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Airflow Tasks分组
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= Airflow Tasks分组 = == 介绍 == 在Apache Airflow中,'''Tasks分组'''(Task Groups)是一种将多个相关任务组织成逻辑单元的功能,类似于编程中的“函数”或“模块”。通过分组,可以简化DAG(有向无环图)的结构,提高可读性和维护性,尤其适用于复杂的工作流。 分组后的任务在Airflow UI中会显示为可折叠的节点,支持嵌套结构。这对于以下场景特别有用: * 将重复的子流程封装为可复用的单元 * 减少DAG视觉复杂度 * 实现层次化的任务管理 == 基础语法 == 使用 <code>TaskGroup</code> 上下文管理器创建分组(Airflow 2.0+): <syntaxhighlight lang="python"> from airflow import DAG from airflow.operators.dummy import DummyOperator from airflow.utils.task_group import TaskGroup with DAG('example_task_group', schedule_interval=None) as dag: start = DummyOperator(task_id='start') with TaskGroup(group_id='process_data') as process_group: task_a = DummyOperator(task_id='task_a') task_b = DummyOperator(task_id='task_b') task_a >> task_b end = DummyOperator(task_id='end') start >> process_group >> end </syntaxhighlight> === 输出效果 === 在Airflow UI中,<code>process_data</code>组会显示为一个可展开的节点,包含内部的<code>task_a</code>和<code>task_b</code>。 == 嵌套分组 == Task Groups支持多级嵌套,适合模块化设计: <syntaxhighlight lang="python"> with DAG('nested_groups', schedule_interval=None) as dag: with TaskGroup(group_id='outer_group') as outer: with TaskGroup(group_id='inner_group') as inner: task1 = DummyOperator(task_id='task1') task2 = DummyOperator(task_id='task2') task1 >> task2 </syntaxhighlight> == 实际案例:ETL流水线 == 假设有一个ETL(Extract-Transform-Load)流程,其中转换阶段包含多个并行任务: <mermaid> graph LR A[extract] --> B{{transform}} B --> C[load] subgraph transform B --> D[clean_data] B --> E[validate_data] B --> F[aggregate_data] end </mermaid> 对应代码实现: <syntaxhighlight lang="python"> with DAG('etl_pipeline', schedule_interval='@daily') as dag: extract = DummyOperator(task_id='extract') with TaskGroup(group_id='transform') as transform: clean = DummyOperator(task_id='clean_data') validate = DummyOperator(task_id='validate_data') aggregate = DummyOperator(task_id='aggregate_data') load = DummyOperator(task_id='load') extract >> transform >> load </syntaxhighlight> == 高级特性 == === 依赖传递 === 分组内的任务可以跨组建立依赖: <syntaxhighlight lang="python"> with TaskGroup(group_id='group1') as g1: t1 = DummyOperator(task_id='t1') with TaskGroup(group_id='group2') as g2: t2 = DummyOperator(task_id='t2') t1 >> g2 # 组间依赖 </syntaxhighlight> === 动态分组 === 通过循环动态生成分组(需Airflow 2.3+): <syntaxhighlight lang="python"> for region in ['us', 'eu', 'asia']: with TaskGroup(group_id=f'process_{region}') as tg: fetch = DummyOperator(task_id=f'fetch_{region}') parse = DummyOperator(task_id=f'parse_{region}') fetch >> parse </syntaxhighlight> == 注意事项 == 1. 分组ID(<code>group_id</code>)必须全局唯一 2. UI中的默认折叠行为可通过<code>default_args={'tooltip': '...'}</code>配置 3. 旧版Airflow(<2.0)需使用<code>SubDagOperator</code>(已弃用) == 数学表达 == 分组可视为DAG的子树,其复杂度从<math>O(n^2)</math>降至<math>O(m \cdot k)</math>(<math>m</math>=组数,<math>k</math>=组内任务数)。 == 总结 == Task Groups是优化Airflow DAG结构的核心工具,通过: * 逻辑隔离降低认知负担 * 可视化折叠提升导航效率 * 支持嵌套和动态生成适应复杂场景 建议在任务数超过10个或存在明显功能分区时优先使用分组。 [[Category:大数据框架]] [[Category:Airflow]] [[Category:Airflow DAG开发]]
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