用的 airflow ，下面的代码是 chatgpt 鲁的一个简单 demo ，可以参考下。
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta
def task_a():
# 在此处编写任务 A 的代码
return True # 假设任务 A 成功执行
def task_b():
# 在此处编写任务 B 的代码
return True
def task_c():
# 在此处编写任务 C 的代码
return True
default_args = {
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(2022, 1, 1),
'retries': 1,
'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}
dag = DAG('task_flow', default_args=default_args, schedule_interval=timedelta(days=1), max_active_runs=1)
task_a = PythonOperator(
task_id='task_a',
python_callable=task_a,
dag=dag,
)
task_b = PythonOperator(
task_id='task_b',
python_callable=task_b,
dag=dag,
)
task_c = PythonOperator(
task_id='task_c',
python_callable=task_c,
dag=dag,
)
task_a >> [task_b, task_c]
部署和执行 Airflow DAG 的步骤如下：
安装 Airflow：请参考官方文档安装 Airflow 。
创建 DAG 文件：
将代码保存为一个.py 文件，然后将文件放在您的 DAG 目录中（默认为~/airflow/dags/）。
启动 Airflow 服务：运行以下命令以启动 Airflow 服务：
BASH
复制
airflow webserver -p 8080
airflow scheduler
第一个命令启动 Web 服务器，第二个命令启动调度器。您可以将这些命令放在后台运行，这样它们就会一直运行。
运行 DAG：通过 Airflow 的 Web 界面，您可以手动运行 DAG 。在 Web 界面中，DAG 任务列表中应该会显示您的任务流程。在任务列表中，单击"Trigger Dag"按钮以手动运行 DAG 。
查看日志：Airflow 会自动记录每个任务的日志。您可以通过 Web 界面查看任务的日志，以了解任务的详细信息。
希望这些步骤可以帮助您部署和执行 Airflow DAG 。如果您有任何其他问题，请随时问我。