编辑“︁Airflow XComs大数据处理”︁（章节）

== 大数据优化方案 ==
当需要处理大规模数据时，推荐采用以下架构模式：

<mermaid>
graph LR
    A[Task1: 数据预处理] -->|XCom传递路径| B[Task2: Spark作业]
    B -->|XCom传递状态| C[Task3: 结果验证]
    D[(外部存储)] <-- 实际数据流 --> B
</mermaid>

=== 最佳实践 ===
1. '''路径模式'''：传递外部存储系统URI而非数据本身
   ```python
   # Good
   xcom_push(key='s3_uri', value='s3://bucket/transform/20230101/')
   
   # Bad (超过XCom大小限制)
   xcom_push(key='data', value=df.to_json()) 
   ```

2. '''压缩与分块'''（仅适用于必要的小规模元数据）：
   ```python
   import zlib, json
   compressed = zlib.compress(json.dumps(metadata).encode('utf-8'))
   xcom_push(key='compressed_meta', value=compressed)
   ```

3. '''自定义XCom后端'''：继承`BaseXCom`实现Redis或S3存储后端