DAGs. No Airflow, um DAG – ou a Directed Acyclic Graph – é uma coleção de todas as tarefas que você deseja executar, organizadas de forma a refletir seus relacionamentos e dependências.
Como você faz DAGs no Airflow?
Para criar um DAG no Airflow, você sempre tem que importar a classe DAG Após a classe DAG, vem a importação de Operators. Basicamente, para cada Operador que você deseja usar, você deve fazer a importação correspondente. Por exemplo, você quer executar uma função Python, você tem que importar o PythonOperator.
Onde o Airflow procura DAGs?
Airflow procura em your DAGS_FOLDER por módulos que contêm objetos DAG em seu namespace global e adiciona os objetos que encontra no DagBag.
Como o Airflow armazena DAGs?
Apache Airflow Metadata Database:
O banco de dados de metadados armazena configurações, como variáveis e conexões Também armazena informações, funções e políticas do usuário. Por fim, o Agendador analisa todos os DAGs e armazena metadados relevantes, como intervalos de agendamento, estatísticas de cada execução e suas tarefas.
O Airflow é uma ferramenta ETL?
Airflow não é uma ferramenta ETL per se. Mas ele gerencia, estrutura e organiza pipelines ETL usando algo chamado Directed Acyclic Graphs (DAGs). … O banco de dados de metadados armazena fluxos de trabalho/tarefas (DAGs).
