Scrivere DAG Airflow

Cloud Composer 3 | Cloud Composer 2 | Cloud Composer 1

Questa guida mostra come scrivere un grafo diretto aciclico (DAG) di Apache Airflow in esecuzione in un ambiente Cloud Composer.

Poiché Apache Airflow non fornisce un forte isolamento di DAG e attività, ti consigliamo di utilizzare ambienti di produzione e test separati per evitare interferenze tra i DAG. Per ulteriori informazioni, consulta Testare i DAG.

Strutturare un DAG Airflow

Un DAG di Airflow è definito in un file Python ed è composto dai seguenti componenti:

  • Definizione del DAG
  • Operatori Airflow
  • Rapporti con gli operatori

I seguenti snippet di codice mostrano esempi di ciascun componente fuori contesto.

Definizione di un DAG

L'esempio seguente mostra una definizione di DAG di Airflow:

Airflow 2 

import datetime

from airflow import models

default_dag_args = {
    # The start_date describes when a DAG is valid / can be run. Set this to a
    # fixed point in time rather than dynamically, since it is evaluated every
    # time a DAG is parsed. See:
    # https://airflow.apache.org/faq.html#what-s-the-deal-with-start-date
    "start_date": datetime.datetime(2018, 1, 1),
}

# Define a DAG (directed acyclic graph) of tasks.
# Any task you create within the context manager is automatically added to the
# DAG object.
with models.DAG(
    "composer_sample_simple_greeting",
    schedule_interval=datetime.timedelta(days=1),
    default_args=default_dag_args,
) as dag:

Airflow 1 

import datetime

from airflow import models

default_dag_args = {
    # The start_date describes when a DAG is valid / can be run. Set this to a
    # fixed point in time rather than dynamically, since it is evaluated every
    # time a DAG is parsed. See:
    # https://airflow.apache.org/faq.html#what-s-the-deal-with-start-date
    "start_date": datetime.datetime(2018, 1, 1),
}

# Define a DAG (directed acyclic graph) of tasks.
# Any task you create within the context manager is automatically added to the
# DAG object.
with models.DAG(
    "composer_sample_simple_greeting",
    schedule_interval=datetime.timedelta(days=1),
    default_args=default_dag_args,
) as dag:

Operatori e attività

Gli operatori Airflow descrivono il lavoro da svolgere. Un'attività task è un'istanza specifica di un operatore.

Airflow 2 

from airflow.operators.bash import BashOperator
from airflow.operators.python import PythonOperator

    def greeting():
        import logging

        logging.info("Hello World!")

    # An instance of an operator is called a task. In this case, the
    # hello_python task calls the "greeting" Python function.
    hello_python = PythonOperator(task_id="hello", python_callable=greeting)

    # Likewise, the goodbye_bash task calls a Bash script.
    goodbye_bash = BashOperator(task_id="bye", bash_command="echo Goodbye.")

Airflow 1 

from airflow.operators import bash_operator
from airflow.operators import python_operator

    def greeting():
        import logging

        logging.info("Hello World!")

    # An instance of an operator is called a task. In this case, the
    # hello_python task calls the "greeting" Python function.
    hello_python = python_operator.PythonOperator(
        task_id="hello", python_callable=greeting
    )

    # Likewise, the goodbye_bash task calls a Bash script.
    goodbye_bash = bash_operator.BashOperator(
        task_id="bye", bash_command="echo Goodbye."
    )

Relazioni tra attività

Le relazioni tra le attività descrivono l'ordine in cui il lavoro deve essere completato.

Airflow 2 

# Define the order in which the tasks complete by using the >> and <<
# operators. In this example, hello_python executes before goodbye_bash.
hello_python >> goodbye_bash

Airflow 1 

# Define the order in which the tasks complete by using the >> and <<
# operators. In this example, hello_python executes before goodbye_bash.
hello_python >> goodbye_bash

Esempio di flusso di lavoro DAG completo in Python

Il seguente workflow è un modello DAG funzionante completo composto da due attività: un'attività hello_python e un'attività goodbye_bash:

Airflow 2 


import datetime

from airflow import models

from airflow.operators.bash import BashOperator
from airflow.operators.python import PythonOperator



default_dag_args = {
    # The start_date describes when a DAG is valid / can be run. Set this to a
    # fixed point in time rather than dynamically, since it is evaluated every
    # time a DAG is parsed. See:
    # https://airflow.apache.org/faq.html#what-s-the-deal-with-start-date
    "start_date": datetime.datetime(2018, 1, 1),
}

# Define a DAG (directed acyclic graph) of tasks.
# Any task you create within the context manager is automatically added to the
# DAG object.
with models.DAG(
    "composer_sample_simple_greeting",
    schedule_interval=datetime.timedelta(days=1),
    default_args=default_dag_args,
) as dag:
    def greeting():
        import logging

        logging.info("Hello World!")

    # An instance of an operator is called a task. In this case, the
    # hello_python task calls the "greeting" Python function.
    hello_python = PythonOperator(task_id="hello", python_callable=greeting)

    # Likewise, the goodbye_bash task calls a Bash script.
    goodbye_bash = BashOperator(task_id="bye", bash_command="echo Goodbye.")

    # Define the order in which the tasks complete by using the >> and <<
    # operators. In this example, hello_python executes before goodbye_bash.
    hello_python >> goodbye_bash

Airflow 1 


import datetime

from airflow import models

from airflow.operators import bash_operator
from airflow.operators import python_operator



default_dag_args = {
    # The start_date describes when a DAG is valid / can be run. Set this to a
    # fixed point in time rather than dynamically, since it is evaluated every
    # time a DAG is parsed. See:
    # https://airflow.apache.org/faq.html#what-s-the-deal-with-start-date
    "start_date": datetime.datetime(2018, 1, 1),
}

# Define a DAG (directed acyclic graph) of tasks.
# Any task you create within the context manager is automatically added to the
# DAG object.
with models.DAG(
    "composer_sample_simple_greeting",
    schedule_interval=datetime.timedelta(days=1),
    default_args=default_dag_args,
) as dag:
    def greeting():
        import logging

        logging.info("Hello World!")

    # An instance of an operator is called a task. In this case, the
    # hello_python task calls the "greeting" Python function.
    hello_python = python_operator.PythonOperator(
        task_id="hello", python_callable=greeting
    )

    # Likewise, the goodbye_bash task calls a Bash script.
    goodbye_bash = bash_operator.BashOperator(
        task_id="bye", bash_command="echo Goodbye."
    )

    # Define the order in which the tasks complete by using the >> and <<
    # operators. In this example, hello_python executes before goodbye_bash.
    hello_python >> goodbye_bash

Per ulteriori informazioni sulla definizione dei DAG di Airflow, consulta il tutorial su Airflow e i concetti di Airflow.

Operatori Airflow

Gli esempi seguenti mostrano alcuni operatori Airflow popolari. Per un riferimento autorevole degli operatori Airflow, consulta la Guida di riferimento di operatori e hook e l'indice dei provider.

BashOperator

Utilizza BashOperator per eseguire programmi a riga di comando.

Airflow 2 

from airflow.operators import bash

    # Create BigQuery output dataset.
    make_bq_dataset = bash.BashOperator(
        task_id="make_bq_dataset",
        # Executing 'bq' command requires Google Cloud SDK which comes
        # preinstalled in Cloud Composer.
        bash_command=f"bq ls {bq_dataset_name} || bq mk {bq_dataset_name}",
    )

Airflow 1 

from airflow.operators import bash_operator

    # Create BigQuery output dataset.
    make_bq_dataset = bash_operator.BashOperator(
        task_id="make_bq_dataset",
        # Executing 'bq' command requires Google Cloud SDK which comes
        # preinstalled in Cloud Composer.
        bash_command=f"bq ls {bq_dataset_name} || bq mk {bq_dataset_name}",
    )

Cloud Composer esegue i comandi forniti in uno script Bash su un worker Airflow. Il worker è un container Docker basato su Debian e include diversi pacchetti.

