Apache Airflow के लिए Amazon प्रबंधित वर्कफ़्लो (अमेज़ॅन एमडब्ल्यूएए) एक प्रबंधित सेवा है जो आपको परिचित का उपयोग करने की अनुमति देती है अपाचे एयरफ्लो अंतर्निहित बुनियादी ढांचे के प्रबंधन के परिचालन बोझ के बिना आपके व्यवसाय वर्कफ़्लो को बढ़ाने और स्केल करने के लिए बेहतर स्केलेबिलिटी, उपलब्धता और सुरक्षा वाला वातावरण।

आज, हम अमेज़ॅन MWAA पर अपाचे एयरफ्लो संस्करण 2.7.2 वातावरण की उपलब्धता और स्थगित ऑपरेटरों के लिए समर्थन की घोषणा कर रहे हैं। इस पोस्ट में, हम इसका एक सिंहावलोकन प्रदान करते हैं आस्थगित ऑपरेटर और ट्रिगर, जिसमें उनका उपयोग करने के तरीके को दर्शाने वाले एक उदाहरण का पूर्वाभ्यास भी शामिल है। हम अपाचे एयरफ्लो की कुछ नई सुविधाओं और क्षमताओं पर भी चर्चा करते हैं, और आप अपने अमेज़ॅन MWAA वातावरण को संस्करण 2.7.2 में कैसे सेट या अपग्रेड कर सकते हैं।

आस्थगित ऑपरेटर और ट्रिगर

मानक ऑपरेटर और सेंसर लगातार एयरफ्लो वर्कर स्लॉट पर कब्जा कर लेते हैं, भले ही वे सक्रिय हों या निष्क्रिय। उदाहरण के लिए, किसी कार्य को पूरा करने के लिए किसी बाहरी सिस्टम की प्रतीक्षा करते समय भी, एक कर्मचारी स्लॉट का उपभोग किया जाता है। नीचे दिया गया गैंट चार्ट, एक का प्रतिनिधित्व करता है निर्देशित अचक्रीय ग्राफ (डीएजी), इस परिदृश्य को एकाधिक के माध्यम से प्रदर्शित करता है अमेज़न रेडशिफ्ट आपरेशनों।

आप रेडशिफ्ट क्लस्टर के बनने, स्नैपशॉट होने और रुकने की प्रतीक्षा करते समय प्रत्येक कार्य के निष्क्रिय रहने में लगने वाले समय को देख सकते हैं। अपाचे एयरफ्लो 2.2 में डिफरेबल ऑपरेटरों की शुरूआत के साथ, वर्कर स्लॉट के कुशल उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए मतदान प्रक्रिया को ऑफलोड किया जा सकता है। एक स्थगनीय ऑपरेटर खुद को निलंबित कर सकता है और एक बार बाहरी कार्य पूरा हो जाने के बाद, एक कार्यकर्ता स्लॉट पर लगातार कब्जा करने के बजाय फिर से शुरू कर सकता है। यह कतारबद्ध कार्यों को कम करता है और आपके अमेज़ॅन MWAA वातावरण में संसाधनों का अधिक कुशल उपयोग करता है। निम्नलिखित चित्र प्रक्रिया प्रवाह का वर्णन करने वाला एक सरलीकृत आरेख दिखाता है।

किसी कार्य के चलने को स्थगित करने के बाद, यह वर्कर स्लॉट को खाली कर देता है और एसिंक्रोनस कोड के एक छोटे से टुकड़े को पूरा होने का चेक सौंपता है जिसे ए कहा जाता है। ट्रिगर. ट्रिगर एक मूल प्रक्रिया में चलता है जिसे a कहा जाता है ट्रिगर करने वाला, एक सेवा जो चलती है asyncio इवेंट लूप. ट्रिगरर में पैमाने पर समानांतर में ट्रिगर चलाने की क्षमता होती है, और एक शर्त पूरी होने पर कार्यों को फिर से शुरू करने के लिए संकेत देने की क्षमता होती है।

