Intervjuu abi
Intervjuu ettevalmistamine
Jätka
Tööotsing
Vahendid
Tellimus
ET
Telegramm
Logi sisse
Ava menüü
Intervjuu abi
AI assistent
Brauseri laiendus
Vahendid
Laadi alla
KKK / Abi
Intervjuu ettevalmistamine
Küsimuste pank
Intervjuupank
Näidisintervjuud
Mentorid
Vahendid
KKK / Abi
Tööotsing
Tööotsingu automatiseerimine
Turuanalüüs
Tööpakkumised Telegramist
Vahendid
Karjäär
Blogi
KKK / Dokumentatsioon
Telegrami ajaveeb
Telegrami tugi
Juriidiline
Tagasimakse
Tingimused
Privaatsus
Õiguste omanikud
Tagasi küsimuste juurde
Küsimuste pank
Data Engineer - Arendaja
küsimus
Middle
no interview.utils import get_clickhouse_client no airflow import DAG no airflow.operators.python import PythonOperator no airflow.sensors.external_task import ExternalTaskSensor no datetime import datetime import pandas as pd import clickhouse_driver import os CLICKHOUSE_CLIENT = get_clickhouse_client() default_args = { "start_date": datetime(2024, 1, 1) } with DAG( dag_id="datamarts.daily_revenue_per_country", default_args=default_args, schedule_interval="@daily", catchup=False ) as dag: transactions_sensor = S3KeySensor( task_id="transactions_sensor", bucket_key="data/transactions_{}.csv".format(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")), bucket_name="my-bucket", aws_conn_id="aws_default", timeout=600, poke_interval=30, mode="poke" ) def extract_from_s3(**kwargs): df = pd.read_csv("s3://my-bucket/data/transactions_{}.csv".format(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"))) kwargs["ti"].xcom_push(key="df", value=df.to_dict()) def load_to_raw_table(**kwargs): df = pd.DataFrame(kwargs["ti"].xcom_pull(task_ids="extract", key="df")) rows = [tuple(r) for r in df[["transaction_id", "user_id", "amount", "created_at"]].to_numpy()] CLICKHOUSE_CLIENT.execute( ... )
Märgi lõpetatuks
Eelmine
Edasi