Databricks
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如何从Apache Airflow®迁移到Databricks Lakeflow Jobs
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文讨论了将Apache Airflow迁移到Databricks的Lakeflow Jobs，重点在于执行细节和常见模式的转换。提供了迁移指南，包括任务值、触发器和参数化回填的处理。强调了在Lakeflow中使用条件任务和动态任务映射的最佳实践，建议逐步迁移。
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关键要点
- 本文讨论了将Apache Airflow迁移到Databricks的Lakeflow Jobs，重点在于执行细节和常见模式的转换。
- 提供了迁移指南，包括任务值、触发器和参数化回填的处理。
- 强调在Lakeflow中使用条件任务和动态任务映射的最佳实践。
- 建议逐步迁移，而不是一次性替换Airflow。
- 在Lakeflow Jobs中，任务值用于控制元数据，实际数据应存储在Unity Catalog表中。
- 使用文件到达触发器替代Airflow中的文件传感器，简化了触发状态管理。
- 在Lakeflow中，执行日期应建模为参数，以便于回填操作。
- 使用条件任务处理数据驱动的分支逻辑，使用for-each任务处理运行时的任务映射。
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延伸问答
如何将Apache Airflow迁移到Databricks的Lakeflow Jobs？
迁移可以通过逐步替换Airflow的任务值、触发器和参数化回填来实现，建议从一个依赖传感器、XComs或动态任务映射的DAG开始。
在Lakeflow Jobs中，如何处理任务值和数据存储？
在Lakeflow Jobs中，任务值用于控制元数据，而实际数据应存储在Unity Catalog表中。
Lakeflow Jobs中如何替代Airflow的文件传感器？
可以使用文件到达触发器替代Airflow中的文件传感器，简化触发状态管理。
在Lakeflow中，如何进行条件任务处理？
Lakeflow使用条件任务来处理数据驱动的分支逻辑，允许根据任务值的布尔表达式决定执行路径。
迁移到Lakeflow Jobs时，如何处理回填操作？
在Lakeflow中，执行日期应建模为参数，以便于回填操作，使用参数化回填而不是依赖调度器的时间概念。
在Lakeflow Jobs中，动态任务映射是如何实现的？
动态任务映射在Lakeflow中通过for-each任务实现，当任务数量依赖于运行时数据时使用此方法。
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