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composer-1.17.1-airflow-2.1.2中的XCom在Xcom部分中不可见。

在composer-1.17.1-airflow-2.1.2中,XComs在DAG之间共享数据非常重要。如果您的XComs在Xcom部分中不可见,请确保它们在DAG任务之间正确传递。检查您的代码中是否正确使用了xcom_push和xcom_pull。也可以尝试在设置中使用AIRFLOW__CORE__LOAD_EXAMPLES并重新启动webserver和scheduler。这应该解决此问题。例如:

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

default_args = {
   'owner': 'airflow',
   'depends_on_past': False,
   'start_date': datetime(2022, 1, 1),
   'email': ['airflow@example.com'],
   'email_on_failure': False,
   'email_on_retry': False,
   'retries': 1,
   'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
   'my_dag',
   default_args=default_args,
   description='A simple DAG',
   schedule_interval=timedelta(days=1),
)

def create_message():
   message = 'Hello, world'
   return message

def print_message(**context):
   message = context['task_instance'].xcom_pull(task_ids='task1')
   print(message)

task1 = PythonOperator(
   task_id='task1',
   python_callable=create_message,
   dag=dag,
)

task2 = PythonOperator(
   task_id='task2',
   python_callable=print_message,
   provide_context=True,
   dag=dag,
)

task1 >> task2
本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
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最佳实践
1 前提条件以下示例基于添加了 Airflow 服务的 Hadoop 类型集群,集群创建操作详见:创建集群。 2 工作流实现指引2.1 正确定义 Airflow TaskAirflow 是一个编程式的工作流调度组件,给予我们自由度的同时,也附带着一些因实现不规范导致任务执行不符合预期的风险,下面通过一些说明指引您正确编写Task 逻辑。 我们应该像对待数据库领域中的事务一样去对待 Airflow 中的 task,这意味着一些不完整的数据不应该在任务结束时落到 HDFS 或...

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