带有示例的实用指南
Posted: Tue Jan 07, 2025 8:17 am
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工作流和数据管道通常需要精确协调，以确保任务按正确的顺序执行。有向无环图 (GAD) 是有效管理这些工作流程并避免错误的强大工具。
在本文中，我们将探讨 DAG 及其在数据工程中的重要性，回顾它们的一些应用，并通过Airflow的实际示例了解如何使用它们。
什么是 DAG？
要了解 DAG 是什么，我们首先定义一些关键概念。在计算中，图 它是一种由节点 巴拿马电话数据 和边组成的非线性数据结构。节点表示单个实体或对象，而边连接这些节点并表示它们之间的关系或连接。
在有向图中，这些边具有特定的方向，表示节点之间的单向关系。这意味着如果存在从节点 A 到节点 B 的边，则意味着从 A 到 B 的连接，但不一定从 B 到 A。
该图像在顶部显示了一个有向图，其中三个节点相互连接。底部是一个无向图，其中最后两个节点具有双向关系。
有向图的视觉解释。图片来源：天文学家
轨迹是由有向边连接的节点序列。从特定节点开始，沿着边的方向到达另一个节点。路径可以是任意长度，从单个节点到多个节点的序列，只要边缘的方向一致即可。
现在我们有了一些基本的定义，让我们看看什么是 DAG：DAG 是一个没有有向循环的有向图，其中每个节点代表一个特定的任务，每条边表示它们之间的依赖关系。
左侧显示一张非循环图，其中四个任务在一个无循环的情况下相互连接。右侧是一个非无环图，其中任务 1 和任务 4 具有形成循环的关系非循环图的视觉解释。图片来源：天文学家
DAG 的关键在于它们是非循环的，这意味着一旦从某个节点开始，就只能向前移动，而永远不会返回到前一个节点。这确保了任务可以按顺序执行，而不会导致无限循环。 DAG 通常具有层次结构，其中任务被组织成级别或层。较高级别的任务通常依赖于较低级别任务的完成。
门课程可以帮助您学习如何有效地创建和管理 DA
工作流和数据管道通常需要精确协调，以确保任务按正确的顺序执行。有向无环图 (GAD) 是有效管理这些工作流程并避免错误的强大工具。
在本文中，我们将探讨 DAG 及其在数据工程中的重要性，回顾它们的一些应用，并通过Airflow的实际示例了解如何使用它们。
什么是 DAG？
要了解 DAG 是什么，我们首先定义一些关键概念。在计算中，图 它是一种由节点 巴拿马电话数据 和边组成的非线性数据结构。节点表示单个实体或对象，而边连接这些节点并表示它们之间的关系或连接。
在有向图中，这些边具有特定的方向，表示节点之间的单向关系。这意味着如果存在从节点 A 到节点 B 的边，则意味着从 A 到 B 的连接，但不一定从 B 到 A。
该图像在顶部显示了一个有向图，其中三个节点相互连接。底部是一个无向图，其中最后两个节点具有双向关系。
有向图的视觉解释。图片来源：天文学家
轨迹是由有向边连接的节点序列。从特定节点开始，沿着边的方向到达另一个节点。路径可以是任意长度，从单个节点到多个节点的序列，只要边缘的方向一致即可。
现在我们有了一些基本的定义，让我们看看什么是 DAG：DAG 是一个没有有向循环的有向图，其中每个节点代表一个特定的任务，每条边表示它们之间的依赖关系。
左侧显示一张非循环图，其中四个任务在一个无循环的情况下相互连接。右侧是一个非无环图，其中任务 1 和任务 4 具有形成循环的关系非循环图的视觉解释。图片来源：天文学家
DAG 的关键在于它们是非循环的，这意味着一旦从某个节点开始，就只能向前移动，而永远不会返回到前一个节点。这确保了任务可以按顺序执行，而不会导致无限循环。 DAG 通常具有层次结构，其中任务被组织成级别或层。较高级别的任务通常依赖于较低级别任务的完成。
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