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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...

Persists task and asset state across retries and DAG runs using Airflow 3.3's AIP-103 key/value stores (`task_state_store`, `asset_state_store`) and the…

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...

Writes Airflow task logic in Go using the Airflow Go SDK. Use when the user wants to implement Airflow tasks in Go, asks about `BundleProvider`/`RegisterDags`,…

Escribe la lógica de tareas de Airflow en Java, Kotlin o cualquier lenguaje JVM usando el SDK de Java de Airflow. Úsalo cuando el usuario quiera implementar tareas de Airflow en Java/JVM, pregunte…