Retries जोड़ना
आपने देखा है कि एक खास Dag अक्सर उस task पर फेल हो रहा है जो दिए गए सोर्स से डेटा एक्सट्रैक्ट करता है। परेशान करने वाली बात यह है कि कुछ मिनट बाद वही task चलाने पर समस्या अपने-आप ठीक लगती है। Airflow Dags में retry फ़ंक्शनैलिटी के बारे में जानने के बाद, आप तय करते हैं कि इस task पर retries लागू करें ताकि आपको इसे मैन्युअली रीस्टार्ट न करना पड़े।
dag, task, और timedelta पहले से आपके लिए इम्पोर्ट किए गए हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Apache Airflow परिचय
अभ्यास निर्देश
extract_datatask को फेल होने से पहले 3 बार retry करने के लिए सेट करें।extract_datatask पर retries के बीच 10 मिनट की देरी जोड़ें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
@dag(schedule="@daily", start_date=datetime(2026, 5, 1))
def etl_pipeline():
# Set retries and retry delay on extract_data
@task(____=3, ____=____(minutes=10))
def extract_data():
print("Extracting data from source...")
@task()
def process_source_data():
print("Now processing data...")
extract_data() >> process_source_data()
etl_pipeline()