RSI अमेज़न प्रदाता पैकेज अपाचे एयरफ़्लो के लिए लोकप्रिय AWS सेवाओं के लिए ट्रिगर जोड़े गए हैं एडब्ल्यूएस गोंद और अमेज़ॅन ईएमआर. Apache Airflow v2.7.2 चलाने वाले Amazon MWAA वातावरण में, ट्रिगरर सेवा के प्रबंधन और संचालन का आपके लिए ध्यान रखा जाता है। यदि आप ट्रिगरर सेवा का उपयोग नहीं करना चाहते हैं, तो आप कॉन्फ़िगरेशन बदल सकते हैं mwaa.triggerer_enabled. इसके अतिरिक्त, आप परिभाषित कर सकते हैं कि कॉन्फ़िगरेशन पैरामीटर का उपयोग करके प्रत्येक ट्रिगरर समानांतर में कितने ट्रिगर चला सकता है triggerer.default_capacity. यह पैरामीटर आपके Amazon MWAA पर्यावरण वर्ग के आधार पर मानों पर डिफ़ॉल्ट होता है। को देखें कॉन्फ़िगरेशन संदर्भ विस्तृत कॉन्फ़िगरेशन मानों के लिए उपयोगकर्ता मार्गदर्शिका में।

आस्थगित ऑपरेटरों का उपयोग कब करें

डिफरेबल ऑपरेटर विशेष रूप से उन कार्यों के लिए उपयोगी होते हैं जो अमेज़ॅन MWAA वातावरण के बाहरी सिस्टम, जैसे अमेज़ॅन ईएमआर, एडब्ल्यूएस ग्लू और में नौकरियां सबमिट करते हैं। अमेज़न SageMaker, या अन्य सेंसर किसी विशिष्ट घटना के घटित होने की प्रतीक्षा कर रहे हैं। इन कार्यों को पूरा होने में मिनटों से लेकर घंटों तक का समय लग सकता है और ये मुख्य रूप से निष्क्रिय ऑपरेटर हैं, जो उन्हें उनके स्थगित संस्करणों द्वारा प्रतिस्थापित करने के लिए अच्छे उम्मीदवार बनाते हैं। कुछ अतिरिक्त उपयोग के मामलों में शामिल हैं:

• फ़ाइल सिस्टम-आधारित संचालन।
• लंबे समय तक चलने वाली क्वेरीज़ के साथ डेटाबेस संचालन।

Amazon MWAA में आस्थगित ऑपरेटरों का उपयोग करना

अमेज़ॅन एमडब्ल्यूएए में डिफरेबल ऑपरेटरों का उपयोग करने के लिए, सुनिश्चित करें कि आप अपने अमेज़ॅन एमडब्ल्यूएए वातावरण में अपाचे एयरफ्लो संस्करण 2.7 या उच्चतर चला रहे हैं, और आपके डीएजी में ऑपरेटर या सेंसर डेफरिंग का समर्थन करते हैं। अमेज़ॅन प्रदाता पैकेज में ऑपरेटर एक को उजागर करते हैं deferrable पैरामीटर जिसे आप ऑपरेटर को एसिंक्रोनस मोड में चलाने के लिए True पर सेट कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप उपयोग कर सकते हैं S3KeySensor अतुल्यकालिक मोड में इस प्रकार:

wait_for_source_data = S3KeySensor (
task_id="WaitForSourceData",
bucket_name="source_bucket_name",
bucket_key = "object_key",
aws_conn_id="aws_default",
deferrable=True
)

आप अन्य प्रदाता पैकेजों में उपलब्ध विभिन्न पूर्व-निर्मित डिफरेबल ऑपरेटरों का भी उपयोग कर सकते हैं, जैसे हिमपात का एक खंड और डाटब्रिक्स.

