Ai lucrat cu Airflow și ai scris DAG-uri?

Da, am lucrat cu Apache Airflow și am scris DAG-uri (Directed Acyclic Graph) pentru automatizarea și orchestrarea fluxurilor de lucru în domeniul procesării datelor și învățării automate.

În Airflow, un DAG descrie o secvență de sarcini și dependențele lor. Fiecare sarcină este un operator, de exemplu, PythonOperator pentru rularea funcțiilor Python, BashOperator pentru executarea comenzilor etc.

Exemplu de DAG simplu care rulează două sarcini în secvență:

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

def task1():
    print('Sarcina 1 finalizată')

def task2():
    print('Sarcina 2 finalizată')

with DAG('exemplu_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 depinde de finalizarea cu succes a t1

Utilizarea Airflow permite planificarea, monitorizarea și gestionarea pipeline-urilor de date complexe, ceea ce este deosebit de util în proiectele ML pentru automatizarea etapelor de pregătire a datelor, antrenare a modelelor și implementare.