Airflow：深入理解Airflow Sensor

标签：Airflow TimeDeltaSensor 任务 dag 深入 Apache Sensor

Apache Airflow Sensors是实现特定感知的任务，它可以持续监控外部条件或事件，并阻止下游任务的执行，直到满足指定的条件。它们对于编排复杂的工作流是必不可少的，在这些工作流中，任务需要在继续之前等待外部依赖关系变得可用。在这个全面的指南中，我们将详细探讨Apache Airflow Sensors，包括它们的类型，工作原理和常见的用例。关于具体每个内置Sensor应用实例，读者可以参考之前的系列文章。

Airflow Sensor介绍

在Apache Airflow 中，Sensor是一种特殊类型的任务，它在允许工作流继续进行之前等待外部事件或条件发生。与执行一次并完成的常规任务不同，传感器不断轮询或监视指定的条件，直到满足为止。一旦满足条件，Sensor就会触发工作流中的下游任务。
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Airflow Sensor类型

Apache Airflow 提供了几个内置传感器来处理各种用例。一些最常用的传感器包括：

File Sensor：监视文件系统中是否存在文件或目录。
Http Sensor：通过发出Http请求来检查web服务的可用性。
Sql Sensor：等待Sql数据库中满足特定条件。
Time Sensor：可以监控当前时间，并在达到指定时间时触发后续任务。
External Task Sensor：等待另一个DAG中的任务完成。

这里每个类型Sensor，之前文章都分享过，你可以出门左转前去阅读。

Apache Airflow Sensor工作原理

Apache Airflow Sensor的工作原理是连续轮询或监测指定的条件，直到满足为止。当Sensor任务执行时，会开始监控条件，并定期检查条件是否满足。检查的频率，称为时间戳间隔，可以在定义Sensor任务时配置。

一旦条件满足，Sensor任务就会发出成功的信号，任何依赖于Sensor的下游任务都可以继续执行。如果在指定的超时时间内不满足条件，则Sensor任务发出失败信号，工作流可能会根据失败情况采取相应的处理。

Airflow Sensor典型应用场景

Apache Airflow Sensor在任务需要等待外部条件或事件才能进行的各种场景中非常有用。一些常见的用例包括：

等待数据可用性：Sensor任务可以在开始数据处理任务之前监控输入数据文件的可用性。
检查服务可用性：Sensor可以在执行依赖于它们的任务之前验证外部服务或api的可用性。
等待数据库更改：Sensor可以等待数据库表中的特定更改或条件，然后再继续数据处理任务。

Airflow Sensor示例

TimeDeltaSensor是 Airflow 中的一个传感器（Sensor）。传感器在 Airflow 中用于等待某个特定条件满足后再继续执行后续任务。TimeDeltaSensor主要用于等待一个时间间隔（Time Delta）。

例如，你可以使用它来暂停任务执行一段时间，直到从某个起始时间点开始经过了特定的时间差之后，才让后续任务继续运行。

首先，确保 Airflow 已经正确安装。在使用TimeDeltaSensor之前，需要在 Python 脚本（定义 DAG 的脚本）中导入相关模块。

from airflow import DAG
from airflow.sensors.time_delta import TimeDeltaSensor
from datetime import datetime, timedelta

定义一个 DAG 是使用TimeDeltaSensor的基础。DAG 定义了任务的执行顺序和依赖关系。下面代码定义名为my_dag_with_timedelta_sensor的 DAG，所有者是airflow，起始日期是2023-01-01，调度间隔是每天执行一次。

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2023, 1, 1)
}
dag = DAG('my_dag_with_timedelta_sensor', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')

配置TimeDeltaSensor时，主要设置delta和poke_interval等参数。例如，要等待 10 分钟后再执行下一个任务，可以这样配置：

wait_task = TimeDeltaSensor(
    task_id='wait_10_minutes',
    delta=timedelta(minutes = 10),
    poke_interval = 60,  # 每隔60秒检查一次是否达到10分钟间隔
    dag=dag
)

定义在TimeDeltaSensor之后要执行的任务，并设置任务之间的依赖关系。例如，定义一个简单的打印任务：

from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
def print_hello():
    print("Hello, World!")
print_task = PythonOperator(
    task_id='print_hello',
    python_callable=print_hello,
    dag=dag
)
wait_task >> print_task

这样，整个工作流就会先执行TimeDeltaSensor等待 10 分钟，然后执行打印Hello, World!的任务。

将上述代码保存为 Python 文件（例如my_dag.py），并将该文件放置在 Airflow 的dags目录下。然后可以通过 Airflow 的 Web 界面或者命令行工具来触发和监控 DAG 的执行。在 Web 界面中，可以查看任务的状态、日志等信息，确保TimeDeltaSensor按照配置等待相应的时间间隔后正确地执行后续任务。

总结

Apache Airflow Sensor在协调复杂的工作流程中发挥着至关重要的作用，它允许任务在继续之前等待外部条件得到满足。通过了解Airflow Sensor的类型、工作原理和常见用例，您可以设计有弹性和自适应的数据管道，有效地处理动态的外部依赖关系。将Airflow Sensor集成到气流工作流程中，以提高数据处理管道的可靠性和灵活性。

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From： https://blog.csdn.net/neweastsun/article/details/145107112