PythonOperator

Utilizza PythonOperator per eseguire codice Python arbitrario.

Cloud Composer esegue il codice Python in un container che include i pacchetti per la versione dell'immagine Cloud Composer utilizzata nel tuo ambiente.

Per installare pacchetti Python aggiuntivi, consulta Installazione delle dipendenze Python.

Google Cloud Operatori

Per eseguire attività che utilizzano i prodotti Google Cloud , utilizza gli operatori AirflowGoogle Cloud . Ad esempio, gli operatori BigQuery eseguono query ed elaborano i dati in BigQuery.

Esistono molti altri operatori Airflow per Google Cloud e singoli servizi forniti da Google Cloud. Per l'elenco completo, vedi Google Cloud Operatori.

Airflow 2 

from airflow.providers.google.cloud.operators import bigquery
from airflow.providers.google.cloud.transfers import bigquery_to_gcs

    bq_recent_questions_query = bigquery.BigQueryInsertJobOperator(
        task_id="bq_recent_questions_query",
        configuration={
            "query": {
                "query": RECENT_QUESTIONS_QUERY,
                "useLegacySql": False,
                "destinationTable": {
                    "projectId": project_id,
                    "datasetId": bq_dataset_name,
                    "tableId": bq_recent_questions_table_id,
                },
            }
        },
        location=location,
    )

Airflow 1 

from airflow.contrib.operators import bigquery_operator

    # Query recent StackOverflow questions.
    bq_recent_questions_query = bigquery_operator.BigQueryOperator(
        task_id="bq_recent_questions_query",
        sql="""
        SELECT owner_display_name, title, view_count
        FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_questions`
        WHERE creation_date < CAST('{max_date}' AS TIMESTAMP)
            AND creation_date >= CAST('{min_date}' AS TIMESTAMP)
        ORDER BY view_count DESC
        LIMIT 100
        """.format(
            max_date=max_query_date, min_date=min_query_date
        ),
        use_legacy_sql=False,
        destination_dataset_table=bq_recent_questions_table_id,
    )

EmailOperator

Utilizza EmailOperator per inviare email da un DAG. Per inviare email da un ambiente Cloud Composer, configura l'ambiente per utilizzare SendGrid.

Airflow 2 

from airflow.operators import email

    # Send email confirmation (you will need to set up the email operator
    # See https://cloud.google.com/composer/docs/how-to/managing/creating#notification
    # for more info on configuring the email operator in Cloud Composer)
    email_summary = email.EmailOperator(
        task_id="email_summary",
        to="{{var.value.email}}",
        subject="Sample BigQuery notify data ready",
        html_content="""
        Analyzed Stack Overflow posts data from {min_date} 12AM to {max_date}
        12AM. The most popular question was '{question_title}' with
        {view_count} views. Top 100 questions asked are now available at:
        {export_location}.
        """.format(
            min_date=min_query_date,
            max_date=max_query_date,
            question_title=(
                "{{ ti.xcom_pull(task_ids='bq_read_most_popular', "
                "key='return_value')[0][0] }}"
            ),
            view_count=(
                "{{ ti.xcom_pull(task_ids='bq_read_most_popular', "
                "key='return_value')[0][1] }}"
            ),
            export_location=output_file,
        ),
    )

Airflow 1 

from airflow.operators import email_operator

    # Send email confirmation
    email_summary = email_operator.EmailOperator(
        task_id="email_summary",
        to="{{var.value.email}}",
        subject="Sample BigQuery notify data ready",
        html_content="""
        Analyzed Stack Overflow posts data from {min_date} 12AM to {max_date}
        12AM. The most popular question was '{question_title}' with
        {view_count} views. Top 100 questions asked are now available at:
        {export_location}.
        """.format(
            min_date=min_query_date,
            max_date=max_query_date,
            question_title=(
                "{{ ti.xcom_pull(task_ids='bq_read_most_popular', "
                "key='return_value')[0][0] }}"
            ),
            view_count=(
                "{{ ti.xcom_pull(task_ids='bq_read_most_popular', "
                "key='return_value')[0][1] }}"
            ),
            export_location=output_file,
        ),
    )

