Как запускали DAG-и: по cron, датасетам, триггерам или зависимостям?

Выбор запуска зависит от готовности данных: расписание подходит для регулярных интервалов, dataset/asset — для событий готовности, триггер — для явного запуска другого DAG.

Короткий ответ

Что ответить на собеседовании

Выбор запуска зависит от готовности данных: расписание подходит для регулярных интервалов, dataset/asset — для событий готовности, триггер — для явного запуска другого DAG.

Подробный разбор

Ответ с пояснениями

Выбор запуска зависит от готовности данных: расписание подходит для регулярных интервалов, dataset/asset — для событий готовности, триггер — для явного запуска другого DAG.

Уточните версию Airflow и фактический механизм команды. Между задачами внутри одного DAG обычно задают обычные зависимости.

Расскажите о catchup, повторах и защите от двойного запуска. Само окончание времени по cron не гарантирует, что источник уже готов к чтению.

ИИ-помощник для собеседований

Хочешь уверенно проходить собеседования?

Попробуй ИИ-помощник для собеседований: слышит вас и собеседника, анализирует экран, подсказывает ответы в реальном времени, работает без VPN и не попадает в захват экрана.

Подробнее