Python 如何设置气流中DAG之间的依赖关系？

我正在使用计划批处理作业。我有一个DAG（A）每晚运行，另一个DAG（B）每月运行一次。B取决于A是否已成功完成。但是，B需要很长时间才能运行，因此我希望将其保存在单独的DAG中，以便更好地报告SLA

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如何使DAG B的运行依赖于DAG a在同一天的成功运行？

您可以使用名为ExternalTaskSensor的操作符实现此行为。 DAG（B）中的任务（B1）将被安排，并等待DAG（a）中的任务（A2）成功

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它看起来也可以使用，您可以使用可调用的python来添加一些逻辑。如本文所述：

当需要跨DAG依赖时，通常有两个要求：

DAG

B上的任务
B1
需要在DAG
A上的任务
A1
完成后运行。这可以通过使用
ExternalTaskSensor
来实现，正如其他人所提到的：

B1 = ExternalTaskSensor(task_id="B1",
                        external_dag_id='A',
                        external_task_id='A1',
                        mode="reschedule")

当用户在DAG

A

上清除任务

A1

时，我们希望在DAG

B

上清除任务

B1

，让它重新运行。这可以使用

ExternalTaskMarker

（从Airflow v1.10.8开始）实现

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有关更多详细信息，请参阅关于跨DAG依赖关系的文档：

但我们将无法可视化依赖关系，对吗？@nono是的。你不会的。这是推荐的方法吗？我有一个每天的任务，需要等待DagA（包括5个任务）和DagB（5个单独的任务）。我的DagC应该等待这两个都成功，然后从数据库中查询两个表，聚合并联接它们，然后发送一些电子邮件/文件。@不，我想您可以编写一些东西来解析所有dag定义文件，找到ExternalTaskSensor dag引用并生成网络图。当使用上行/下行函数（和位移位快捷方式）将DAG加载到调度程序中时，必须发生类似的情况。这将稍微复杂一些，因为您需要查看所有dag定义。这是个好主意，绝对可行。我想另一种方法——使用较少的DAG和许多子DAG——就是这种功能的重点。是的，triggerDagRunOp可以用来处理DAG之间的依赖关系，但是，当有更多相互依赖的DAG时，这个过程是很棘手的。气流中似乎缺少此功能。你知道开发人员是否打算朝这个方向做吗？@ozw1z5rd我建议你去：或询问gitter或thea airflow邮件列表。不幸的是，

ExternalTaskMarker

目前在airflow 2.0.1中由于

A1 = ExternalTaskMarker(task_id="A1", 
                        external_dag_id="B",
                        external_task_id="B1")