python - Airflow depends_on_past说明

根据official Airflow docs，
直接从task instances上游的task需要处于成功状态。此外，如果设置了dependents_on_past=true，则上一个任务实例需要成功（除非它是该任务的第一次运行）。
众所周知，任务是一种“实例化和参数化”算子。
这就是让我困惑的地方。例如：

DAG: {op_1} -> {op_2} -> {op_3}

{op2.2}是一个简单的Python运算符，它从{op1}取1个参数并进行填充；
据我所知，OPY2（PARAM1）和OPY2（PARAM2）被认为是2个不同的任务。
如果depends_on_past设置为true，则：
如果OPY2（PARAME1）仍在运行，可以运行OPAR2（PARAME2）吗？
如果opy2（PARAME1）在上一次运行中失败，那么OPY2（PARAME1）可以在当前运行中运行吗？

最佳答案

从官方docs获取触发规则：
depends_on_past（布尔值）设置为true时，如果任务的上一个计划未成功，则不会触发任务。
因此，除非以前的dag运行失败，depends_on_past不应成为一个因素，否则如果以前的运行成功执行了任务，则根本不会影响当前的运行。

关于python - Airflow depends_on_past说明，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/48658594/