Python 如何从不同的开始时间部署修改后的气流dag?

Python 如何从不同的开始时间部署修改后的气流dag?,python,airflow,Python,Airflow,假设调度程序停止了5个小时,我让dag每小时调度两次。现在,当我重新启动调度程序时,我不想回填所有丢失的实例,而是希望它从当前一小时开始继续运行。我确定您不再等待答案,但作为参考,这里介绍了这一点: “当需要更改开始日期和计划间隔时,请更改dag的名称(也称为dag id)-我遵循约定:my_dag_v1、my_dag_v2、my_dag_v3、my_dag_v4等。” 要实现此行为,可以在DAG开始时使用最近使用的latestonloyoperator。但是,它目前不是发布版本的一部分(1.7

假设调度程序停止了5个小时,我让dag每小时调度两次。现在,当我重新启动调度程序时,我不想回填所有丢失的实例,而是希望它从当前一小时开始继续运行。

我确定您不再等待答案,但作为参考,这里介绍了这一点:

“当需要更改开始日期和计划间隔时,请更改dag的名称(也称为dag id)-我遵循约定:my_dag_v1、my_dag_v2、my_dag_v3、my_dag_v4等。”


要实现此行为,可以在DAG开始时使用最近使用的
latestonloyoperator
。但是,它目前不是发布版本的一部分(1.7.1.3是本文撰写时的最新版本)。

如果我们更改dag_id,我们也将丢失历史运行统计数据。