Créer des pipelines de données avec Airflow
Volker Janz
Senior Developer Advocate at Astronomer

Mode poke (par défaut)
from airflow.providers.standard.sensors.filesystem \
import FileSensor
wait = FileSensor(
task_id="wait",
filepath="/data/report.csv",
mode="poke",
poke_interval=30,
)
Mode reschedule
from airflow.providers.standard.sensors.filesystem \
import FileSensor
wait = FileSensor(
task_id="wait",
filepath="/data/report.csv",
mode="reschedule",
poke_interval=300,
)

from airflow.providers.standard.sensors.filesystem import FileSensor wait_for_data = FileSensor( task_id="wait_for_data", filepath="/data/incoming/report.csv",deferrable=True,poke_interval=30, timeout=3600, )
poke_interval et timeout s'appliquent toujours| Mode | Idéal pour | Emplacement de travailleur |
|---|---|---|
| poke | Courtes attentes (< 1 min) | Retenu tout du long |
| reschedule | Attentes moyennes, sans Triggerer | Libéré entre vérifications |
| reportable | Longues attentes, nombreux capteurs | Jamais utilisé |
AIRFLOW__OPERATORS__DEFAULT_DEFERRABLE=True
deferrable=False au besoinCréer des pipelines de données avec Airflow