DAGのスケジュール設定

Python で学ぶ Apache Airflow 入門

Mike Metzger

Data Engineer

DAG実行

ある時点におけるワークフローの実行インスタンス
手動または schedule で実行可能
ワークフローとタスクの状態を管理
- running
- failed
- success

¹ https://airflow.apache.org/docs/stable/scheduler.html

DAG実行ビュー

全DAGの最近の実行を一覧表示するAirflow DAG実行ページ

DAG実行の状態

各実行の状態列を表示するAirflow DAG実行ページ

スケジュールの詳細

DAG をスケジュールする際の主な属性:

start_date - DAG実行を最初にスケジュールする日時
end_date - 新しいDAGインスタンスの実行を停止する日時（任意）
- start_date と end_date はともに datetime(year, month, day) オブジェクトを使用:
```
 from pendulum import datetime
 start_date=datetime(2026, 4, 10, tz="UTC")
```

スケジュール

schedule の役割:

DAGのスケジュール頻度を指定
start_date と end_date の間で実行
cron 形式、プリセット、またはtimedelta で定義可能

cron構文

5つのフィールドで構成されるcron構文の図

Unix cron 形式に基づく
スペース区切りの5フィールド
* はすべてのインターバルを意味する（例：毎分、毎日）
フィールドにカンマ区切りで複数値を指定可能

cronの例

5つのフィールドで構成されるcron構文の図

0 12 * * *              # Run daily at noon

* * 25 2 *              # Run once per minute on February 25

0,15,30,45 * * * *      # Run every 15 minutes

Airflow スケジューラープリセット

プリセット:

@hourly
@daily
@weekly
@monthly
@yearly

cron相当:

0 * * * *
0 0 * * *
0 0 * * 0
0 0 1 * *
0 0 1 1 *

¹ https://airflow.apache.org/docs/stable/scheduler.html

特殊プリセット

Airflow には3つの特殊な schedule プリセットがあります:

None - スケジュールなし（手動トリガー専用）
@once - 1回のみ実行
@continuous - 前回の実行完了後すぐに再実行

timedelta

pendulum.duration も使用可能
duration(hours=6)
duration(minutes=30)

from pendulum import duration

@dag(
  dag_id="example_dag"
  schedule=duration(days=2)
)

スケジュールの適用

DAG にスケジュールを定義
schedule パラメーターを使用:

@dag(
  dag_id="example_dag",
  schedule="0 12 * * *"
)

@dag(
  dag_id="example_dag",
  schedule="@daily"     
)

スケジュールの注意点

DAG をスケジュールする際、Airflow は以下の動作をします:

開始日を過ぎてから1インターバル経過後に実行
start_date + schedule のタイミングでタスクをスケジュール

'start_date': datetime(2026, 2, 25, tz="UTC")
'schedule': @daily

DAGが最初に実行される最短日時は2026年2月26日

では、練習しましょう！

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