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2020-11-29 19:50:53
两者的主要区别是什么？
Debug Executor运行完整的DAG Run，因此你可以测试触发规则。
airflow test该命令仅运行一项任务。
在Airflow 2.0中，这一点更加清晰。我们有单独的命令：
airflow dags test-使用开始一个DAG RunDebugExecutor。airflow tasks test-开始一项任务。
DebugExecutor引擎盖下是否进行 Airflow 测试？
否。如果使用，DebugExecutor则需要运行完整的调度程序。如果使用该airflow task命令，则仅执行工作者正在执行的代码。
有没有一种方法可以在不运行Airflow数据库和创建依赖池和队列的情况下运行/调试dag和任务？
你可以使用加载DAG，DagBag然后调用任务的execute方法。
from airflow.model.dagbag import DagBag
dag_file_path = "/home/test-user/dags/dag-file.py"
dagbag = DagBag(dag_folder=dag_file_path)
dagbag.dags['test-dag-id'].task_dict['task-id'].execute({})
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Mamba is a new state space model architecture showing promising performance on information-dense data such as language modeling, where previous subquadratic models fall short of Transformers. It is based on the line of progress on structured state space models, with an efficient hardware-aware design and implementation in the spirit of FlashAttention.
(翻译：Mamba 是一种新的状态空间模型架构，在信息密集型数据（例如语言建模）上显示出良好的性能，而之前的二次模型在 Transformers 方面存在不足。它基于结构化状态空间模型的进展，并本着FlashAttention的精神进行高效的硬件感知设计和实现。)
万分谢意！因此，这种运行任务的方式与我们用于单元测试的方式类似。