整个DAG

Question

对于整个DagRun，是否有使用depends_on_past的气流方式，而不仅仅是应用于任务？

我有一个每日DAG，而周五DagRun在第四个任务上出错了，但周六和周日DagRuns仍按预定运行。使用depends_on_past = True会在相同的第4个任务上暂停DagRun，但前3个任务仍然会运行。

我可以在DagRun数据库表中看到，state列包含星期五DagRun的failed。我想要的是一种方法，如果前一个DagRun失败，配置DagRun不启动，在找到之前失败的任务之前不启动和运行。

有人知道这是否可行？

Answer 1

在第一个任务中，设置depends_on_past=True和wait_for_downstream=True，组合将导致当前dag-run仅在上次运行成功时运行。

因为通过在当前dag-run设置第一个任务将等待之前的任务  （depends_on_past）和所有任务（wait_for_downstream）成功

Answer 2

这个问题有点老了，但它是第一个Google搜索结果，而评分最高的答案显然是令人误解的（这使我有些挣扎），因此肯定需要一个正确的答案。尽管第二个等级的答案应该可行，但是有一种 cleaner 方式可以做到这一点，我个人发现使用xcom很难。

Airflow具有特殊的操作员类别，旨在监视其他dag运行或其他dag整体的任务状态。因此，我们需要做的是在dag中的所有任务之前添加一个任务，检查先前的运行是否成功。

from airflow.sensors.external_task_sensor import ExternalTaskSensor


previous_dag_run_sensor = ExternalTaskSensor(
    task_id = 'previous_dag_run_sensor',
    dag = our_dag,
    external_dag_id = our_dag.dag_id,
    execution_delta = our_dag.schedule_interval
)

previous_dag_run_sensor.set_downstream(vertices_of_indegree_zero_from_our_dag)

Answer 3

一种可能的解决方案是使用xcom：

1. 向DAG添加2个PythonOperators start_task和end_task。
2. 使所有其他任务取决于start_task
3. 让end_task依赖于所有其他任务（set_upstream）。
4. end_task将始终将变量last_success = context['execution_date']推送到xcom（xcom_push）。 （PythonOperators中需要provide_context = True）。
5. start_task将始终检查xcom（xcom_pull）以查看是否存在last_success变量，其值等于之前的DagRun的execution_date或DAG＆＃39 ; s start_date（让进程启动）。

xcom的使用示例：
https://github.com/apache/incubator-airflow/blob/master/airflow/example_dags/example_xcom.py