Question

我有一个被另一个dag触发的匕首。我已经通过DagRunOrder().payload字典以与official example相同的方式将一些配置变量传递给了这个dag。

现在在这个dag中，我有另一个TriggerDagRunOperator来启动第二个dag，并希望通过这些相同的配置变量。

我已成功访问PythonOperator中的有效负载变量，如下所示：

def run_this_func(ds, **kwargs):
    print("Remotely received value of {} for message and {} for day".format(
        kwargs["dag_run"].conf["message"], kwargs["dag_run"].conf["day"])
    )

run_this = PythonOperator(
    task_id='run_this',
    provide_context=True,
    python_callable=run_this_func,
    dag=dag
)

但同样的模式在TriggerDagRunOperator：

中不起作用

def trigger(context, dag_run_obj, **kwargs):
    dag_run_obj.payload = {
        "message": kwargs["dag_run"].conf["message"],
        "day": kwargs["dag_run"].conf["day"]
    }
    return dag_run_obj

trigger_step = TriggerDagRunOperator(
    task_id="trigger_modelling",
    trigger_dag_id="Dummy_Modelling",
    provide_context=True,
    python_callable=trigger,
    dag=dag
)

它会产生关于使用provide_context：

的警告

INFO - Subtask: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/airflow/models.py:1927: PendingDeprecationWarning: Invalid arguments were passed to TriggerDagRunOperator. Support for passing such arguments will be dropped in Airflow 2.0. Invalid arguments were:
INFO - Subtask: *args: ()
INFO - Subtask: **kwargs: {'provide_context': True}
INFO - Subtask:   category=PendingDeprecationWarning

这个错误表明我还没有通过conf：

INFO - Subtask: Traceback (most recent call last):
INFO - Subtask:   File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/airflow/models.py", line 1374, in run
INFO - Subtask:     result = task_copy.execute(context=context)
INFO - Subtask:   File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/airflow/operators/dagrun_operator.py", line 64, in execute
INFO - Subtask:     dro = self.python_callable(context, dro)
INFO - Subtask:   File "/home/user/airflow/dags/dummy_responses.py", line 28, in trigger
INFO - Subtask:     "message": kwargs["dag_run"].conf["message"],
INFO - Subtask: KeyError: 'dag_run'

我尝试过的第二种模式也没有用，就是使用params这样的参数：

def trigger(context, dag_run_obj):
    dag_run_obj.payload = {
        "message": context['params']['message'],
        "day": context['params']['day']
    }
    return dag_run_obj

trigger_step = TriggerDagRunOperator(
    task_id="trigger_modelling",
    trigger_dag_id="Dummy_Modelling",
    python_callable=trigger,
    params={
        "message": "{{ dag_run.conf['message'] }}",
        "day": "{{ dag_run.conf['day'] }}"
    },
    dag=dag
)

此模式不会产生错误，而是将参数作为字符串传递给下一个dag，即它不会评估表达式。

如何访问第二个dag的TriggerDagRunOperator中的配置变量？

Answer 1

解决：

dag_run对象存储在上下文中，因此可以使用以下模式在python_callable的{{1}}中访问配置变量：

TriggerDagRunOperator

Answer 2

在Airflow2.0.x中，相当于@efbbrown的答案是：

from airflow.operators.trigger_dagrun import TriggerDagRunOperator

trigger_step = TriggerDagRunOperator(
    task_id="trigger_modelling",
    trigger_dag_id="Dummy_Modelling",
    conf={"message": "{{ dag_run.conf['message'] }}", "day":"{{ 
    dag_run.conf['day'] }}"},
    dag=dag
)

在 GitHub 上描述了拉取请求。

请参阅 external-triggers 和 trigger_dagrun 的文档。

这是显示正确导入的主题的 YouTube video。

Answer 3

@efbbrown是的，您可以执行此操作，也可以在访问第一个dags参数时将其推送到xcom并在触发第二个dag时将其拉出

在TriggerDagRunOperator中提供上下文

3 个答案: