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Consulta, gestiona y soluciona problemas de DAGs, ejecuciones, tareas y configuración del sistema de Apache Airflow. Soporta más de 30 comandos para inspección de DAGs, gestión de ejecuciones, registro de tareas, consultas de configuración y acceso directo a la API REST. Administra múltiples instancias de Airflow con configuración persistente; descubre automáticamente implementaciones locales y de Astro. Ejecuta DAGs de forma síncrona (esperando su finalización) o asíncrona, diagnostica fallos, limpia ejecuciones para reintentos y accede a registros de tareas con filtros de reintento e índice de mapa. Salida...

Compuertas de aprobación humana, entradas de formulario y ramificación en DAGs de Airflow utilizando operadores diferibles. Cuatro tipos de operadores: ApprovalOperator para decisiones de aprobar/rechazar, HITLOperator para selección de múltiples opciones con formularios, HITLBranchOperator para enrutamiento de tareas impulsado por humanos y HITLEntryOperator para recopilación de datos de formularios. Todos los operadores son diferibles, liberando espacios de trabajo mientras esperan respuesta humana a través de la pestaña de Acciones Requeridas de la interfaz de usuario de Airflow o la API REST. Soporta características opcionales que incluyen personalización...

Crea plugins de Airflow 3.1+ que integren aplicaciones FastAPI, páginas de UI personalizadas, componentes React, middleware, macros y enlaces de operadores directamente en la interfaz de Airflow. Usa…

Consulta tu almacén de datos para responder preguntas de negocio con patrones en caché y mapeos de conceptos. Soporta búsqueda de patrones y almacenamiento en caché para tipos de preguntas repetidas, con registro de resultados para mejorar consultas futuras. Incluye caché de mapeo concepto-tabla y descubrimiento de esquemas de tablas mediante INFORMATION_SCHEMA o búsqueda en el código base. Proporciona funciones kernel run_sql() y run_sql_pandas() que devuelven DataFrames de Polars o Pandas para análisis. Comandos CLI para gestionar cachés de conceptos, patrones y tablas, además de...

Anotar tareas de Airflow con linaje de datos utilizando inlets y outlets. Soporta objetos Dataset de OpenLineage, Assets de Airflow y Datasets de Airflow para definir entradas y salidas en bases de datos, almacenes de datos y almacenamiento en la nube. Úselo como alternativa cuando los operadores carezcan de extractores OpenLineage integrados; sigue un sistema de precedencia de cuatro niveles donde los extractores personalizados y los métodos OpenLineage tienen prioridad. Incluye ayudantes de nomenclatura de datasets para Snowflake, BigQuery, S3 y PostgreSQL para garantizar consistencia...

Flujo de trabajo guiado para crear DAGs de Apache Airflow con integración de validación y pruebas. Enfoque estructurado de seis fases: descubrir el entorno y patrones existentes, planificar la estructura del DAG, implementar siguiendo las mejores prácticas, validar con comandos de la CLI de af, probar con consentimiento del usuario, e iterar sobre correcciones. Los comandos de la CLI para descubrimiento (af config connections, af config providers, af dags list) y validación (af dags errors, af dags get, af dags explore) proporcionan retroalimentación inmediata sobre el DAG...

Define plantillas reutilizables de grupos de tareas de Airflow con validación Pydantic y componga DAGs desde YAML. Úselo al crear plantillas de blueprint, componer DAGs desde…

Verifica la frescura de los datos revisando las marcas de tiempo de las tablas y los patrones de actualización frente a una escala de obsolescencia. Identifica columnas de marca de tiempo usando patrones comunes de nomenclatura ETL (_loaded_at, _updated_at, created_at, etc.) y consulta sus valores máximos para determinar la antigüedad. Clasifica los datos en cuatro estados de frescura: Fresco (< 4 horas), Obsoleto (4–24 horas), Muy obsoleto (> 24 horas) o Desconocido (sin marca de tiempo encontrada). Proporciona plantillas SQL para verificar la última hora de actualización y las tendencias de recuento de filas en días recientes para...