✨ Un buen truco para evitar que el dag no se ejecute desde la fecha de inicio hasta ahora es usar el parametro catchup=False
Introducción a Apache Airflow
Introducción al curso
¿Para qué sirve airflow?
¿Por qué usar airflow?
Resumen módulo 1
Conceptos básicos
DAG
Tasks y Operators
Scheduler
Instalación y configuración
Instalación de Apache Airflow usando Docker
Posibles configuraciones
Variables y conexiones
Implementando un DAG
Implementando un DAG
Bash Operator
Python Operator
Definiendo dependencias entre tareas
Custom Operator
Orquestar y monitorizar procesos
Orquestando un DAG I
Orquestando un DAG II
Monitoring
Task Actions
Trigger Rules
Sensores
¿Qué son los sensores?
ExternalTaskSensor
FileSensor
Templates con Jinja
¿Qué son los templates con Jinja?
XComs
¿Qué son los Xcoms?
BranchPythonOperator
BranchPythonOperator
Proyecto
Definición del proyecto
Cierre del curso
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Eric Bellet
Aportes 6
Preguntas 3
✨ Un buen truco para evitar que el dag no se ejecute desde la fecha de inicio hasta ahora es usar el parametro catchup=False
LLegue a salvarles la vida perros
CLASE “customoperator”
from airflow import DAG
from datetime import datetime
from hellooperator import HelloOperator
with DAG(dag_id="customoperator_test",
description="Una dependencia",
schedule_interval="@once",
start_date =datetime(2022,12,6)) as dag:
t1 = HelloOperator(task_id="hello",
name="algún nombre")```
HelloOperator
from airflow.models.baseoperator import BaseOperator
class HelloOperator(BaseOperator):
def __init__(self, name:str, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.name= name
def execute(self, context):
print(f"Hola {self.name}")
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