DAG'i ayarlama
Apache Airflow gibi orkestrasyon araçları, veri ve Machine Learning iş akışlarını otomatikleştirmek için kritiktir.
Bu egzersizde, gerekli sınıfları içe aktararak ve boru hattının nasıl çalışacağını tanımlayan varsayılan argümanları yapılandırarak Yönlendirilmiş Döngüsüz Grafik (DAG) kurulumuna başlayacaksın.
Bu egzersiz
Üretim için Tahmin (Forecasting) Hatları Tasarlama
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- Airflow'dan
DAGvePythonOperatorsınıflarını içe aktar. - Başlangıç tarihini 7 Temmuz 2025 olarak ayarla.
email_on_failuredeğeriniFalseyap.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Import required classes
from airflow import ____
from airflow.providers.standard.operators.python import ____
from datetime import datetime
default_args = {
'owner': 'airflow',
# Define the arguments
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(____),
'email_on_failure': ____}
print(f"DAG configured to start on {default_args['start_date']}")