Airflow 1.10.3 SubDag即使并发性为8也只能并行运行1个任务
最近，我将Airflow从1.9升级到1.10.3(最新版本)。 但是，我确实注意到了与SubDag并发性相关的性能问题。只能代答SubDag内的1个任务，这不是应有的方式，我们的SubDag的并发设置为8。 请参阅以下内容： get_monthly_summary-214和get_monthly_summary-215是两个子DAG，可以通过父DAG并发在并行控制器中运行 但当放大到S
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使用TriggerDagRunOperator多次运行另一个DAG
我有一个DAG(DAG1)，我在其中复制一堆文件。然后，我想为复制的每个文件启动另一个DAG(DAG2)。由于每次运行DAG1时复制的文件数量会有所不同，因此我希望循环遍历这些文件，并使用适当的参数调用DAG2。 例如： with DAG( 'DAG1', description="copy files over", schedule_interval=
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即使DAG未运行，气流变量也会更新
我从气流变量中读取一个整数变量，然后在每次DAG运行时将该值加1，并再次将其设置为该变量。 但在下面的代码之后，每次刷新页面时，UI处的变量都会更改。 了解导致此类行为的原因 counter = Variable.get('counter') s = BashOperator( task_id='echo_start_variable', bash_command='e
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在DAG中寻找哈密顿路径的算法
我指的是斯凯耶纳关于算法的书。 测试图G是否包含Hamiltonian path的问题是NP-hard，其中哈密尔顿路径P是指恰好访问每个顶点一次的路径。与哈密尔顿循环问题不同，G中从P的结束顶点到起始顶点不一定要有一条边。 给定一个有向无圈图G(DAG)，给出一个O(n + m)时间算法来测试它是否包含哈密顿路。 我的方法 我计划使用DFS和Topological sorti
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在Argo工作流中动态收拢(&Q)
Argo允许基于先前步骤的输出动态生成并行工作流步骤。 此处提供了此动态工作流生成的示例：https://github.com/argoproj/argo-workflows/blob/master/examples/loops-param-result.yaml 我正在尝试创建一个类似的工作流，该工作流具有最后一个“扇入”步骤，该步骤将读取动态创建的并行步骤的输出。以下是它的尝试：
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使用S3ToRedShitOperator执行截断红移表时出错
我想在将CSV文件加载到RedShift表之前截断RedShift表。 错误： airflow.exceptions.AirflowException：传递给S3ToRedshitOperator(task_id：dag_run_s3_to_redshift)的参数无效。无效参数为： **kwargs：{‘method’：‘place’} 以下代码： task_fail_s3_t
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大型 DAG 上的拓扑排序示例
我正在寻找在大图大小上执行拓扑排序的现实世界应用程序. 我认为您可以找到此类实例的一些领域是生物信息学、依赖性解析、数据库、硬件设计、数据仓库......但我希望你们中的一些人可能已经遇到或听说过任何特定的算法/项目/应用程序/需要 topsort 的数据集. 即使数据/项目可能无法公开访问，任何提示(以及对潜在图形大小数量级的估计)也可能会有所帮助. 解决方案 以下是我目前看
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如何将有向无环图 (DAG) 转换为树
我一直在寻找将 DAG 转换为树的 C# 示例. 有没有人有正确方向的例子或指示? 澄清更新 我有一个图表，其中包含我的应用程序需要加载的模块列表.每个模块都有一个它所依赖的模块列表.例如，这里是我的模块，A、B、C、D 和 E A 没有依赖项 B 依赖于 A、C 和 E C 依赖于 A D 依赖于 A E 取决于 C 和 A 我想解决依赖关系并生成一个看起来
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将有向无环图 (DAG) 转换为树
我正在尝试实现算法以将有向无环图转换为树(为了好玩，学习，kata，命名).于是我想出了Node的数据结构: ///////在 DAG 或 Tree 中重新设置节点//////节点的值公共类节点{//////创建一个没有子节点的节点//////节点的值公共节点(T值){价值 = 价值；ChildNodes =
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Apache Airflow 调度程序不会在预定时间触发 DAG
当我安排 DAG 在每天的特定时间运行时，DAG 根本不会执行.但是，当我重新启动 Airflow 网络服务器和调度程序时，DAG 会在该特定日期的预定时间执行一次，并且不会从第二天开始执行.我正在使用带有 python 2.7.6 的 Airflow 版本 v1.7.1.3.这是 DAG 代码: from 气流导入 DAG从airflow.operators.bash_operator 导入B
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任务的有向无环图的并行执行
我有一个任务列表[Task-A,Task-B,Task-C,Task-D, ...]. 一项任务可以选择性地依赖于其他任务. 例如: A 可以依赖 3 个任务:B、C 和 D B 可以依赖于 2 个任务:C 和 E 它基本上是一个有向无环图，只有在执行依赖任务之后才能执行任务. 现在可能会发生这样的情况，即在任何时间点都有多个任务准备好执行.在这种情况下，我们可以并行运行它
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Javascript有向无环图库?(不需要图形可视化)
我有一个最好用图表表示的数据集.它由具有有向边的 6 或 7 种不同“类型"的节点组成(相互依赖，保证没有循环依赖).数据集本质上是一个分层配置的模板，用户需要能够从不同的层中选择所需的配置的点点滴滴，并自动引入相关的位. 一般的 UI 需求是让用户从多选框(每个节点类型一个这样的框)中选择或取消选择项目，并在其他框中选择或取消选择“依赖"项目需要.我需要能够从服务器下拉数据集，让用户选择所
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BFS与拓扑排序的关系
拓扑排序可以使用 DFS(边缘反转)和队列来完成.BFS 也可以使用队列来完成.使用队列进行 BFS 时元素的存储和检索方式与使用队列进行拓扑排序时的元素存储和检索方式之间是否存在任何关系.澄清会有所帮助.谢谢. 解决方案 BFS 从源节点开始逐层遍历，使得节点按照离源的距离的顺序出现，这也意味着父节点出现在子节点之前位于下一级的节点. 这可能看起来像我们在拓扑排序中需要的东西，但是
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如何分配“级别"到无环有向图的顶点?
