Add a dry run feature
I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- data-engineering
Direzione di ricerca
Inizia con l’esempio di visualizzazione della cache collegato nell’issue e segui le funzioni di Driver coinvolte nell’esecuzione del DAG e nella ricerca nella cache. Il contenuto non indica file sorgente né test, quindi individua i punti di ingresso pertinenti prima di definire il design. Il lavoro è completato quando è disponibile un approccio documentato per visualizzare o interrogare i passaggi di esecuzione memorizzati nella cache prima di eseguire il DAG.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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?
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 2.6k
- Fork
- 218
- Merge medio
- 2g 13h
- PR unite (30g)
- 18
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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