apache/airflow

Improve Databricks operators with query tags

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#66 839 ouverte le 13 mai 2026

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Description

Description

Databricks supports query tags which allows us to track where the source of a query is on Databricks UI. Reference: https://docs.databricks.com/aws/en/sql/user/queries/query-tags

Currently when a query is sent to Databricks, on Databricks UI, the only info we can see is the query is from Airflow, but there is no other metadata like airflow dag id, task id, run id and etc.

Use case/motivation

With query tags instrumented, it will be easy for organizations to track and do Databricks cost contribution across different Airflow DAGs.

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Direction de recherche
Examine the existing Databricks operators in the Airflow providers package (e.g., airflow/providers/databricks/operators/). Understand the query tag documentation from Databricks to see how tags are passed. Consider adding a parameter to the operators for query tags and ensure they are attached to each query execution. Check for any existing PRs or discussions on the issue for implementation details.
Stack technique
python
Domaine
backenddata
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
3
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
1-2 jours
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
Basic understanding of Apache Airflow operatorsFamiliarity with Databricks SQLPython programming
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
50