我有一个无环有向图.我想以某种方式为每个顶点分配级别，以保证如果边(v1，v2)在图中，则级别(v1)> 级别(v2).如果 level(v1) = level(v3) 只要 (v1,v2) 和 (v3,v2) 在图中，我也希望它.此外，可能的级别是离散的(也可以将它们视为自然数).理想的情况是 level(v1) = level(v2) + 1 每当 (v1,v2) 在图中并且没有其他从 v1
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DAG 中的最长路径
要找到 DAG 中最长的路径，我知道 2 种算法:算法 1:进行拓扑排序 + 对排序结果使用动态规划 ~ 或 ~ 算法 2:枚举 DAG 中的所有路径使用DFS，记录最长.似乎使用 DFS 枚举所有路径比算法 1 具有更好的复杂性.这是真的吗? 解决方案 您的第二个选项不正确:DFS 不会探索所有可能的路径，除非您的图形是一棵树或一片森林，并且您从根开始.我知道的第二种算法是否定权重并找到
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在有向无环图中找到最低共同祖先的算法?
想象一个有向无环图如下，其中: “A"是根(总是只有一个根) 每个节点都知道它的父节点 节点名称是任意的 - 无法从中推断出任何内容 我们从另一个来源知道节点是按照 A 到 G 的顺序添加到树中的(例如，它们是在版本控制系统中提交的) 我可以使用什么算法来确定两个任意节点的最低共同祖先(LCA)，例如，以下的共同祖先: B 和 E 是 B D 和 F 是 B 注意:
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“git log --graph"或“hg graphlog"如何工作?
我知道 Git 中的历史记录存储在称为 DAG 的数据结构中.我听说过 DFS 并且知道它有点相关. 我很好奇，git log --graph 或 hg graphlog 之类的程序是如何绘制历史的?我一直觉得把车道和所有东西画得这么漂亮很复杂. 有人可以写一些伪代码来演示它吗? 注意:我尝试查看 Git 或 hg 的代码，但很难理解并大致了解正在发生的事情. 解决方案
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DAG 如何在 RDD 的幕后工作?
Spark 研究论文规定了一种基于经典 Hadoop 的新分布式编程模型MapReduce，声称在许多情况下特别是在机器学习方面的简化和巨大的性能提升.然而，本文似乎缺乏用有向无环图揭示弹性分布式数据集上内部机制的材料. 是否应该通过研究源代码来更好地学习? 解决方案 我什至一直在网上寻找有关 spark 如何从 RDD 计算 DAG 并随后执行任务的信息. 在高层次上，当在
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在邻接表中查找所有连接的节点
我有一个 DAG 的邻接列表，我需要从所有节点中找到所有连接的节点，例如:对于下面的 DAG 1 ->3 ->42 ->43 ->24 ->55 ->空值 我需要这个: 1 ->{2, 3, 4, 5}2 ->{4, 5}3 ->{2, 4, 5}4 ->{5}5 ->空值 有什么有效的算法吗? 解决方案 正如您提到的 DAG，您可以使用以下算法将所有连接的组件获取到给定的顶点:-
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Airflow - 记录触发 dag 的用户
我尝试在终止 postgres 挂起查询的气流中记录触发我的 DAG 的用户，但它不起作用.你能帮忙看看有什么问题吗?我错过了什么?当我检查气流中的日志而不是用户名时，到处都是“无". utils.py(描述会话逻辑的地方) 导入日志从airflow.models.log 导入日志从airflow.utils.db 导入create_session从airflow.operators.py
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