Какие существуют лучшие практики для планирования задач в Apache Airflow?

Некоторые лучшие практики для планирования задач в Apache Airflow:

• Использование осмысленных и описательных имён для DAG и задач. www.brnsspubhub.org Это повышает удобство обслуживания и читаемость. www.brnsspubhub.org
• Организация задач в логические группы или разделы внутри DAG. www.brnsspubhub.org
• Использование зависимостей задач для определения потока и порядка выполнения. www.brnsspubhub.org
• Модуляризация задач и использование многоразовых компонентов. www.brnsspubhub.org Например, можно извлечь общую функциональность в отдельные Python-функции или классы. www.brnsspubhub.org
• Использование переменных Airflow или файлов конфигурации. nuancesprog.ru Это делает рабочие процессы гибкими и средонезависимыми. nuancesprog.ru
• Настройка обработки ошибок и оповещений. nuancesprog.ru Важно настроить корректную обработку ошибок и механизмы оповещения о состоянии рабочих процессов. nuancesprog.ru
• Использование пулов для управления ресурсами и предотвращения перегрузки систем. vc.ru Параметр pool_slots указывает, сколько слотов будет занимать каждая задача, позволяя гибко управлять нагрузкой и распределением задач. vc.ru
• Использование параметра priority_weight для ручной приоритизации задач. vc.ru По умолчанию он равен 1, но его значение можно увеличить до любого целого числа. vc.ru
• Тщательное документирование и комментирование. nuancesprog.ru Подробные документация и комментарии к коду упрощают совместную работу участников команды, обновления и отладку. nuancesprog.ru