Notifiche in caso di errore dell'operatore

Imposta email_on_failure su True per inviare una notifica via email quando un operatore nel DAG non riesce. Per inviare notifiche via email da un ambiente Cloud Composer, devi configurare l'ambiente in modo che utilizzi SendGrid.

Airflow 2 

from airflow import models

default_dag_args = {
    "start_date": yesterday,
    # Email whenever an Operator in the DAG fails.
    "email": "{{var.value.email}}",
    "email_on_failure": True,
    "email_on_retry": False,
    "retries": 1,
    "retry_delay": datetime.timedelta(minutes=5),
    "project_id": project_id,
}

with models.DAG(
    "composer_sample_bq_notify",
    schedule_interval=datetime.timedelta(weeks=4),
    default_args=default_dag_args,
) as dag:

Airflow 1 

from airflow import models

default_dag_args = {
    "start_date": yesterday,
    # Email whenever an Operator in the DAG fails.
    "email": "{{var.value.email}}",
    "email_on_failure": True,
    "email_on_retry": False,
    "retries": 1,
    "retry_delay": datetime.timedelta(minutes=5),
    "project_id": "{{var.value.gcp_project}}",
}

with models.DAG(
    "composer_sample_bq_notify",
    schedule_interval=datetime.timedelta(weeks=4),
    default_args=default_dag_args,
) as dag:

Linee guida per il flusso di lavoro DAG

  • Inserisci le librerie Python personalizzate nell'archivio ZIP di un DAG in una directory nidificata. Non inserire le librerie nel livello superiore della directory DAG.

    Quando Airflow esegue la scansione della cartella dags/, controlla solo i DAG nei moduli Python che si trovano nel livello superiore della cartella DAG e nel livello superiore di un archivio ZIP che si trova anche nella cartella dags/ di primo livello. Se Airflow rileva un modulo Python in un archivio ZIP che non contiene le sottostringhe airflow e DAG, interrompe l'elaborazione dell'archivio ZIP. Airflow restituisce solo i DAG trovati fino a quel momento.

  • Utilizza Airflow 2 anziché Airflow 1.

    La community di Airflow non pubblica più nuove release secondarie o patch per Airflow 1.

  • Per la tolleranza agli errori, non definire più oggetti DAG nello stesso modulo Python.

  • Non utilizzare i SubDAG. In alternativa, raggruppa le attività all'interno dei DAG.

  • Inserisci i file richiesti al momento dell'analisi del DAG nella cartella dags/, non nella cartella data/.

  • Implementa i test delle unità per i tuoi DAG.

  • Testa i DAG sviluppati o modificati come consigliato nelle istruzioni per il test dei DAG.

  • Verifica che i DAG sviluppati non aumentino troppo i tempi di analisi dei DAG.

  • Le attività Airflow possono non riuscire per diversi motivi. Per evitare errori durante l'esecuzione dell'intero DAG, ti consigliamo di attivare i tentativi di esecuzione delle attività. Se imposti il numero massimo di tentativi su 0, non vengono eseguiti tentativi.

    Ti consigliamo di eseguire l'override dell'opzione default_task_retries con un valore per i tentativi di ripetizione dell'attività diverso da 0. Inoltre, puoi impostare il parametro retries a livello di attività.

  • Se vuoi utilizzare la GPU nelle attività Airflow, crea un cluster GKE separato basato su nodi che utilizzano macchine con GPU. Utilizza GKEStartPodOperator per eseguire le attività.

  • Evita di eseguire attività che richiedono un utilizzo elevato di CPU e memoria nel pool di nodi del cluster in cui vengono eseguiti altri componenti di Airflow (scheduler, worker, server web). Utilizza invece KubernetesPodOperator o GKEStartPodOperator.

