Airflow DAG生产实践

技能简介

系统讲解Apache Airflow数据管道编排的核心模式，包括DAG结构设计、自定义算子开发、传感器应用、单元测试与集成测试方法，以及多环境部署策略，助力构建可靠的数据工作流。

能做什么

• 整理部署链路与环境配置
• 归纳运维步骤与依赖关系
• 输出可复用的交付流程说明

使用说明

• 明确环境目标和交付范围。
• 整理部署步骤与依赖配置。
• 执行后检查服务状态与日志。

from airflow.operators.python import PythonOperator

from airflow.operators.python import BranchPythonOperator

英文名

airflow-dag-patterns

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 涉及外部平台接口、账号或权限时，先确认授权边界与数据访问范围。
• 自动生成或自动执行结果应保留人工复核，避免直接替代最终业务判断。
• 若处理内部资料、客户信息或经营数据，应先完成脱敏与权限控制。

来源信息

原始链接：https://github.com/wshobson/agents
来源类型：GitHub 开源仓库