1. 定时SQL作业调度

通过PythonOperator每天凌晨执行MaxCompute SQL清洗任务，自动处理TB级日志数据

PythonOperator(    task_id='daily_etl',    python_callable=lambda: odps.run_sql("INSERT OVERWRITE table SELECT ..."))

2. 跨服务触发机制

MaxCompute作业完成后通过EventBridge事件触发Airflow DAG，实现数据就绪即启动下游任务

"source": ["maxcompute"], "type": ["odps:Job:Succeeded"]

3. 数据质量校验

在DAG中集成DataWorks数据质量模块，执行数据完整性检查：

BranchPythonOperator(    task_id='data_quality_check',    python_callable=lambda: 'alert' if null_count > threshold else 'proceed')

4. 动态资源配置

根据数据量自动调整计算资源：

dynamic_spec = {    'cu': min(100, input_size//10),     'mem': max(8, input_size//1000)}odps.run_sql(settings={'odps.sql.mapper.split.size': dynamic_spec})

5. 多环境任务切换

通过Airflow变量控制开发/生产环境：

env = Variable.get("DEPLOY_ENV")project = 'dev_project' if env=='dev' else 'prod_project'

6. 长周期任务分片

对超过7天的历史数据自动分片处理：

for day in date_range:    PythonOperator(        task_id=f'process_{day}',        op_args=[day.strftime('%Y%m%d')]    )

7. 机器学习流水线

调度MaxCompute数据预处理与PAI模型训练的端到端流程：

pai_task = BashOperator(    task_id='train_model',    bash_command='pai -name tensorflow -Dscript=oss://...')

8. 实时增量同步

每小时同步RDS增量数据到MaxCompute：

ShortCircuitOperator(    task_id='check_new_data',    python_callable=lambda: True if new_records>0 else False)

9. 冷热数据分层

自动将30天前的数据转存低频存储：

odps.run_sql("ALTER TABLE {} SET LIFECYCLE 360;".format(table))

10. 成本监控告警

集成云监控API实现异常消耗预警：

def cost_alert(context):    if context['ti'].xcom_pull(key='cost') > budget:        send_teams_alert("成本超标！")        dag.on_failure_callback = cost_alert

关键实施建议：

优先使用PyODPS 3.0+版本以获得更好的类型支持为长时间任务配置wait_for_success(timeout=3600)超时机制在DataWorks中导出Airflow任务实现统一监控使用Hologres外部表加速查询性能（速度提升5-10倍）