में संपूर्ण नमूना कोड का पालन करें गिटहब भंडार यह समझने के लिए कि आस्थगित ऑपरेटर एक साथ कैसे काम करते हैं। आप निम्नलिखित चित्र में दर्शाई गई डेटा पाइपलाइन का निर्माण और संचालन करेंगे।

पाइपलाइन में तीन चरण होते हैं:

• एक S3KeySensor जो डेटासेट के अपलोड होने की प्रतीक्षा करता है अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन S3)
• डेटासेट में ऑब्जेक्ट को वर्गीकृत करने और स्कीमा को AWS ग्लू डेटा कैटलॉग में सहेजने के लिए एक AWS ग्लू क्रॉलर
• एक AWS ग्लू जॉब जो स्रोत डेटासेट को असामान्य बनाने के लिए डेटा कैटलॉग में मेटाडेटा का उपयोग करता है, फ़िल्टर किए गए डेटा के आधार पर डेटा कैटलॉग तालिकाएँ बनाता है, और परिणामी डेटा को अलग Apache Parquet फ़ाइलों में Amazon S3 पर वापस लिखता है।

सेटअप और टियरडाउन कार्य

वर्कफ़्लो बनाना आम बात है जिसके लिए अल्पकालिक संसाधनों की आवश्यकता होती है, उदाहरण के लिए गुणवत्ता जांच चलाने के लिए डेटा, डेटाबेस और संबंधित डेटासेट को अस्थायी रूप से संग्रहीत करने के लिए एक एस 3 बाल्टी, या मशीन लर्निंग (एमएल) ऑर्केस्ट्रेशन पाइपलाइन में एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक कंप्यूट क्लस्टर। कार्य कार्यों को चलाने से पहले आपको इन संसाधनों को ठीक से कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता है, और उनके चलने के बाद, सुनिश्चित करें कि वे नष्ट हो गए हैं। इसे मैन्युअल रूप से करना जटिल है. इससे आपके डीएजी की खराब पठनीयता और रखरखाव हो सकता है, और संसाधनों को लगातार चलते रहना पड़ सकता है, जिससे लागत बढ़ सकती है। Apache Airflow संस्करण 2.7.2 के लिए Amazon MWAA समर्थन के साथ, आप इस परिदृश्य का समर्थन करने के लिए दो नए प्रकार के कार्यों का उपयोग कर सकते हैं: सेटअप और टियरडाउन कार्य।

सेटअप और टियरडाउन कार्य यह सुनिश्चित करते हैं कि कार्य कार्य के लिए आवश्यक संसाधन कार्य शुरू होने से पहले स्थापित किए जाते हैं और फिर समाप्त होने के बाद हटा दिए जाते हैं, भले ही कार्य कार्य विफल हो जाए। किसी भी कार्य को सेटअप या टियरडाउन कार्य के रूप में कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। एक बार कॉन्फ़िगर होने के बाद, एयरफ्लो यूआई में उनकी विशेष दृश्यता होती है और विशेष व्यवहार भी होता है। निम्नलिखित ग्राफ़ सेटअप और टियरडाउन कार्यों का उपयोग करके एक सरल डेटा गुणवत्ता जांच पाइपलाइन का वर्णन करता है।

चिन्हित करने का एक विकल्प setup_db_instance और teardown_db_instance सेटअप और टियरडाउन कार्यों के रूप में इसका उपयोग करना है as_teardown() निर्भरता श्रृंखला घोषणा में टियरडाउन कार्य में विधि। ध्यान दें कि विधि सेटअप कार्य को पैरामीटर के रूप में प्राप्त करती है:

setup_db_instance >> column_quality_check >> row_count_quality_check >> teardown_db_instance.as_teardown(setups=setup_db_instance)

एक और विकल्प का उपयोग करना है @setup और @teardown सज्जाकार:

from airflow.decorators import setup @setup
def setup_db_instance():
...
return "Resources fully setup" setup_db_instance()

