HivePartitionSensor功能

用于检查hive表的分区是否存在，在某些场景下可以使用该sensor来替代ExternalTaskSensor，且使用起来更加便捷。

场景描述

在数仓中这么两种表：
表1 ：daily_table，该表是按天分区的表，一天跑一次。
表2 ：hour_table，该表是按照小时分区，每个小时跑一次。
其中daily_table 依赖于 hour_table的执行，对于这种执行周期不同的任务，如果通过airflow的ExternalTaskSensor来声明它们之间的依赖会非常麻烦，为此可以使用HivePartitionSensor来解决

代码如下

简版：

	# 用于检查小时级任务，每天23点的分区
	check_hour_table= HivePartitionSensor(
        task_id='check_task',
        metastore_conn_id='hive-conn',		# hive的hive_metastore连接，可点击ariflow web界面的Connection进行配置
        table='库名.hour_table',		# 需要检查的hive表名。注意：需要加上数据库名。
        mode='reschedule',					# reschedule: 该模式在休眠期间不会占用slot，只有在执行时才会占用
        poke_interval=300,					# 两次检查的间隔时间，单位秒。使用reschedule模式时，建议该值不小于60。
        partition='year=2021 and month=12 and day=31 and hour=23',  # 需要检测的分区,分区格式需要实际情况
        # timeout=600,						# 超时时间，单位秒。可根据情况选择是否使用。
		# soft_fail=false,					# 如果设置为true，则失败时将任务标记为跳过。默认false
    )
    
    # 天级任务
    daily_table = DummyOperator(
        task_id='server_db_member_wallet_consumable_tx_merge',
    )
    check_hour_table >> daily_table

详版

from airflow import DAG
from datetime import datetime, timedelta
from airflow.providers.apache.hive.sensors.hive_partition import HivePartitionSensor
# 该方法用于将时间格式化为hive表的分区格式。其中interval=9，是用来转换时区的。logical_date默认是utc时区
def get_hour_partition(logical_date, hour, interval=9):
    new_date = (logical_date + timedelta(hours=interval))
    y = str(new_date)[0:4]
    m = str(new_date)[5:7]
    d = str(new_date)[8:10]
    h = str(hour)
    partition = 'year=%s and month=%s and day=%s and hour=%s' % (y, m, d, h)
    return partition


# [START instantiate_dag]
with DAG(
        dag_id='spark_sql',
        schedule_interval=None,
        user_defined_macros={
            "get_hour_partition": get_hour_partition,
        }, # 定义get_hour_partition方法无法直接被airflow的sensor或operator使用，需要将其注册为'宏变量'，(自定义宏变量)
) as dag:
	# 用于检查小时级任务，每天23点的分区
	check_hour_table= HivePartitionSensor(
        task_id='check_task',
        metastore_conn_id='hive-conn',
        table='库名.hour_table',
        mode='reschedule',
        poke_interval=300,
        partition='{{ get_hour_partition(logical_date,23) }}',  # 调用自定义的方法格式化分区
    )
    
    # 天级任务
    daily_table = DummyOperator(
        task_id='server_db_member_wallet_consumable_tx_merge',
    )
    check_hour_table >> daily_table

注意

1. 需要装的python module：apache-airflow-providers-apache-hive
2. 导包：from airflow.providers.apache.hive.sensors.hive_partition import HivePartitionSensor

参考文档

HivePartitionSensor
https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow-providers-apache-hive/stable/_api/airflow/providers/apache/hive/sensors/hive_partition/index.html
BaseSensorOperator
https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/_api/airflow/sensors/base/index.html#module-airflow.sensors.base

说明： BaseSensorOperator中的参数在所有Sensor中都通用，包括HivePartitionSensor