如何使用分支运算符在 Airflow DAG 中分支多个路径？

Question

这就是我想要的，但我不知道如何在气流中实现这一点，因为这两个任务都正在执行。

总结一下：

• T1执行
• T2执行
• 根据 T2 的输出我想要要么去option_1 -> complete要么option_2 -> Do_x, Do_y -> complete

我应该如何构建这个？我将此作为我当前的代码：

(t1 >> t2 >> option_1 >> complete)
(t1 >> t2 >> option_2 >> do_x >> do_y >> complete)

在这种情况下，t2 是一个分支运算符。

我也尝试过语法，... [option_1, option_2] ... 但我需要一个完全独立的执行路径，而不仅仅是要切换的单个任务。

Answer 1

您代码中的依赖关系对于分支来说是正确的。确保根据您需要的逻辑在分支开始处BranchPythonOperator返回任务的 。task_id更多信息请参见BranchPythonOperator 此处。最后一个重要的注意事项与“完成”任务有关。由于分支收敛于“完成”任务，因此请确保将其trigger_rule设置为“none_failed”（您也可以使用TriggerRule类常量），这样任务就不会被跳过。

快速代码测试供您参考：

from airflow.models import DAG
from airflow.operators.dummy import DummyOperator
from airflow.operators.python import BranchPythonOperator
from airflow.utils.trigger_rule import TriggerRule

from datetime import datetime


DEFAULT_ARGS = dict(
    start_date=datetime(2021, 5, 5),
    owner="airflow",
    retries=0,
)

DAG_ARGS = dict(
    dag_id="multi_branch",
    schedule_interval=None,
    default_args=DEFAULT_ARGS,
    catchup=False,
)


def random_branch():
    from random import randint

    return "option_1" if randint(1, 2) == 1 else "option_2"


with DAG(**DAG_ARGS) as dag:
    t1 = DummyOperator(task_id="t1")

    t2 = BranchPythonOperator(task_id="t2", python_callable=random_branch)

    option_1 = DummyOperator(task_id="option_1")

    option_2 = DummyOperator(task_id="option_2")

    do_x = DummyOperator(task_id="do_x")

    do_y = DummyOperator(task_id="do_y")

    complete = DummyOperator(task_id="complete", trigger_rule=TriggerRule.NONE_FAILED)

    t1 >> t2 >> option_1 >> complete
    t1 >> t2 >> option_2 >> do_x >> do_y >> complete