DAG

Clase 5 de 29 • Curso de Fundamentos de Apache Airflow

Royer Guerrero Pinilla

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👉 Considero destacar que cada unos de los items dentro del DAG se llaman task y tienen un operador que es básicamente el tipo de tarea

✨ Los estados de nuestra tarea pueden tener los siguientes estados

✨ Los tipos de operador basicos son

SimpleHttpOperator
MySqlOperator
PostgresOperator
MsSqlOperator
OracleOperator
JdbcOperator
DockerOperator
HiveOperator
S3FileTransformOperator
PrestoToMySqlOperator
SlackAPIOperator

Mas operadores https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow-providers/operators-and-hooks-ref/index.html

Lucas Gonzalez

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DAG( Directed Acyclic Graph)

Los Workflow los Podemos realizar a través de los DAG. Viene del concepto de los grafos y debe tener 2 cualidades. En primer lugar una dirección. Todas las aristas fluyen hacia una dirección. La segunda cualidad es que no pueden tener ciclos. Una arista que sale de un nodo no puede volver a ese nodo.

Rafael Alejandro Belalcázar Burbano

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Dejo por aquí la documentación oficial con la explicación de lo que es un DAG.

https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/concepts/dags.html

Víctor Mazo

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En resumen, un DAG es la representación gráfica y estructural de un workflow, o en otras palabras, es una representación de las tareas que se van a ejecutar y la forma en la que se ejecutan.

Carlos Eduardo Bracho Rosales

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👀 Aqui el DAG Automatizar las pipelines: Airflow

Mario Alexander Vargas Celis

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Un DAG (Directed Acyclic Graph) es un componente central en Apache Airflow que representa un flujo de trabajo. Este flujo está compuesto por tareas individuales y sus dependencias, organizadas de manera que sigan una estructura de grafo dirigido y acíclico.

Características principales de un DAG

Dirigido:
- Cada tarea en un DAG tiene una dirección específica, indicando el flujo lógico de las dependencias.
- Por ejemplo, si Task A → Task B, significa que Task B se ejecutará después de que Task A haya finalizado correctamente.
Acíclico:
- No puede haber bucles o ciclos en el flujo de trabajo.
- Esto asegura que las tareas no entren en un estado de ejecución infinita.
Configuración programática:
- Los DAGs se definen en código Python, lo que brinda flexibilidad para agregar lógica personalizada en la definición de tareas o dependencias.

Estructura de un DAG

Un DAG en Airflow se configura definiendo:

Nombre del DAG: Identificador único del flujo.
Programación (Schedule): Frecuencia con la que debe ejecutarse el flujo (diario, semanal, cada hora, etc.).
Conjunto de tareas: Tareas individuales que conforman el flujo.
Dependencias entre tareas: Relaciones que determinan el orden de ejecución.

from airflow import DAG from airflow.operators.dummy import DummyOperator from datetime import datetime

# Crear el DAG dag = DAG( 'mi_primer_dag', description='Un ejemplo básico de DAG', schedule_interval='@daily', # Se ejecutará diariamente start_date=datetime(2023, 1, 1), # Fecha de inicio del DAG catchup=False # Evita ejecutar tareas atrasadas )

# Definir las tareas inicio = DummyOperator(task_id='inicio', dag=dag) proceso = DummyOperator(task_id='proceso', dag=dag) fin = DummyOperator(task_id='fin', dag=dag)

# Definir dependencias inicio >> proceso >> fin

Elementos clave en un DAG

Tareas (Tasks):
- Componentes individuales del flujo.
- Pueden ser operadores predefinidos, como BashOperator, PythonOperator, o tareas personalizadas.
Dependencias:
- Se especifican usando >> (dependencia directa) o << (dependencia inversa).
- Ejemplo:tarea1 >> [tarea2, tarea3]
Programación (Schedule):
- Define cuándo se debe ejecutar el DAG.
- Puede ser con expresiones cron (0 12 * * *) o intervalos predefinidos como @daily, @hourly.
Fecha de inicio y fin:
- El start_date marca cuándo comienza el DAG.
- Opcionalmente, un end_date puede limitar su ejecución.
Propiedades adicionales:
- Retries: Número de intentos en caso de fallo.
- Timeout: Límite de tiempo para ejecutar las tareas.
- Catchup: Permite ejecutar tareas atrasadas si el DAG se activa después de la fecha de inicio.

Ventajas de los DAGs

Visualización clara:
- Airflow proporciona una interfaz gráfica para observar la estructura del DAG y el estado de las tareas.
Escalabilidad:
- Los DAGs permiten manejar flujos complejos con dependencias múltiples.
Reutilización:
- Los DAGs definidos en código son fáciles de modificar, mantener y reutilizar.

Usos comunes de los DAGs

Pipelines de ETL/ELT:
- Extracción, transformación y carga de datos de sistemas fuente a un Data Warehouse o Data Lake.
Procesos de Machine Learning:
- Automatización de entrenamientos, evaluaciones y despliegues de modelos.
Reportes automatizados:
- Generación y envío de reportes periódicos.
Integraciones de sistemas:
- Orquestar sincronización de datos entre APIs o bases de datos.

En resumen, un DAG es el núcleo de cualquier flujo de trabajo en Apache Airflow, proporcionando una estructura programable, visualizable y altamente escalable para ejecutar tareas dependientes.