  • Quando esegui il deployment dei DAG in un ambiente, carica solo i file assolutamente necessari per interpretare ed eseguire i DAG nella cartella /dags.

  • Limita il numero di file DAG nella cartella /dags.

    Airflow analizza continuamente i DAG nella cartella /dags. L'analisi è un processo che scorre la cartella DAG e il numero di file da caricare (con le relative dipendenze) influisce sulle prestazioni dell'analisi DAG e della pianificazione delle attività. È molto più efficiente utilizzare 100 file con 100 DAG ciascuno rispetto a 10.000 file con 1 DAG ciascuno, pertanto è consigliata questa ottimizzazione. Questa ottimizzazione è un equilibrio tra tempo di analisi ed efficienza della creazione e della gestione dei DAG.

    Ad esempio, se vuoi eseguire il deployment di 10.000 file DAG, puoi creare 100 file ZIP contenenti 100 file DAG ciascuno.

    Oltre ai suggerimenti riportati sopra, se hai più di 10.000 file DAG, la generazione di DAG in modo programmatico potrebbe essere una buona opzione. Ad esempio, puoi implementare un singolo file DAG Python che genera un certo numero di oggetti DAG (ad esempio, 20, 100 oggetti DAG).

  • Evita di utilizzare operatori Airflow ritirati. Al loro posto, utilizza le alternative aggiornate.

Domande frequenti sulla scrittura dei DAG

Come faccio a ridurre al minimo la ripetizione del codice se voglio eseguire attività uguali o simili in più DAG?

Ti consigliamo di definire librerie e wrapper per ridurre al minimo la ripetizione del codice.

Come faccio a riutilizzare il codice tra i file DAG?

Inserisci le funzioni di utilità in una libreria Python locale e importa le funzioni. Puoi fare riferimento alle funzioni in qualsiasi DAG che si trova nella cartella dags/ del bucket del tuo ambiente.

Come faccio a ridurre al minimo il rischio di definizioni diverse?

Ad esempio, hai due team che vogliono aggregare i dati non elaborati in metriche relative alle entrate. I team scrivono due attività leggermente diverse che ottengono lo stesso risultato. Definisci le librerie per lavorare con i dati sulle entrate in modo che gli implementatori del DAG debbano chiarire la definizione delle entrate aggregate.

Come faccio a impostare le dipendenze tra i DAG?

Dipende da come vuoi definire la dipendenza.

Se hai due DAG (DAG A e DAG B) e vuoi che DAG B venga attivato dopo DAG A, puoi inserire un TriggerDagRunOperator alla fine di DAG A.

Se il DAG B dipende solo da un artefatto generato dal DAG A, ad esempio un messaggio Pub/Sub, un sensore potrebbe funzionare meglio.

Se il DAG B è strettamente integrato con il DAG A, potresti essere in grado di unire i due DAG in un unico DAG.

Come faccio a trasmettere ID esecuzione univoci a un DAG e ai relativi task?

Ad esempio, vuoi trasmettere i nomi dei cluster Dataproc e i percorsi dei file.

Puoi generare un ID univoco casuale restituendo str(uuid.uuid4()) in un PythonOperator. In questo modo l'ID viene inserito in XComs, in modo che tu possa farvi riferimento in altri operatori tramite i campi basati su modelli.

Prima di generare un uuid, valuta se un ID specifico per DagRun sarebbe più utile. Puoi anche fare riferimento a questi ID nelle sostituzioni Jinja utilizzando le macro.

Come faccio a separare le attività in un DAG?

Ogni attività deve essere un'unità di lavoro idempotente. Di conseguenza, devi evitare di incapsulare un workflow in più passaggi in un'unica attività, ad esempio un programma complesso in esecuzione in un PythonOperator.

Devo definire più attività in un singolo DAG per aggregare i dati di più origini?

