Добавление повторных попыток

Вы заметили, что один из DAG-ов часто завершается с ошибкой на задаче извлечения данных из определённого источника. При этом повторный запуск той же задачи через несколько минут, как правило, решает проблему. Узнав о механизме повторных попыток в Airflow DAG-ах, вы решаете настроить автоматические повторы для этой задачи, чтобы не перезапускать её вручную.

dag, task и timedelta уже импортированы.

Это упражнение является частью курса

Введение в Apache Airflow на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Настройте задачу extract_data на 3 повторные попытки перед завершением с ошибкой.
Добавьте задержку в 10 минут между повторными попытками для задачи extract_data.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

@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()

Редактировать и запускать код