आपके द्वारा कार्यों को कॉन्फ़िगर करने के बाद, ग्राफ़ दृश्य आपके सेटअप कार्यों को ऊपर की ओर तीर के साथ और आपके टियरडाउन कार्यों को नीचे की ओर तीर के साथ दिखाता है। वे सेटअप/टियरडाउन वर्कफ़्लो को दर्शाने वाली एक बिंदीदार रेखा से जुड़े हुए हैं। सेटअप और टियरडाउन कार्यों के बीच कोई भी कार्य (जैसे column_quality_check और row_count_quality_check) वर्कफ़्लो के दायरे में हैं। इस व्यवस्था में निम्नलिखित व्यवहार शामिल है:

• यदि आप साफ़ करें column_quality_check or row_count_quality_check, दोनों setup_db_instance और teardown_db_instance साफ़ कर दिया जाएगा
• If setup_db_instance सफलतापूर्वक चलता है, और column_quality_check और row_count_quality_check पूरा कर लिया है, चाहे वे सफल हों या नहीं, teardown_db_instance दौड़ेगा
• If setup_db_instance तब विफल हो जाता है या छोड़ दिया जाता है teardown_db_instance विफल हो जाएगा या छोड़ देगा
• If teardown_db_instance विफल रहता है, डिफ़ॉल्ट रूप से एयरफ़्लो यह मूल्यांकन करने के लिए अपनी स्थिति को अनदेखा करता है कि पाइपलाइन रन सफल था या नहीं

ध्यान दें कि सेटअप और टियरडाउन वर्कफ़्लो बनाते समय, सेटअप और टियरडाउन कार्यों के एक से अधिक सेट हो सकते हैं, और वे समानांतर और नेस्टेड हो सकते हैं। न तो सेटअप और न ही टियरडाउन कार्य संख्या में सीमित हैं, न ही कार्यकर्ता कार्य हैं जिन्हें आप वर्कफ़्लो के दायरे में शामिल कर सकते हैं।

में संपूर्ण नमूना कोड का पालन करें गिटहब भंडार यह समझने के लिए कि सेटअप और टियरडाउन कार्य कैसे काम करते हैं।

सेटअप और टियरडाउन कार्यों का उपयोग कब करें

सेटअप और टियरडाउन कार्य डीएजी की विश्वसनीयता और लागत-प्रभावशीलता में सुधार करने के लिए उपयोगी हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि आवश्यक संसाधन सही समय पर बनाए और हटाए गए हैं। वे जटिल डीएजी को छोटे, अधिक प्रबंधनीय कार्यों में तोड़कर, रखरखाव में सुधार करके सरल बनाने में भी मदद कर सकते हैं। कुछ उपयोग मामलों में शामिल हैं:

• क्षणिक गणना पर आधारित डेटा प्रोसेसिंग, जैसे अमेज़ॅन इलास्टिक कम्प्यूट क्लाउड (अमेज़ॅन ईसी2) उदाहरण बेड़े या ईएमआर क्लस्टर
• एमएल मॉडल प्रशिक्षण या ट्यूनिंग पाइपलाइन
• एयरफ्लो कार्यों के बीच डेटा साझा करने के लिए बाहरी अल्पकालिक डेटा स्टोर का उपयोग करके नौकरियां निकालें, बदलें और लोड करें (ईटीएल)।

Apache Airflow संस्करण 2.7.2 के लिए Amazon MWAA समर्थन के साथ, आप आज से ही अपनी पाइपलाइनों को बेहतर बनाने के लिए सेटअप और टियरडाउन कार्यों का उपयोग शुरू कर सकते हैं। सेटअप और टियरडाउन कार्यों के बारे में अधिक जानने के लिए, देखें अपाचे एयरफ़्लो दस्तावेज़ीकरण.