Ad esempio, hai più tabelle con dati non elaborati e vuoi creare aggregazioni giornaliere per ogni tabella. Le attività non dipendono l'una dall'altra. Devi creare un'attività e un DAG per ogni tabella o un DAG generale?

Se non hai problemi a condividere le stesse proprietà a livello di DAG per ogni attività, ad esempio schedule_interval, allora è opportuno definire più attività in un unico DAG. In caso contrario, per ridurre al minimo la ripetizione del codice, è possibile generare più DAG da un singolo modulo Python inserendoli nel globals() del modulo.

Come faccio a limitare il numero di attività simultanee in esecuzione in un DAG?

Ad esempio, vuoi evitare di superare i limiti/le quote di utilizzo dell'API o di eseguire troppi processi simultanei.

Puoi definire pool Airflow nell'interfaccia utente web di Airflow e associare le attività ai pool esistenti nei tuoi DAG.

Domande frequenti sull'utilizzo degli operatori

Devo utilizzare DockerOperator?

Ti sconsigliamo di utilizzare DockerOperator, a meno che non venga utilizzato per avviare i container su un'installazione Docker remota (non all'interno del cluster di un ambiente). In un ambiente Cloud Composer l'operatore non ha accesso ai daemon Docker.

Utilizza invece KubernetesPodOperator o GKEStartPodOperator. Questi operatori avviano i pod Kubernetes nei cluster Kubernetes o GKE, rispettivamente. Tieni presente che non consigliamo di avviare i pod nel cluster di un ambiente, perché ciò può portare a una competizione per le risorse.

Devo utilizzare SubDagOperator?

Non è consigliabile utilizzare SubDagOperator.

Utilizza le alternative suggerite in Raggruppare le attività.

Devo eseguire il codice Python solo in PythonOperators per separare completamente gli operatori Python?

A seconda dell'obiettivo, hai a disposizione alcune opzioni.

Se la tua unica preoccupazione è mantenere dipendenze Python separate, puoi utilizzare PythonVirtualenvOperator.

Valuta la possibilità di utilizzare KubernetesPodOperator. Questo operatore ti consente di definire i pod Kubernetes ed eseguirli in altri cluster.

Come faccio ad aggiungere pacchetti binari personalizzati o non PyPI?

Puoi installare pacchetti ospitati in Package Repository privati.

Come faccio a passare argomenti in modo uniforme a un DAG e alle relative attività?

Puoi utilizzare il supporto integrato di Airflow per i template Jinja per passare argomenti che possono essere utilizzati nei campi con template.

Quando avviene la sostituzione del modello?

La sostituzione dei modelli avviene sui worker Airflow appena prima della chiamata alla funzione pre_execute di un operatore. In pratica, i modelli non vengono sostituiti fino a poco prima dell'esecuzione di un'attività.

Come faccio a sapere quali argomenti dell'operatore supportano la sostituzione dei modelli?

Gli argomenti dell'operatore che supportano la sostituzione del modello Jinja2 sono contrassegnati esplicitamente come tali.

Cerca il campo template_fields nella definizione dell'operatore, che contiene un elenco di nomi di argomenti che vengono sostituiti con il modello.

Ad esempio, consulta BashOperator, che supporta i modelli per gli argomenti bash_command e env.

Operatori Airflow deprecati e rimossi

Gli operatori Airflow elencati nella tabella seguente sono obsoleti:

  • Evita di utilizzare questi operatori nei tuoi DAG. Utilizza invece gli operatori di sostituzione aggiornati forniti.

  • Se un operatore è elencato come disponibile, significa che l'ultima release di manutenzione di Cloud Composer (1.20.12) lo include ancora.

  • Alcuni operatori di sostituzione non sono supportati in nessuna versione di Cloud Composer 1. Per utilizzarli, valuta l'upgrade a Cloud Composer 3 o Cloud Composer 2.

