Какие особенности расписания выполнения DAG в Apache Airflow?

Некоторые особенности расписания выполнения DAG в Apache Airflow:

• Планирование на основе параметров scheduleinterval и startdate. bigdataschool.ru Значение по умолчанию scheduleinterval — один день. bigdataschool.ru Это означает, что новые запуски DAG будут планироваться каждый день, начиная с startdate. bigdataschool.ru Также можно использовать переменную end_date, чтобы указать, когда планировщик прекращает планирование новых запусков DAG. bigdataschool.ru
• Запуск DAG после наступления scheduleinterval. bigdataschool.ru Например, если scheduleinterval равен @hourly, нужно подождать 1 час, прежде чем запустится DAG. bigdataschool.ru
• Хранение информации о дате и времени в формате UTC. bigdataschool.ru Поэтому фактическое время запуска DAG может не совпадать с локальным часовым поясом. bigdataschool.ru
• Запуск DAG в конце интервала данных. habr.com www.astronomer.io Начало и конец интервала данных определяются планировщиком и не обязательно коррелируют с реальным временем начала и окончания, указанным в UTC. bigdataschool.ru
• Гибкое планирование с помощью DatasetOrTimeSchedule. vk.com Специализированное расписание позволяет планировать DAG на основе как расписаний, основанных на времени, так и событий набора данных. vk.com