गुप्त कैश

आपके डीएजी और कार्यों में परिवर्तनों को प्रतिबिंबित करने के लिए, अपाचे एयरफ्लो शेड्यूलर डिफ़ॉल्ट रूप से हर 30 सेकंड में आपकी डीएजी फ़ाइलों को लगातार पार्स करता है। यदि आपके पास शीर्ष-स्तरीय कोड (ऑपरेटर के निष्पादन विधियों के बाहर का कोड) के रूप में चर या कनेक्शन हैं, तो हर बार DAG फ़ाइल को पार्स करने पर एक अनुरोध उत्पन्न होता है, जिससे पार्सिंग गति प्रभावित होती है और DAG फ़ाइल प्रसंस्करण में उप-इष्टतम प्रदर्शन होता है। यदि आप बड़े पैमाने पर चल रहे हैं, तो नेटवर्क संचार की मात्रा और मेटास्टोर डेटाबेस पर लोड बढ़ने से एयरफ्लो प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी प्रभावित होने की संभावना है। यदि आप किसी वैकल्पिक रहस्य बैकएंड का उपयोग कर रहे हैं, जैसे कि AWS राज प्रबंधक, प्रत्येक DAG पार्स उस सेवा के लिए एक नया अनुरोध है, जिससे लागत बढ़ती है।

Apache Airflow संस्करण 2.7.2 के लिए Amazon MWAA समर्थन के साथ, आप वेरिएबल्स और कनेक्शन के लिए सीक्रेट कैश का उपयोग कर सकते हैं। एयरफ्लो वैरिएबल और कनेक्शन को स्थानीय रूप से कैश करेगा ताकि उन्हें डीएजी पार्सिंग के दौरान तेजी से एक्सेस किया जा सके, बिना उन्हें गुप्त बैकएंड, पर्यावरण वैरिएबल या मेटाडेटा डेटाबेस से लाने के। निम्नलिखित चित्र प्रक्रिया का वर्णन करता है।

कैशिंग सक्षम करने से डीएजी पार्सिंग समय कम करने में मदद मिलेगी, खासकर यदि शीर्ष-स्तरीय कोड में चर और कनेक्शन का उपयोग किया जाता है (जो सर्वोत्तम अभ्यास नहीं है). सीक्रेट कैश की शुरूआत के साथ, बैकएंड पर एपीआई कॉल की आवृत्ति कम हो जाती है, जिसके परिणामस्वरूप बैकएंड एक्सेस से जुड़ी कुल लागत कम हो जाती है। हालाँकि, अन्य कैशिंग कार्यान्वयनों के समान, एक सीक्रेट कैश टाइम टू लिव (टीटीएल) समाप्त होने तक पुराने मान प्रदान कर सकता है।

सीक्रेट कैश सुविधा का उपयोग कब करें

आपको प्रदर्शन और विश्वसनीयता में सुधार करने और अपने एयरफ़्लो कार्यों की परिचालन लागत को कम करने के लिए सीक्रेट कैश सुविधा का उपयोग करने पर विचार करना चाहिए। यह विशेष रूप से उपयोगी है यदि आपका डीएजी अक्सर शीर्ष-स्तरीय पायथन कोड में चर या कनेक्शन पुनर्प्राप्त करता है।

Amazon MWAA पर सीक्रेट कैश सुविधा का उपयोग कैसे करें

सीक्रेट कैश को सक्षम करने के लिए, आप सेट कर सकते हैं secrets.use_cache पर्यावरण कॉन्फ़िगरेशन पैरामीटर सत्य पर। एक बार सक्षम होने पर, एयरफ़्लो स्वचालित रूप से रहस्यों को एक्सेस करने पर उन्हें कैश कर देगा। कैश का उपयोग केवल DAG फ़ाइलों को पार्स करने के दौरान किया जाएगा, DAG रनटाइम के दौरान नहीं।

