如何运行气流dag指定次数？
我尝试使用TriggerDagRunOperator，此运算符对我有用。 在可调用函数中，我们可以检查状态并决定是否继续。
但是需要保持当前的计数和状态。
使用上述方法，我可以重复DAG“运行”。
需要专家意见，是否还有其他其他方法可以使Airflow DAG运行X倍？ 谢谢。
答案 0 :(得分：2)
恐怕Airflow完全是基于时间的计划。
您可以将时间表设置为None，然后使用API to trigger runs，但是您可以在外部进行设置，从而保持确定何时以及为何在外部触发的计数和状态。
当您说您的DAG可能有5个任务要运行10次，而一次运行需要2个小时，而您又不能根据时间进行调度时，这很令人困惑。我们不知道2个小时对您有什么意义，或者为什么它必须运行10次，也不知道为什么您不能安排它每天运行一次这5个任务。有了一个简单的每日时间表，它几乎每天都会在同一时间运行一次，因此在任何一天中花费的时间都不会超过2个小时。对吧？
您可以将start_date设置为11天（虽然是固定日期，但不要动态设置），将end_date设置为今天（也是固定的），然后每天添加{{ 1}}和1的schedule_interval，您将获得10次准确的运行，它将在不发生重叠的情况下背对背运行，而相应地更改max_active_runs，然后停止。或者，您可以仅将execution_date与预定的airflow backfill DAG和执行日期时间一起使用。
您是说要它每2小时连续运行一次，但有时它会运行更长的时间，并且您不希望它与运行重叠吗？好吧，您绝对可以安排它每2个小时运行一次（None），并将0 0/2 * * *设置为1，这样，如果之前的运行尚未完成，则下一次运行将等待，然后在前一个已经完成。请参阅https://airflow.apache.org/faq.html#why-isn-t-my-task-getting-scheduled中的最后一个项目符号。
如果您希望DAG在点上准确地每2个小时运行一次（给或安排一些调度程序滞后，是的，这是一件事情），并且让先前的运行继续进行，那通常是默认行为，但是您可以添加{{ 1}}处理一些本身不应该同时运行的重要任务（例如创建，插入或删除临时表），或使用具有单个插槽的池。
如果您准备开始下一个计划，则没有任何功能可以终止上一个运行。如果先前的运行尚未完成，则可能会跳过当前运行，但我忘记了它是如何完成的。
基本上，这是您的大多数选择。您也可以为计划外的DAG创建手动max_active_runs；一次创建10个（使用UI或CLI而不是API，但是API可能更容易）。
这些建议是否能解决您的问题？由于不清楚为什么要运行固定数量，运行频率或时间表和条件，因此很难提供具体建议。
答案 1 :(得分：1)
我们可以编写一个自定义运算符/ python运算符
TaskInstance表）运行'n'。 （请参阅task_command.py以获得帮助）raise AirflowSkipException，reference）这篇出色的文章可以用来启发：Use apache airflow to run task exactly once
注意
这种方法的缺点在于，它假设将永远（正确地）保留历史任务（TaskInstance）运行
catchup设置为False）