Adăugarea reîncercărilor

Ai observat că un anumit DAG eșuează frecvent la o sarcină care extrage date dintr-o sursă. Surprinzător, rularea sarcinii câteva minute mai târziu pare să rezolve problema. După ce ai aflat despre funcționalitatea de reîncercare din DAG-urile Airflow, decizi să implementezi reîncercări pentru această sarcină, pentru a nu mai fi nevoit să o repornești manual.

dag, task și timedelta sunt deja importate pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Apache Airflow în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Setează sarcina extract_data să se reîncerce de 3 ori înainte de a eșua.
Adaugă o întârziere de 10 minute între reîncercări pentru sarcina extract_data.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

@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()

Editează și rulează codul