面为你分别介绍：

### Dagster
Dagster 具备强大的工作流状态持久化功能，其通过运行存储（Run Storage）来实现。运行存储负责记录工作流运行的状态、元数据以及事件等信息。Dagster 提供了多种存储后端供选择，包括文件系统、SQLite、PostgreSQL 等。
配置示例
若要使用 PostgreSQL 作为运行存储，可以在 dagster.yaml 配置文件中进行如下配置：

```yaml
run_storage:
module: dagster_postgres.run_storage
class: PostgresRunStorage
config:
    postgres_db:
      username: your_username
      password: your_password
      hostname: your_hostname
      db_name: your_dbname
```

### Luigi
Luigi 同样支持工作流状态的持久化，它主要借助中央调度器（Central Scheduler）来跟踪任务的状态和依赖关系。中央调度器会把任务的状态信息存储在数据库中，默认使用 SQLite，也可以配置为其他数据库，如 MySQL 或 PostgreSQL。
配置示例
要将 Luigi 的中央调度器配置为使用 PostgreSQL 数据库，可在 luigi.cfg 中进行如下设置：

```ini
[scheduler]
database = postgres
[postgres]
user = your_username
password = your_password
host = your_hostname
database = your_dbname
```

### Prefect
Prefect 拥有完善的工作流状态持久化机制，通过 Prefect Server 或 Prefect Cloud 来管理和存储工作流的运行状态。Prefect Server 支持将状态数据存储在 PostgreSQL 数据库中，而 Prefect Cloud 则是由 Prefect 官方托管的云服务，自动处理状态持久化。
配置示例
若使用 Prefect Server 并配置 PostgreSQL 存储，可在 config.toml 中进行如下配置：

```toml
[server.database]
# 数据库类型
type = "postgresql"
# 数据库连接字符串
connection_url = "postgresql://your_username:your_password@your_hostname:5432/your_dbname"
```
```

综上所述，Dagster、Luigi 和 Prefect 都提供了工作流状态持久化的功能，并且允许用户根据自身需求选择合适的存储后端。

posted @ 2025-03-07 22:22 lightsong 阅读(185) 评论(0) 收藏举报

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