From e0146bfda3602f3c495a396775add2b26a19656c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: wizardforcel <562826179@qq.com> Date: Sat, 23 Mar 2019 20:40:55 +0800 Subject: [PATCH] 2019-03-23 20:40:55 --- zh/28.md | 1116 +++++++++++++++++++++++++++--------------------------- 1 file changed, 558 insertions(+), 558 deletions(-) diff --git a/zh/28.md b/zh/28.md index d8a3a7e..78f4781 100644 --- a/zh/28.md +++ b/zh/28.md @@ -97,10 +97,10 @@ class airflow.contrib.sensors.wasb_sensor.WasbBlobSensor(container_name, blob_na 参数： -* **container_name** （ str ） - 容器的名称。 -* **blob_name** （ str ） - blob的名称。 -* **wasb_conn_id** （ str ） - 对wasb连接的引用。 -* **check_options** （ dict ） - `WasbHook.check_for_blob（）`采用的可选关键字参数。 +* `container_name( str )` - 容器的名称。 +* `blob_name( str )` - blob的名称。 +* `wasb_conn_id( str )` - 对wasb连接的引用。 +* `check_options( dict )` - `WasbHook.check_for_blob（）`采用的可选关键字参数。 ```py @@ -121,10 +121,10 @@ class airflow.contrib.sensors.wasb_sensor.WasbPrefixSensor(container_name, prefi 参数： -* **container_name** （ str ） - 容器的名称。 -* **prefix** （ str ） - blob的前缀。 -* **wasb_conn_id** （ str ） - 对wasb连接的引用。 -* **check_options** （ dict ） - `WasbHook.check_for_prefix（）`采用的可选关键字参数。 +* `container_name( str )` - 容器的名称。 +* `prefix( str )` - blob的前缀。 +* `wasb_conn_id( str )` - 对wasb连接的引用。 +* `check_options( dict )` - `WasbHook.check_for_prefix（）`采用的可选关键字参数。 ```py @@ -145,11 +145,11 @@ class airflow.contrib.operators.file_to_wasb.FileToWasbOperator(file_path, conta 参数： -* **file_path** （ str ） - 要加载的文件的路径。 （模板） -* **container_name** （ str ） - 容器的名称。 （模板） -* **blob_name** （ str ） - blob的名称。 （模板） -* **wasb_conn_id** （ str ） - 对wasb连接的引用。 -* **load_options** （ dict ） - `WasbHook.load_file（）`采用的可选关键字参数。 +* `file_path( str )` - 要加载的文件的路径。 （模板） +* `container_name( str )` - 容器的名称。 （模板） +* `blob_name( str )` - blob的名称。 （模板） +* `wasb_conn_id( str )` - 对wasb连接的引用。 +* `load_options( dict )` - `WasbHook.load_file（）`采用的可选关键字参数。 ```py @@ -170,7 +170,7 @@ class airflow.contrib.hooks.wasb_hook.WasbHook(wasb_conn_id='wasb_default') 在连接的“额外”字段中传递的其他选项将传递给`BlockBlockService（）`构造函数。 例如，通过添加{“sas_token”：“YOUR_TOKEN”}使用SAS令牌进行身份验证。 -参数：**wasb_conn_id** （ str ） - 对wasb连接的引用。 +参数：`wasb_conn_id( str )` - 对wasb连接的引用。 ```py @@ -181,9 +181,9 @@ check_for_blob(container_name, blob_name, **kwargs) 参数： -* **container_name** （ str ） - 容器的名称。 -* **blob_name** （ str ） - blob的名称。 -* **kwargs** （ object ） - `BlockBlobService.exists（）`采用的可选关键字参数。 +* `container_name( str )` - 容器的名称。 +* `blob_name( str )` - blob的名称。 +* `kwargs( object )` - `BlockBlobService.exists（）`采用的可选关键字参数。 返回：如果blob存在则为True，否则为False。 @@ -197,9 +197,9 @@ check_for_prefix(container_name, prefix, **kwargs) 参数： -* **container_name** （ str ） - 容器的名称。 -* **prefix** （ str ） - blob的前缀。 -* **kwargs** （ object ） - `BlockBlobService.list_blobs（）`采用的可选关键字参数。 +* `container_name( str )` - 容器的名称。 +* `prefix( str )` - blob的前缀。 +* `kwargs( object )` - `BlockBlobService.list_blobs（）`采用的可选关键字参数。 返回：如果存在与前缀匹配的blob，则为True，否则为False。 @@ -219,10 +219,10 @@ get_file(file_path, container_name, blob_name, **kwargs) 参数： -* **file_path** （ str ） - 要下载的文件的路径。 -* **container_name** （ str ） - 容器的名称。 -* **blob_name** （ str ） - blob的名称。 -* **kwargs** （ object ） - `BlockBlobService.create_blob_from_path（）`采用的可选关键字参数。 +* `file_path( str )` - 要下载的文件的路径。 +* `container_name( str )` - 容器的名称。 +* `blob_name( str )` - blob的名称。 +* `kwargs( object )` - `BlockBlobService.create_blob_from_path（）`采用的可选关键字参数。 ```py @@ -233,10 +233,10 @@ load_file(file_path, container_name, blob_name, **kwargs) 参数： -* **file_path** （ str ） - 要加载的文件的路径。 -* **container_name** （ str ） - 容器的名称。 -* **blob_name** （ str ） - blob的名称。 -* **kwargs** （ object ） - `BlockBlobService.create_blob_from_path（）`采用的可选关键字参数。 +* `file_path( str )` - 要加载的文件的路径。 +* `container_name( str )` - 容器的名称。 +* `blob_name( str )` - blob的名称。 +* `kwargs( object )` - `BlockBlobService.create_blob_from_path（）`采用的可选关键字参数。 ```py @@ -247,10 +247,10 @@ load_string(string_data, container_name, blob_name, **kwargs) 参数： -* **string_data** （ str ） - 要加载的字符串。 -* **container_name** （ str ） - 容器的名称。 -* **blob_name** （ str ） - blob的名称。 -* **kwargs** （ object ） - `BlockBlobService.create_blob_from_text（）`采用的可选关键字参数。 +* `string_data( str )` - 要加载的字符串。 +* `container_name( str )` - 容器的名称。 +* `blob_name( str )` - blob的名称。 +* `kwargs( object )` - `BlockBlobService.create_blob_from_text（）`采用的可选关键字参数。 ```py @@ -261,9 +261,9 @@ read_file(container_name, blob_name, **kwargs) 参数： -* **container_name** （ str ） - 容器的名称。 -* **blob_name** （ str ） - blob的名称。 -* **kwargs** （ object ） - `BlockBlobService.create_blob_from_path（）`采用的可选关键字参数。 +* `container_name( str )` - 容器的名称。 +* `blob_name( str )` - blob的名称。 +* `kwargs( object )` - `BlockBlobService.create_blob_from_path（）`采用的可选关键字参数。 ### Azure文件共享 @@ -282,7 +282,7 @@ class airflow.contrib.hooks.azure_fileshare_hook.AzureFileShareHook(wasb_conn_id 在连接的“额外”字段中传递的其他选项将传递给`FileService（）`构造函数。 -参数：**wasb_conn_id** （ str ） - 对wasb连接的引用。 +参数：`wasb_conn_id( str )` - 对wasb连接的引用。 ```py @@ -293,9 +293,9 @@ check_for_directory(share_name, directory_name, **kwargs) 参数： -* **share_name** （ str ） - 共享的名称。 -* **directory_name** （ str ） - 目录的名称。 -* **kwargs** （ object ） - `FileService.exists（）`采用的可选关键字参数。 +* `share_name( str )` - 共享的名称。 +* `directory_name( str )` - 目录的名称。 +* `kwargs( object )` - `FileService.exists（）`采用的可选关键字参数。 返回：如果文件存在则为True，否则为False。 @@ -309,10 +309,10 @@ check_for_file(share_name, directory_name, file_name, **kwargs) 参数： -* **share_name** （ str ） - 共享的名称。 -* **directory_name** （ str ） - 目录的名称。 -* **file_name** （ str ） - 文件名。 -* **kwargs** （ object ） - `FileService.exists（）`采用的可选关键字参数。 +* `share_name( str )` - 共享的名称。 +* `directory_name( str )` - 目录的名称。 +* `file_name( str )` - 文件名。 +* `kwargs( object )` - `FileService.exists（）`采用的可选关键字参数。 返回：如果文件存在则为True，否则为False。 @@ -326,9 +326,9 @@ create_directory(share_name, directory_name, **kwargs) 参数： -* **share_name** （ str ） - 共享的名称。 -* **directory_name** （ str ） - 目录的名称。 -* **kwargs** （ object ） - `FileService.create_directory（）`采用的可选关键字参数。 +* `share_name( str )` - 共享的名称。 +* `directory_name( str )` - 目录的名称。 +* `kwargs( object )` - `FileService.create_directory（）`采用的可选关键字参数。 返回：文件和目录列表 @@ -348,11 +348,11 @@ get_file(file_path, share_name, directory_name, file_name, **kwargs) 参数： -* **file_path** （ str ） - 存储文件的位置。 -* **share_name** （ str ） - 共享的名称。 -* **directory_name** （ str ） - 目录的名称。 -* **file_name** （ str ） - 文件名。 -* **kwargs** （ object ） - `FileService.get_file_to_path（）`采用的可选关键字参数。 +* `file_path( str )` - 存储文件的位置。 +* `share_name( str )` - 共享的名称。 +* `directory_name( str )` - 目录的名称。 +* `file_name( str )` - 文件名。 +* `kwargs( object )` - `FileService.get_file_to_path（）`采用的可选关键字参数。 ```py @@ -363,11 +363,11 @@ get_file_to_stream(stream, share_name, directory_name, file_name, **kwargs) 参数： -* **stream** （类文件对象 ） - 用于存储文件的文件句柄。 -* **share_name** （ str ） - 共享的名称。 -* **directory_name** （ str ） - 目录的名称。 -* **file_name** （ str ） - 文件名。 -* **kwargs** （ object ） - `FileService.get_file_to_stream（）`采用的可选关键字参数。 +* `stream(类文件对象 )` - 用于存储文件的文件句柄。 +* `share_name( str )` - 共享的名称。 +* `directory_name( str )` - 目录的名称。 +* `file_name( str )` - 文件名。 +* `kwargs( object )` - `FileService.get_file_to_stream（）`采用的可选关键字参数。 ```py @@ -378,9 +378,9 @@ list_directories_and_files(share_name, directory_name=None, **kwargs) 参数： -* **share_name** （ str ） - 共享的名称。 -* **directory_name** （ str ） - 目录的名称。 -* **kwargs** （ object ） - `FileService.list_directories_and_files（）`采用的可选关键字参数。 +* `share_name( str )` - 共享的名称。 +* `directory_name( str )` - 目录的名称。 +* `kwargs( object )` - `FileService.list_directories_and_files（）`采用的可选关键字参数。 返回：文件和目录列表 @@ -394,11 +394,11 @@ load_file(file_path, share_name, directory_name, file_name, **kwargs) 参数： -* **file_path** （ str ） - 要加载的文件的路径。 -* **share_name** （ str ） - 共享的名称。 -* **directory_name** （ str ） - 目录的名称。 -* **file_name** （ str ） - 文件名。 -* **kwargs** （ object ） - `FileService.create_file_from_path（）`采用的可选关键字参数。 +* `file_path( str )` - 要加载的文件的路径。 +* `share_name( str )` - 共享的名称。 +* `directory_name( str )` - 目录的名称。 +* `file_name( str )` - 文件名。 +* `kwargs( object )` - `FileService.create_file_from_path（）`采用的可选关键字参数。 ```py @@ -409,12 +409,12 @@ load_stream(stream, share_name, directory_name, file_name, count, **kwargs) 参数： -* **stream** （类文件 ） - 打开的文件/流作为文件内容上传。 -* **share_name** （ str ） - 共享的名称。 -* **directory_name** （ str ） - 目录的名称。 -* **file_name** （ str ） - 文件名。 -* **count** （ int ） - 流的大小（以字节为单位） -* **kwargs** （ object ） - `FileService.create_file_from_stream（）`采用的可选关键字参数。 +* `stream(类文件 )` - 打开的文件/流作为文件内容上传。 +* `share_name( str )` - 共享的名称。 +* `directory_name( str )` - 目录的名称。 +* `file_name( str )` - 文件名。 +* `count( int )` - 流的大小（以字节为单位） +* `kwargs( object )` - `FileService.create_file_from_stream（）`采用的可选关键字参数。 ```py @@ -425,11 +425,11 @@ load_string(string_data, share_name, directory_name, file_name, **kwargs) 参数： -* **string_data** （ str ） - 要加载的字符串。 -* **share_name** （ str ） - 共享的名称。 -* **directory_name** （ str ） - 目录的名称。 -* **file_name** （ str ） - 文件名。 -* **kwargs** （ object ） - `FileService.create_file_from_text（）`采用的可选关键字参数。 +* `string_data( str )` - 要加载的字符串。 +* `share_name( str )` - 共享的名称。 +* `directory_name( str )` - 目录的名称。 +* `file_name( str )` - 文件名。 +* `kwargs( object )` - `FileService.create_file_from_text（）`采用的可选关键字参数。 ### 记录 @@ -456,7 +456,7 @@ class airflow.contrib.hooks.azure_data_lake_hook.AzureDataLakeHook(azure_data_la 客户端ID和客户端密钥应该在用户和密码参数中。 租户和帐户名称应为{“租户”：“<TENANT>”，“account_name”：“ACCOUNT_NAME”}的额外字段。 -参数：**azure_data_lake_conn_id** （ str ） - 对Azure Data Lake连接的引用。 +参数：`azure_data_lake_conn_id( str )` - 对Azure Data Lake连接的引用。 ```py @@ -465,7 +465,7 @@ check_for_file(file_path) 检查Azure Data Lake上是否存在文件。 -参数：**file_path** （ str ） - 文件的路径和名称。 +参数：`file_path( str )` - 文件的路径和名称。 返回：如果文件存在则为True，否则为False。 @@ -479,12 +479,12 @@ download_file(local_path, remote_path, nthreads=64, overwrite=True, buffersize=4 参数： -* **local_path** （ str ） - 本地路径。 如果下载单个文件，将写入此特定文件，除非它是现有目录，在这种情况下，将在其中创建文件。 如果下载多个文件，这是要写入的根目录。 将根据需要创建目录。 -* **remote_path** （ str ） - 用于查找远程文件的远程路径/ globstring。 不支持使用`**的`递归glob模式。 -* **nthreads** （ int ） - 要使用的线程数。 如果为None，则使用核心数。 -* **overwrite** （ bool ） - 是否强制覆盖现有文件/目录。 如果False和远程路径是目录，则无论是否覆盖任何文件都将退出。 如果为True，则实际仅覆盖匹配的文件名。 -* **buffersize** （ int ） - int [2 ** 22]内部缓冲区的字节数。 此块不能大于块，并且不能小于块。 -* **blocksize** （ int ） - int [2 ** 22]块的字节数。 在每个块中，我们为每个API调用编写一个较小的块。 这个块不能大于块。 +* `local_path( str )` - 本地路径。 如果下载单个文件，将写入此特定文件，除非它是现有目录，在这种情况下，将在其中创建文件。 如果下载多个文件，这是要写入的根目录。 将根据需要创建目录。 +* `remote_path( str )` - 用于查找远程文件的远程路径/ globstring。 不支持使用`**的`递归glob模式。 +* `nthreads( int )` - 要使用的线程数。 如果为None，则使用核心数。 +* `overwrite( bool )` - 是否强制覆盖现有文件/目录。 如果False和远程路径是目录，则无论是否覆盖任何文件都将退出。 如果为True，则实际仅覆盖匹配的文件名。 +* `buffersize( int )` - int [2 ** 22]内部缓冲区的字节数。 此块不能大于块，并且不能小于块。 +* `blocksize( int )` - int [2 ** 22]块的字节数。 在每个块中，我们为每个API调用编写一个较小的块。 这个块不能大于块。 ```py @@ -501,12 +501,12 @@ upload_file(local_path, remote_path, nthreads=64, overwrite=True, buffersize=419 参数： -* **local_path** （ str ） - 本地路径。 可以是单个文件，目录（在这种情况下，递归上传）或glob模式。 不支持使用`**的`递归glob模式。 -* **remote_path** （ str ） - 要上传的远程路径; 如果有多个文件，这就是要写入的dircetory根目录。 -* **nthreads** （ int ） - 要使用的线程数。 如果为None，则使用核心数。 -* **overwrite** （ bool ） - 是否强制覆盖现有文件/目录。 如果False和远程路径是目录，则无论是否覆盖任何文件都将退出。 如果为True，则实际仅覆盖匹配的文件名。 -* **buffersize** （ int ） - int [2 ** 22]内部缓冲区的字节数。 此块不能大于块，并且不能小于块。 -* **blocksize** （ int ） - int [2 ** 22]块的字节数。 