Airflow:每天重新执行过去n天的DAG作业

Airflow是一个开源的任务调度和工作流管理平台，它可以帮助用户在云计算环境中管理和调度各种任务和作业。Airflow使用有向无环图（DAG）来表示任务之间的依赖关系，并提供了一个易于使用的界面来创建、调度和监控这些任务。

Airflow的主要特点包括：

1. 可编程性：Airflow使用Python编写，允许用户通过编写Python代码来定义和控制任务的执行逻辑。这使得用户可以根据自己的需求定制和扩展任务调度流程。
2. 可视化界面：Airflow提供了一个直观的Web界面，用户可以通过该界面来创建、编辑和监控任务。界面中展示了任务的依赖关系、执行状态和日志信息，方便用户进行任务管理和故障排查。
3. 强大的调度功能：Airflow支持基于时间、依赖关系和外部触发器等多种调度方式。用户可以根据任务之间的依赖关系和执行需求，灵活地配置任务的调度策略。
4. 可扩展性：Airflow提供了丰富的插件机制，用户可以通过编写插件来扩展Airflow的功能。同时，Airflow还支持与其他工具和系统的集成，如数据库、消息队列和云平台等。

Airflow适用于各种场景，包括数据处理、ETL流程、机器学习模型训练和部署等。通过Airflow，用户可以方便地管理和调度复杂的任务流程，提高工作效率和任务执行的可靠性。

腾讯云提供了一款与Airflow类似的产品，称为腾讯云数据工作流（DataWorks）。DataWorks是一款全面的数据集成、数据开发和数据运维平台，提供了可视化的任务调度和工作流管理功能。用户可以使用DataWorks来创建和管理任务，实现数据的采集、清洗、转换和分析等工作。

更多关于腾讯云数据工作流的信息，请访问腾讯云官方网站：腾讯云数据工作流