Vai esat strādājis ar Airflow un rakstījis DAGs?

Jā, es strādāju ar Apache Airflow un rakstīju DAG (Directed Acyclic Graph) darba plūsmas automatizēšanai un orkestrācijai datu apstrādes un mašīnmācīšanās jomā.

Airflow DAG apraksta uzdevumu secību un to atkarības. Katrs uzdevums ir operators, piemēram, PythonOperator Python funkciju izpildei, BashOperator komandu izpildei utt.

Piemērs vienkāršam DAG, kas secīgi izpilda divus uzdevumus:

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from datetime import datetime

def task1():
    print('Uzdevums 1 pabeigts')

def task2():
    print('Uzdevums 2 pabeigts')

with DAG('paraugs_dag', start_date=datetime(2024, 1, 1), schedule_interval='@daily') as dag:
    t1 = PythonOperator(task_id='task1', python_callable=task1)
    t2 = PythonOperator(task_id='task2', python_callable=task2)

    t1 >> t2  # t2 ir atkarīgs no veiksmīgas t1 izpildes

Airflow izmantošana ļauj plānot, uzraudzīt un pārvaldīt sarežģītus datu pipeline, kas ir īpaši noderīgi ML projektos, automatizējot datu sagatavošanas, modeļu apmācības un izvietošanas posmus.