me_edu
Data Engineering: SQL, Airflow, пайплайны и качество данныхШаг 16 из 18 · 0% пройдено
Airflow и эксплуатация

DAG, task, schedule

Шаг 16 из 1811 минТеория
Цель

Понять основной механизм темы «DAG, task, schedule» без заучивания отдельных терминов.

Как работать

Прочитайте блок один раз целиком, затем вернитесь к схеме или примеру и перескажите идею своими словами.

Критерий

Сформулированное правило, пример применения и одно ограничение метода.

PROCESS DIAGRAM1extract2load3transform4quality5publish
DAG данных: публикация разрешена только после проверки качества
Опорная идея

Airflow описывает workflow как DAG: направленный ациклический граф задач. DAG задаёт зависимости, расписание, retry, timeout, параметры и обработку ошибок. Task — единица работы: загрузить файл, выполнить SQL, проверить качество, отправить уведомление.

Важная идея: DAG не должен прятать бизнес-логику в хаосе. Каждая задача должна быть маленькой, логируемой и перезапускаемой. Тогда сбой превращается в управляемый инцидент, а не в ночной ручной ремонт.

Назад

Обсуждение

Войдите, чтобы участвовать в обсуждении.

Пока нет сообщений.