Operatore ritirato Stato Operatore di sostituzione Sostituzione disponibile a partire dal giorno
CreateAutoMLTextTrainingJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12 SupervisedFineTuningTrainOperator Operatore sostitutivo non disponibile
GKEDeploymentHook Disponibile nella versione 1.20.12 GKEKubernetesHook Operatore sostitutivo non disponibile
GKECustomResourceHook Disponibile nella versione 1.20.12 GKEKubernetesHook Operatore sostitutivo non disponibile
GKEPodHook Disponibile nella versione 1.20.12 GKEKubernetesHook Operatore sostitutivo non disponibile
GKEJobHook Disponibile nella versione 1.20.12 GKEKubernetesHook Operatore sostitutivo non disponibile
GKEPodAsyncHook Disponibile nella versione 1.20.12 GKEKubernetesAsyncHook Operatore sostitutivo non disponibile
SecretsManagerHook Disponibile nella versione 1.20.12 GoogleCloudSecretManagerHook Operatore sostitutivo non disponibile
BigQueryExecuteQueryOperator Disponibile nella versione 1.20.12 BigQueryInsertJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12
BigQueryPatchDatasetOperator Disponibile nella versione 1.20.12 BigQueryUpdateDatasetOperator Disponibile nella versione 1.20.12
DataflowCreateJavaJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12 beam.BeamRunJavaPipelineOperator Disponibile nella versione 1.20.12
DataflowCreatePythonJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12 beam.BeamRunPythonPipelineOperator Disponibile nella versione 1.20.12
DataprocSubmitPigJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12 DataprocSubmitJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12
DataprocSubmitHiveJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12 DataprocSubmitJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12
DataprocSubmitSparkSqlJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12 DataprocSubmitJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12
DataprocSubmitSparkJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12 DataprocSubmitJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12
DataprocSubmitHadoopJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12 DataprocSubmitJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12
DataprocSubmitPySparkJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12 DataprocSubmitJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12
BigQueryTableExistenceAsyncSensor Disponibile nella versione 1.20.12 BigQueryTableExistenceSensor Operatore sostitutivo non disponibile
BigQueryTableExistencePartitionAsyncSensor Disponibile nella versione 1.20.12 BigQueryTablePartitionExistenceSensor Operatore sostitutivo non disponibile
CloudComposerEnvironmentSensor Disponibile nella versione 1.20.12 CloudComposerCreateEnvironmentOperator, CloudComposerDeleteEnvironmentOperator, CloudComposerUpdateEnvironmentOperator Operatore sostitutivo non disponibile
GCSObjectExistenceAsyncSensor Disponibile nella versione 1.20.12 GCSObjectExistenceSensor Operatore sostitutivo non disponibile
GoogleAnalyticsHook Disponibile nella versione 1.20.12 GoogleAnalyticsAdminHook Operatore sostitutivo non disponibile
GoogleAnalyticsListAccountsOperator Disponibile nella versione 1.20.12 GoogleAnalyticsAdminListAccountsOperator Operatore sostitutivo non disponibile
GoogleAnalyticsGetAdsLinkOperator Disponibile nella versione 1.20.12 GoogleAnalyticsAdminGetGoogleAdsLinkOperator Operatore sostitutivo non disponibile
GoogleAnalyticsRetrieveAdsLinksListOperator Disponibile nella versione 1.20.12 GoogleAnalyticsAdminListGoogleAdsLinksOperator Operatore sostitutivo non disponibile
GoogleAnalyticsDataImportUploadOperator Disponibile nella versione 1.20.12 GoogleAnalyticsAdminCreateDataStreamOperator Operatore sostitutivo non disponibile
GoogleAnalyticsDeletePreviousDataUploadsOperator Disponibile nella versione 1.20.12 GoogleAnalyticsAdminDeleteDataStreamOperator Operatore sostitutivo non disponibile
