设置 Airflow 的惯用方法是什么，这样如果您有两个环境(例如 Production-East 和 Production-West)，则仅显示每个环境中的 dags，但它们可以存在于单个存储库中？
最佳答案
实现此目的的理想方法是使用命名队列。
设置多个工作人员，一些在 Production-East 环境中工作，一些在 Production-West 环境中工作。这样，两个 DAG 都会显示在 UI 中，但它们仅在具有该特定环境的工作计算机上执行。
使用 CeleryExecutor 时，可以指定任务发送到的 celery 队列。队列是BaseOperator的一个属性，因此任何任务都可以分配到任何队列。环境的默认队列在 airflow.cfg 的 celery -> default_queue 中定义。这定义了未指定时任务分配到的队列，以及 Airflow 工作线程在启动时监听的队列。
工作人员可以监听一个或多个任务队列。当工作程序启动时(使用命令airflowworker)，可以指定一组逗号分隔的队列名称(例如airflowworker-qspark)。然后，该工作人员将仅拾取连接到指定队列的任务。
如果您需要专门的工作人员，无论是从资源角度(例如非常轻量级的任务，其中一个工作人员可以毫无问题地执行数千个任务)，还是从环境角度(您希望工作人员从内部运行)，这可能很有用Spark 集群本身，因为它需要非常特定的环境和安全权限)。
关于python - 设置多个环境的 Airflow ，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/53400870/