आप संग्रहीत मानों के टीटीएल को भी नियंत्रित कर सकते हैं जिसके लिए पर्यावरण कॉन्फ़िगरेशन पैरामीटर का उपयोग करके कैश को वैध माना जाता है secrets.cache_ttl_seconds, जो 15 मिनट के लिए डिफ़ॉल्ट है।

चल रहे या विफल फ़िल्टर और क्लस्टर गतिविधि पृष्ठ

विफल स्थिति में डीएजी की पहचान करना बड़े एयरफ्लो उदाहरणों के लिए चुनौतीपूर्ण हो सकता है। आप आम तौर पर अपने आप को पृष्ठों पर स्क्रॉल करते हुए पता लगाने में विफलताओं की खोज करते हुए पाते हैं। अमेज़ॅन MWAA में अपाचे एयरफ्लो संस्करण 2.7.2 वातावरण के साथ, अब आप वर्तमान में चल रहे डीएजी और विफल डीएजी रन वाले डीएजी को फ़िल्टर कर सकते हैं। जैसा कि आप निम्नलिखित स्क्रीनशॉट में देख सकते हैं, दो स्टेटस टैब, रनिंग और विफल रहे, यूआई में जोड़े गए थे।

Apache Airflow संस्करण 2.7.2 का उपयोग करने वाले Amazon MWAA वातावरण का एक अन्य लाभ नया है क्लस्टर गतिविधि पर्यावरण-स्तरीय निगरानी के लिए पृष्ठ।

RSI क्लस्टर गतिविधि पेज आपके क्लस्टर के लाइव और ऐतिहासिक मेट्रिक्स की निगरानी के लिए उपयोगी डेटा एकत्र करता है। पृष्ठ के शीर्ष भाग में, आपको शेड्यूल किए जाने के लिए तैयार डीएजी की संख्या, शीर्ष 5 सबसे लंबे समय तक चलने वाले डीएजी, विभिन्न पूलों में उपयोग किए जाने वाले स्लॉट और घटकों के स्वास्थ्य (मेटा डेटाबेस, शेड्यूलर और ट्रिगरर) पर लाइव मेट्रिक्स मिलते हैं। निम्नलिखित स्क्रीनशॉट इस पृष्ठ का एक उदाहरण दिखाता है।

का निचला भाग क्लस्टर गतिविधि पृष्ठ में DAG रन और कार्य उदाहरण स्थितियों के ऐतिहासिक मेट्रिक्स शामिल हैं।

Amazon MWAA में एक नया Apache Airflow v2.7.2 वातावरण सेट करें

अमेज़ॅन MWAA में एक नया Apache Airflow संस्करण 2.7.2 वातावरण स्थापित करने से न केवल नई सुविधाएँ मिलती हैं, बल्कि Python 3.11 और का लाभ भी मिलता है। अमेज़ॅन लिनक्स 2023 (एएल2023) आधार छवि, उन्नत सुरक्षा, आधुनिक टूलींग और नवीनतम पायथन पुस्तकालयों और सुविधाओं के लिए समर्थन प्रदान करती है। आप पहल कर सकते हैं स्थापित करना का उपयोग करके अपने खाते और पसंदीदा क्षेत्र में एडब्ल्यूएस प्रबंधन कंसोल, एपीआई, या AWS कमांड लाइन इंटरफ़ेस (एडब्ल्यूएस सीएलआई)। यदि आप बुनियादी ढांचे को कोड (IaC) के रूप में अपना रहे हैं, तो आप इसका उपयोग करके सेटअप को स्वचालित कर सकते हैं एडब्ल्यूएस CloudFormation, AWS क्लाउड डेवलपमेंट किट (एडब्ल्यूएस सीडीके), या टेराफॉर्म स्क्रिप्ट।

