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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python
- Área
- data-engineering
Línea de trabajo
Comienza con el ejemplo de visualización de caché enlazado en el issue y sigue las funciones de Driver implicadas en la ejecución del DAG y la búsqueda en caché. El contenido no menciona archivos fuente ni pruebas, así que localiza los puntos de entrada relevantes antes de definir el diseño. Se considera terminado cuando exista un enfoque documentado para visualizar o consultar los pasos de ejecución almacenados en caché antes de ejecutar el DAG.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Is your feature request related to a problem? Please describe.
It would be helpful to know what steps of a DAG would execute when caching is enabled.
Describe the solution you'd like
For an example like this, being able to visualize DAGs or query cache results prior to execution through any Driver function would be great.
I imagine I'm far from the first person to think about this, but I'm not seeing any prior discussion about it. Are there any foundational design issues that would make this difficult to implement?
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 2.6k
- Forks
- 223
- Merge medio
- 14 h
- PR fusionados (30 d)
- 12
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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