Apache Airflow 取消工作流运行指南
项目介绍
Apache Airflow 是一个由 Airbnb 开发的工作流管理系统,旨在帮助用户编程化地创建、调度和监控工作流程。airflow-cancel-workflow-runs 是 Apache Airflow 的一个衍生插件,旨在提供一种自动化机制来取消指定条件下的工作流运行。这尤其适用于那些希望优化资源利用、避免重复执行或当有特定事件(如 Pull Request 合并、失败作业)触发时自动管理 GitHub Actions 工作流的场景。
项目快速启动
要开始使用 airflow-cancel-workflow-runs,首先确保你有一个运行着 GitHub Actions 的项目,并且已经熟悉基本的 github/workflows 配置。
步骤一:添加依赖
在你的项目中,确保你的 GitHub Actions 工作流能够访问到这个 action。以下是一个典型的用法示例:
cancel-failed-jobs:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: "Cancel on Failed Jobs"
uses: potiuk/cancel-workflow-runs@master
with:
cancelMode: namedJobs
token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
jobNameRegexps: ${{ steps.detect-failed-jobs.outputs.jobNames }}
应用案例和最佳实践
确保细粒度地控制哪些工作流会被影响
防止误操作,利用条件语句(if)细化触发条件,仅在真正需要的时候执行取消动作。
典型生态项目集成
虽然此项目专注于工作流的取消功能,但它是整个 Airflow 及其 GitHub Actions 生态系统的一部分。在实际应用中,它常与其他监控、通知系统集成,例如使用 GitHub 的 Issue Comment 事件来及时反馈取消状态给团队成员。
典型生态项目
在实际应用中,airflow-cancel-workflow-runs 常与其他监控、通知系统集成,例如使用 GitHub 的 Issue Comment 事件来及时反馈取消状态给团队成员。此外,结合 Airflow 本身进行更复杂的调度和任务管理,可以构建出强大的持续集成和部署流水线。
通过这种方式,airflow-cancel-workflow-runs 不仅是减少资源浪费的工具,也是提高开发效率和保持自动化管道整洁的关键组件。正确集成这一 Action,有助于提升团队的 DevOps 实践,确保每个工作流的高效运行。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
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GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00