Airflow DAG命名规范[编辑 | 编辑源代码]

介绍[编辑 | 编辑源代码]

在Apache Airflow中，DAG（有向无环图）是工作流的核心抽象，而良好的命名规范是保证代码可维护性和团队协作效率的关键。本指南将详细介绍Airflow DAG命名的标准化实践，涵盖基本原则、常见模式及实际案例。

基本原则[编辑 | 编辑源代码]

1. 唯一性：每个DAG必须具有全局唯一的名称（通过dag_id定义）。 2. 描述性：名称应清晰反映DAG的功能或业务逻辑。 3. 一致性：遵循团队或组织统一的命名约定。 4. 可读性：避免缩写歧义，优先使用下划线分隔单词（如load_sales_data而非loadSalesData）。

推荐命名结构[编辑 | 编辑源代码]

常见的命名模式为： $domain_task_frequency$ 其中：

domain：业务领域（如marketing、finance）
task：具体操作（如data_validation、report_generation）
frequency：执行频率（如daily、hourly）

示例[编辑 | 编辑源代码]

  
# 良好的命名示例  
from airflow import DAG  

dag = DAG(  
    dag_id="finance_revenue_report_daily",  # 领域_任务_频率  
    schedule_interval="@daily",  
    ...  
)

常见反模式[编辑 | 编辑源代码]

使用空格或特殊字符（如revenue report）
无意义的缩写（如fin_rpt_1）
包含版本号（如sales_etl_v2，应通过代码版本控制管理）

高级实践[编辑 | 编辑源代码]

多团队协作[编辑 | 编辑源代码]

在大型组织中，建议添加团队前缀：

  
dag = DAG(  
    dag_id="team_analytics_customer_segmentation_weekly",  
    ...  
)

动态DAG命名[编辑 | 编辑源代码]

通过环境变量或参数动态生成dag_id（需确保唯一性）：

  
import os  

env = os.getenv("ENVIRONMENT", "dev")  
dag = DAG(  
    dag_id=f"finance_forecast_{env}",  
    ...  
)

实际案例[编辑 | 编辑源代码]

电商数据流水线[编辑 | 编辑源代码]

对应的DAG定义：

  
order_pipeline = DAG(  
    dag_id="ecommerce_order_processing_daily",  
    schedule_interval="@daily",  
    ...  
)

总结[编辑 | 编辑源代码]

始终通过dag_id明确表达DAG的意图和范围。
避免动态生成难以追踪的名称。
定期审查命名规范以适应业务变化。

通过遵循这些规范，可以显著提升Airflow工作流的可维护性和团队协作效率。