在任务 success/failure 上重新安排 DAG
Reschedule DAG on task success/failure
考虑一个非常简单的 Apache Airflow DAG：
FileSensor -> PythonOperator
其中 FileSensor 正在等待一些文件出现（poke_interval 相对较短）并且 PythonOperator 处理这些文件。此 DAG 被无限期地安排为 @once 至 运行 - 我如何将其设置为在成功（或失败）后从 PythonOperator 中再次重新安排为 运行？
总的来说，我认为 Elad 的建议可能会奏效，但我认为这是一种不好的做法。 DAG 的设计（和名称）是非循环的，因此在其中创建任何类型的循环都可能导致它出现意外行为。
同样根据 Airflow 文档，如果您计划使用外部 dag 触发器，您应该将 dag 计划设置为 None。就我个人而言，我不确定它是否一定会破坏某些东西，但它绝对可以为您提供意想不到的输出。如果出现问题，您稍后也可能需要更长的时间来调试它。
恕我直言，更好的方法是让您尝试并重新考虑您的设计。如果您需要在失败时重新安排 dag，您可以利用传感器 https://www.astronomer.io/guides/what-is-a-sensor 的重新安排模式。不确定为什么要在成功时重新运行它，如果是源中有多个文件的情况，我想说的是在 dag 脚本中创建具有可变参数和 for 循环的多个传感器。
就像 @Elad suggested, TriggerDagRunOperator 一样。结合 reset_dag_run 和 execution_date 参数，我能够解决这个问题。
考虑一个非常简单的 Apache Airflow DAG：
FileSensor -> PythonOperator
其中 FileSensor 正在等待一些文件出现（poke_interval 相对较短）并且 PythonOperator 处理这些文件。此 DAG 被无限期地安排为 @once 至 运行 - 我如何将其设置为在成功（或失败）后从 PythonOperator 中再次重新安排为 运行？
总的来说，我认为 Elad 的建议可能会奏效，但我认为这是一种不好的做法。 DAG 的设计（和名称）是非循环的，因此在其中创建任何类型的循环都可能导致它出现意外行为。
同样根据 Airflow 文档，如果您计划使用外部 dag 触发器，您应该将 dag 计划设置为 None。就我个人而言，我不确定它是否一定会破坏某些东西，但它绝对可以为您提供意想不到的输出。如果出现问题，您稍后也可能需要更长的时间来调试它。
恕我直言，更好的方法是让您尝试并重新考虑您的设计。如果您需要在失败时重新安排 dag，您可以利用传感器 https://www.astronomer.io/guides/what-is-a-sensor 的重新安排模式。不确定为什么要在成功时重新运行它，如果是源中有多个文件的情况，我想说的是在 dag 脚本中创建具有可变参数和 for 循环的多个传感器。
就像 @Elad suggested, TriggerDagRunOperator 一样。结合 reset_dag_run 和 execution_date 参数，我能够解决这个问题。