अमेज़ॅन MWAA में अपाचे एयरफ्लो संस्करण 2.7.2 वातावरण के सफल निर्माण पर, कुछ पैकेज स्वचालित रूप से शेड्यूलर और वर्कर नोड्स पर इंस्टॉल हो जाते हैं। स्थापित पैकेजों और उनके संस्करणों की पूरी सूची के लिए, देखें यह MWAA दस्तावेज़. आप आवश्यकता फ़ाइल का उपयोग करके अतिरिक्त पैकेज स्थापित कर सकते हैं। अपाचे एयरफ़्लो संस्करण 2.7.2 से आरंभ करते हुए, आपकी आवश्यकताओं की फ़ाइल में निम्नलिखित शामिल होना चाहिए --constraints कथन। यदि आप कोई बाधा प्रदान नहीं करते हैं, तो अमेज़ॅन MWAA आपके लिए एक बाधा निर्दिष्ट करेगा ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि आपकी आवश्यकताओं में सूचीबद्ध पैकेज आपके द्वारा उपयोग किए जा रहे अपाचे एयरफ्लो के संस्करण के साथ संगत हैं।

Apache Airflow के पुराने संस्करणों से Apache Airflow v2.7.2 में अपग्रेड करें

इन-प्लेस संस्करण अपग्रेड का उपयोग करके अपने पुराने Apache Airflow v2.x-आधारित वातावरण को संस्करण 2.7.2 में अपग्रेड करके इन नवीनतम क्षमताओं का लाभ उठाएं। इन-प्लेस संस्करण अपग्रेड के बारे में अधिक जानने के लिए, देखें अपाचे एयरफ़्लो संस्करण को अपग्रेड करना or अमेज़ॅन MWAA के साथ इन-प्लेस संस्करण अपग्रेड पेश किया जा रहा है.

निष्कर्ष

इस पोस्ट में, हमने अपाचे एयरफ्लो संस्करण 2.7.2 में पेश किए गए कुछ महत्वपूर्ण परिवर्तनों के साथ-साथ डिफरेबल ऑपरेटरों पर चर्चा की, जैसे यूआई में क्लस्टर गतिविधि पेज, वेरिएबल्स और कनेक्शन के लिए कैश, और आप अमेज़ॅन एमडब्ल्यूएए में उनका उपयोग कैसे शुरू कर सकते हैं .

Amazon MWAA पर अतिरिक्त विवरण और कोड उदाहरणों के लिए, पर जाएँ अमेज़न MWAA उपयोगकर्ता गाइड और Amazon MWAA उदाहरण GitHub रेपो.

अपाचे, अपाचे एयरफ्लो और एयरफ्लो या तो पंजीकृत ट्रेडमार्क या ट्रेडमार्क हैं अपाचे सॉफ्टवेयर फाउंडेशन संयुक्त राज्य अमेरिका और/या अन्य देशों में।

लेखक के बारे में

मानसी भूतड़ा नीदरलैंड में स्थित एक आईएसवी सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट है। वह ग्राहकों को AWS में अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए समाधानों को डिज़ाइन और कार्यान्वित करने में मदद करती है जो उनकी व्यावसायिक समस्याओं का समाधान करते हैं। उन्हें डेटा एनालिटिक्स और नेटवर्किंग का शौक है। काम के अलावा उसे भोजन के साथ प्रयोग करना, पिकलबॉल खेलना और मज़ेदार बोर्ड गेम खेलना पसंद है।

हर्नान गार्सिया नीदरलैंड स्थित AWS में एक वरिष्ठ समाधान वास्तुकार हैं। वह वित्तीय सेवा उद्योग में उद्यमों को उनके क्लाउड अपनाने में सहायता करने के लिए काम करता है। उन्हें सर्वर रहित प्रौद्योगिकियों, सुरक्षा और अनुपालन का शौक है। उन्हें परिवार और दोस्तों के साथ समय बिताना और विभिन्न व्यंजनों के नए व्यंजन आज़माना पसंद है।

• एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
• प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
• प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
• प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
• प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
• स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/introducing-amazon-mwaa-support-for-apache-airflow-version-2-7-2-and-deferrable-operators/