Pianifica un DAG tramite Python
Hai imparato parecchio sulla creazione dei DAG, ma ora vuoi pianificarne uno specifico in un determinato giorno della settimana a un orario preciso. Vorresti che il codice includa queste informazioni nel caso in cui un collega debba reinstallare il DAG su un server diverso.
Gli oggetti DAG di Airflow e i metodi datetime appropriati sono già stati importati per te.
Questo esercizio fa parte del corso
Introduzione ad Apache Airflow in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Imposta la data di inizio del DAG al 1° novembre 2023.
- Configura
retry_delaya 20 minuti. Imparerai di più sull'oggetto timedelta nel Capitolo 3. Per ora, ti basta sapere che si aspetta un valore intero. - Usa la sintassi cron per configurare una pianificazione ogni mercoledì alle 12:30.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Update the scheduling arguments as defined
default_args = {
'owner': 'Engineering',
'start_date': datetime(____, ____, ____),
'email': ['[email protected]'],
'email_on_failure': False,
'email_on_retry': False,
'retries': 3,
'retry_delay': timedelta(minutes=____)
}
dag = DAG('update_dataflows', default_args=default_args, schedule_interval='____')