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. 1 Это повышает удобство обслуживания и читаемость. 1
• Организация задач в логические группы или разделы внутри DAG. 1
• Использование зависимостей задач для определения потока и порядка выполнения. 1
• Модуляризация задач и использование многоразовых компонентов. 1 Например, можно извлечь общую функциональность в отдельные Python-функции или классы. 1
• Использование переменных Airflow или файлов конфигурации. 2 Это делает рабочие процессы гибкими и средонезависимыми. 2
• Настройка обработки ошибок и оповещений. 2 Важно настроить корректную обработку ошибок и механизмы оповещения о состоянии рабочих процессов. 2
• Использование пулов для управления ресурсами и предотвращения перегрузки систем. 4 Параметр pool_slots указывает, сколько слотов будет занимать каждая задача, позволяя гибко управлять нагрузкой и распределением задач. 4
• Использование параметра priority_weight для ручной приоритизации задач. 4 По умолчанию он равен 1, но его значение можно увеличить до любого целого числа. 4
• Тщательное документирование и комментирование. 2 Подробные документация и комментарии к коду упрощают совместную работу участников команды, обновления и отладку. 2