问题描述
我在数据融合中有3个管道,分别是A,B和C。我希望在管道A和B都完成后执行以触发管道C。管道触发器仅将依赖关系放在一个管道上。 可以在数据融合中实现吗?
解决方法
您可以使用Google Cloud Composer [1]完成此操作。为了执行此操作,首先需要在Google Cloud Composer [2]中创建一个新的环境,完成后,您需要在环境[3]中安装一个新的Python程序包,并且需要该程序包安装是[4]“ apache-airflow-backport-providers-google”。
安装此软件包后,您将可以使用这些操作[5],您需要执行的操作是[6]“启动DataFusion管道”,这样您就可以从Airflow启动新的管道。 / p>
python代码的示例如下:
import airflow
import datetime
from airflow import DAG
from airflow import models
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import timedelta
from airflow.providers.google.cloud.operators.datafusion import (
CloudDataFusionStartPipelineOperator
)
default_args = {
'start_date': airflow.utils.dates.days_ago(0),'retries': 1,'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}
with models.DAG(
'composer_DF',schedule_interval=datetime.timedelta(days=1),default_args=default_args) as dag:
# the operations.
A = CloudDataFusionStartPipelineOperator(
location="us-west1",pipeline_name="A",instance_name="instance_name",task_id="start_pipelineA",)
B = CloudDataFusionStartPipelineOperator(
location="us-west1",pipeline_name="B",task_id="start_pipelineB",)
C = CloudDataFusionStartPipelineOperator(
location="us-west1",pipeline_name="C",task_id="start_pipelineC",)
# First A then B and then C
A >> B >> C
您可以通过查看Airflow文档来设置时间间隔。
将这些代码另存为.py文件后,请将其保存到您环境的Google Cloud Storage DAG文件夹中。
DAG启动时,它将执行任务A,完成时将执行任务B,依此类推。
[1] https://cloud.google.com/composer
[3] https://cloud.google.com/composer/docs/how-to/using/installing-python-dependencies
[4] https://pypi.org/project/apache-airflow-backport-providers-google/
,我没有想到的直接方法,只有两个解决方法
解决1 。将管道A和B合并到管道AB中,然后触发管道C(AB> C)。
管道A-(GCS复制>解压缩), 管道B-(GCS2> thrashsad)
BigQueryExecute以减轻错误:无效的DAG。有一个由阶段组成的岛屿。
在BigQueryExecute中,有效和伪查询。
将两个管道合并为一个,可能会扰乱管道测试。为了克服这个问题,您可以添加一个虚拟条件来一次运行管道。
- 在BigQueryExecute中,将查询更改为“ Select $ {flag}”,并在运行时参数中传递flag的值,或者选择1作为标志,然后将“ Row As Arguments”打钩为true。
- 在BigQueryExecute之后添加条件插件,并将条件运行时['flag'] = 1
- 条件插件有两个插座,将它们连接到管道A和管道B。
解决方法2 :将两个管道(A和B)的标志存储在BiqQuery表中,创建两个流A> C和B> C来触发管道C。这将两次触发管道C但是只有在BigQuery表中两个标志均可用时,才能使用BigQueryExecute和condition插件。
如何?
- 在管道A和B中将输出(一行)写入BigQuery表“ Pipeline_Run”
- 在管道C中,添加BigQueryExecute并从ds.Pipeline_Run查询'select count(*)作为Cnt,然后将“行作为参数”勾选为true。
- 在管道C中,添加Condition插件,并检查cnt的值是否为2(运行时['cnt'] = 2),并将其余管道的插件连接到其“是”插座。
您可以探索通过CDAP REST API设置的“时间表”。这样就可以并行执行管道,并且不依赖云编写器(工作流中第一个管道的基于文件的触发器除外。为此,您将需要云功能或可能是云编写器文件传感器)