Wprowadzenie do Apache Airflow w Pythonie
Mike Metzger
Data Engineer

on_failure_callback – przebieg DAG-a / zadanie kończy się błędemon_success_callback – przebieg DAG-a / zadanie kończy się sukcesemon_retry_callbackon_skipped_callbackon_execute_callback
contextcontext zawiera informacje o przebiegu DAG-a / zadaniucontext["dag"].dag_id – nazwa DAG-acontext["task_instance"].task_id – nazwa zadaniacontext["logical_date"] – data przebiegu DAG-acontextdef alert_on_failure(context):dag_id = context["dag"].dag_id task_id = context["task_instance"].task_id print(f"Task {task_id} in DAG {dag_id} has failed.")
def alert_on_failure(context): dag_id = context["dag"].dag_id task_id = context["task_instance"].task_id print(f"Task {task_id} in Dag {dag_id} has failed.")@dag(on_failure_callback=alert_on_failure) def sales_etl_dag(): @task() def data_import_task(): raise ValueError("Simulated failure")# Task data_import_task in Dag sales_etl_dag has failed.
SmtpNotifier – wysyła alerty e-mailSlackNotifier – publikuje wiadomości na kanale Slack
airflow.providers.smtp.notifications.smtpfrom_email i tosubject, html_content i inne@dag(dag_id=`sales_etl_dag`,
on_failure_callback=SmtpNotifier(
to='[email protected]',
from_email='[email protected]',
subject='Dag sales_etl_dag has failed'
)
)

Wprowadzenie do Apache Airflow w Pythonie