DAG Idempotente e Backfill no Airflow

Torne uma DAG do Airflow realmente idempotente e gere um runbook de backfill seguro e retomável.

Por Os Melhores Prompts

Categoria: Engenharia de dados

O que ele faz

Audita cada task quanto à idempotência e aponta a linha ou comportamento exato que a torna insegura — append sem delete, janela derivada de datetime.now() em vez do data interval, chamada externa sem idempotency key. Devolve um esqueleto de DAG corrigido em Python mostrando o uso de data_interval_start/end, delete-then-insert por partição ou MERGE, retries com backoff exponencial e max_active_runs e pools explícitos. O runbook de backfill cobre tamanho do chunk, limite de concorrência, quais downstreams pausar e como abortar no meio sem deixar partições parciais, mais uma query de verificação provando que o re-run gerou saída idêntica.

Use quando

O que você recebe

Como usar

  1. Informe {{airflow_version}} e o executor.
  2. Descreva fontes, transformações, destinos e chamadas externas em {{pipeline_description}}.
  3. Preencha {{data_partitioning}} com coluna de partição, grão, janela de dados atrasados em horas, timezone e se a fonte é append-only ou mutável.
  4. Informe schedule, SLA e dependências acima e abaixo em {{sla_and_dependencies}}, e cole o código atual em {{current_dag_code}}.
  5. Diga se o destino suporta substituição atômica de partição (Iceberg, Delta, partition decorators do BigQuery) — é isso que decide entre delete-then-insert, MERGE e troca por staging.

Tags: apache-airflow, airflow, idempotency, backfill, orchestration, data-pipeline, taskflow

Preço: 10.00 BRL