DataPipelineHook Disponibile nella versione 1.20.12 DataflowHook Operatore sostitutivo non disponibile
CreateDataPipelineOperator Disponibile nella versione 1.20.12 DataflowCreatePipelineOperator Operatore sostitutivo non disponibile
RunDataPipelineOperator Disponibile nella versione 1.20.12 DataflowRunPipelineOperator Operatore sostitutivo non disponibile
AutoMLDatasetLink Disponibile nella versione 1.20.12 TranslationLegacyDatasetLink Operatore sostitutivo non disponibile
AutoMLDatasetListLink Disponibile nella versione 1.20.12 TranslationDatasetListLink Operatore sostitutivo non disponibile
AutoMLModelLink Disponibile nella versione 1.20.12 TranslationLegacyModelLink Operatore sostitutivo non disponibile
AutoMLModelTrainLink Disponibile nella versione 1.20.12 TranslationLegacyModelTrainLink Operatore sostitutivo non disponibile
AutoMLModelPredictLink Disponibile nella versione 1.20.12 TranslationLegacyModelPredictLink Operatore sostitutivo non disponibile
AutoMLBatchPredictOperator Disponibile nella versione 1.20.12 vertex_ai.batch_prediction_job Operatore sostitutivo non disponibile
AutoMLPredictOperator Disponibile nella versione 1.20.12 vertex_aigenerative_model. TextGenerationModelPredictOperator, translate.TranslateTextOperator Operatore sostitutivo non disponibile
PromptLanguageModelOperator Disponibile nella versione 1.20.12 TextGenerationModelPredictOperator Operatore sostitutivo non disponibile
GenerateTextEmbeddingsOperator Disponibile nella versione 1.20.12 TextEmbeddingModelGetEmbeddingsOperator Operatore sostitutivo non disponibile
PromptMultimodalModelOperator Disponibile nella versione 1.20.12 GenerativeModelGenerateContentOperator Operatore sostitutivo non disponibile
PromptMultimodalModelWithMediaOperator Disponibile nella versione 1.20.12 GenerativeModelGenerateContentOperator Operatore sostitutivo non disponibile
DataflowStartSqlJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12 DataflowStartYamlJobOperator Operatore sostitutivo non disponibile
LifeSciencesHook Disponibile nella versione 1.20.12 Hook degli operatori batch di Google Cloud Da definire
DataprocScaleClusterOperator Disponibile nella versione 1.20.12 DataprocUpdateClusterOperator Da definire
MLEngineStartBatchPredictionJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12 CreateBatchPredictionJobOperator Da definire
MLEngineManageModelOperator Disponibile nella versione 1.20.12 MLEngineCreateModelOperator, MLEngineGetModelOperator Da definire
MLEngineGetModelOperator Disponibile nella versione 1.20.12 GetModelOperator Da definire
MLEngineDeleteModelOperator Disponibile nella versione 1.20.12 DeleteModelOperator Da definire
MLEngineManageVersionOperator Disponibile nella versione 1.20.12 MLEngineCreateVersion, MLEngineSetDefaultVersion, MLEngineListVersions, MLEngineDeleteVersion Da definire
MLEngineCreateVersionOperator Disponibile nella versione 1.20.12 Parametro parent_model per gli operatori VertexAI Da definire
MLEngineSetDefaultVersionOperator Disponibile nella versione 1.20.12 SetDefaultVersionOnModelOperator Da definire
MLEngineListVersionsOperator Disponibile nella versione 1.20.12 ListModelVersionsOperator Da definire
MLEngineDeleteVersionOperator Disponibile nella versione 1.20.12 DeleteModelVersionOperator Da definire
MLEngineStartTrainingJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12 CreateCustomPythonPackageTrainingJobOperator Da definire
MLEngineTrainingCancelJobOperator Disponibile nella versione 1.20.12 CancelCustomTrainingJobOperator Da definire
LifeSciencesRunPipelineOperator Disponibile nella versione 1.20.12 Operatori batch di Google Cloud Da definire
MLEngineCreateModelOperator Disponibile nella versione 1.20.12 operatore VertexAI corrispondente Da definire

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