在每个块中，我们为每个API调用编写一个较小的块。 这个块不能大于块。 +* `local_path( str )` - 本地路径。 可以是单个文件，目录（在这种情况下，递归上传）或glob模式。 不支持使用`**的`递归glob模式。 +* `remote_path( str )` - 要上传的远程路径; 如果有多个文件，这就是要写入的dircetory根目录。 +* `nthreads( int )` - 要使用的线程数。 如果为None，则使用核心数。 +* `overwrite( bool )` - 是否强制覆盖现有文件/目录。 如果False和远程路径是目录，则无论是否覆盖任何文件都将退出。 如果为True，则实际仅覆盖匹配的文件名。 +* `buffersize( int )` - int [2 ** 22]内部缓冲区的字节数。 此块不能大于块，并且不能小于块。 +* `blocksize( int )` - int [2 ** 22]块的字节数。 在每个块中，我们为每个API调用编写一个较小的块。 这个块不能大于块。 ## AWS：亚马逊网络服务 @@ -533,8 +533,8 @@ class airflow.contrib.operators.emr_add_steps_operator.EmrAddStepsOperator(job_f 参数： * **job_flow_id** - 要添加步骤的JobFlow的ID。 （模板） -* **aws_conn_id** （ str ） - 与使用的aws连接 -* **步骤** （ list ） - 要添加到作业流的boto3样式步骤。 （模板） +* `aws_conn_id( str )` - 与使用的aws连接 +* `步骤( list )` - 要添加到作业流的boto3样式步骤。 （模板） #### EmrCreateJobFlowOperator @@ -549,8 +549,8 @@ class airflow.contrib.operators.emr_create_job_flow_operator.EmrCreateJobFlowOpe 参数： -* **aws_conn_id** （ str ） - 与使用的aws连接 -* **emr_conn_id** （ str ） - 要使用的emr连接 +* `aws_conn_id( str )` - 与使用的aws连接 +* `emr_conn_id( str )` - 要使用的emr连接 * **job_flow_overrides** - 用于覆盖emr_connection extra的boto3样式参数。 （模板） @@ -567,7 +567,7 @@ class airflow.contrib.operators.emr_terminate_job_flow_operator.EmrTerminateJobF 参数： * **job_flow_id** - 要终止的JobFlow的id。 （模板） -* **aws_conn_id** （ str ） - 与使用的aws连接 +* `aws_conn_id( str )` - 与使用的aws连接 #### EmrHook @@ -610,7 +610,7 @@ check_for_bucket(bucket_name) 检查bucket_name是否存在。 -参数：**bucket_name** （ str ） - 存储桶的名称 +参数：`bucket_name( str )` - 存储桶的名称 ```py @@ -621,8 +621,8 @@ check_for_key(key, bucket_name=None) 参数： -* **key** （ str ） - 指向文件的S3键 -* **bucket_name** （ str ） - 存储文件的存储桶的名称 +* `key( str )` - 指向文件的S3键 +* `bucket_name( str )` - 存储文件的存储桶的名称 ```py @@ -643,7 +643,7 @@ get_bucket(bucket_name) 返回boto3.S3.Bucket对象 -参数：**bucket_name** （ str ） - 存储桶的名称 +参数：`bucket_name( str )` - 存储桶的名称 ```py @@ -654,8 +654,8 @@ get_key(key, bucket_name=None) 参数： -* **key** （ str ） - 密钥的路径 -* **bucket_name** （ str ） - 存储桶的名称 +* `key( str )` - 密钥的路径 +* `bucket_name( str )` - 存储桶的名称 ```py @@ -666,8 +666,8 @@ get_wildcard_key(wildcard_key, bucket_name=None, delimiter='') 参数： -* **wildcard_key** （ str ） - 密钥的路径 -* **bucket_name** （ str ） - 存储桶的名称 +* `wildcard_key( str )` - 密钥的路径 +* `bucket_name( str )` - 存储桶的名称 ```py @@ -678,11 +678,11 @@ list_keys(bucket_name, prefix='', delimiter='', page_size=None, max_items=None) 参数： -* **bucket_name** （ str ） - 存储桶的名称 -* **prefix** （ str ） - 一个密钥前缀 -* **delimiter** （ str ） - 分隔符标记键层次结构。 -* **page_size** （ int ） - 分页大小 -* **max_items** （ int ） - 要返回的最大项目数 +* `bucket_name( str )` - 存储桶的名称 +* `prefix( str )` - 一个密钥前缀 +* `delimiter( str )` - 分隔符标记键层次结构。 +* `page_size( int )` - 分页大小 +* `max_items( int )` - 要返回的最大项目数 ```py @@ -693,11 +693,11 @@ list_prefixes(bucket_name, prefix='', delimiter='', page_size=None, max_items=No 参数： -* **bucket_name** （ str ） - 存储桶的名称 -* **prefix** （ str ） - 一个密钥前缀 -* **delimiter** （ str ） - 分隔符标记键层次结构。 -* **page_size** （ int ） - 分页大小 -* **max_items** （ int ） - 要返回的最大项目数 +* `bucket_name( str )` - 存储桶的名称 +* `prefix( str )` - 一个密钥前缀 +* `delimiter( str )` - 分隔符标记键层次结构。 +* `page_size( int )` - 分页大小 +* `max_items( int )` - 要返回的最大项目数 ```py @@ -710,11 +710,11 @@ load_bytes(bytes_data, key, bucket_name=None, replace=False, encrypt=False) 参数： -* **bytes_data** （ bytes ） - 设置为密钥内容的字节。 -* **key** （ str ） - 指向文件的S3键 -* **bucket_name** （ str ） - 存储文件的存储桶的名称 -* **replace** （ bool ） - 一个标志，用于决定是否覆盖密钥（如果已存在） -* **encrypt** （ bool ） - 如果为True，则文件将在服务器端由S3加密，并在S3中静止时以加密形式存储。 +* `bytes_data( bytes )` - 设置为密钥内容的字节。 +* `key( str )` - 指向文件的S3键 +* `bucket_name( str )` - 存储文件的存储桶的名称 +* `replace( bool )` - 一个标志，用于决定是否覆盖密钥（如果已存在） +* `encrypt( bool )` - 如果为True，则文件将在服务器端由S3加密，并在S3中静止时以加密形式存储。 ```py @@ -725,11 +725,11 @@ load_file(filename, key, bucket_name=None, replace=False, encrypt=False) 参数： -* **filename** （ str ） - 要加载的文件的名称。 -* **key** （ str ） - 指向文件的S3键 -* **bucket_name** （ str ） - 存储文件的存储桶的名称 -* **replace** （ bool ） - 一个标志，用于决定是否覆盖密钥（如果已存在）。 如果replace为False且密钥存在，则会引发错误。 -* **encrypt** （ bool ） - 如果为True，则文件将在服务器端由S3加密，并在S3中静止时以加密形式存储。 +* `filename( str )` - 要加载的文件的名称。 +* `key( str )` - 指向文件的S3键 +* `bucket_name( str )` - 存储文件的存储桶的名称 +* `replace( bool )` - 一个标志，用于决定是否覆盖密钥（如果已存在）。 如果replace为False且密钥存在，则会引发错误。 +* `encrypt( bool )` - 如果为True，则文件将在服务器端由S3加密，并在S3中静止时以加密形式存储。 ```py @@ -742,11 +742,11 @@ load_string(string_data, key, bucket_name=None, replace=False, encrypt=False, en 参数： -* **string_data** （ str ） - 要设置为键的内容的字符串。 -* **key** （ str ） - 指向文件的S3键 -* **bucket_name** （ str ） - 存储文件的存储桶的名称 -* **replace** （ bool ） - 一个标志，用于决定是否覆盖密钥（如果已存在） -* **encrypt** （ bool ） - 如果为True，则文件将在服务器端由S3加密，并在S3中静止时以加密形式存储。 +* `string_data( str )` - 要设置为键的内容的字符串。 +* `key( str )` - 指向文件的S3键 +* `bucket_name( str )` - 存储文件的存储桶的名称 +* `replace( bool )` - 一个标志，用于决定是否覆盖密钥（如果已存在） +* `encrypt( bool )` - 如果为True，则文件将在服务器端由S3加密，并在S3中静止时以加密形式存储。 ```py @@ -757,8 +757,8 @@ read_key(key, bucket_name=None) 参数： -* **key** （ str ） - 指向文件的S3键 -* **bucket_name** （ str ） - 存储文件的存储桶的名称 +* `key( str )` - 指向文件的S3键 +* `bucket_name( str )` - 存储文件的存储桶的名称 ```py @@ -769,12 +769,12 @@ select_key(key, bucket_name=None, expression='SELECT * FROM S3Object', expressio 参数： -* **key** （ str ） - 指向文件的S3键 -* **bucket_name** （ str ） - 存储文件的存储桶的名称 -* **expression** （ str ） - S3选择表达式 -* **expression_type** （ str ） - S3选择表达式类型 -* **input_serialization** （ dict ） - S3选择输入数据序列化格式 -* **output_serialization** （ dict ） - S3选择输出数据序列化格式 +* `key( str )` - 指向文件的S3键 +* `bucket_name( str )` - 存储文件的存储桶的名称 +* `expression( str )` - S3选择表达式 +* `expression_type( str )` - S3选择表达式类型 +* `input_serialization( dict )` - S3选择输入数据序列化格式 +* `output_serialization( dict )` - S3选择输出数据序列化格式 返回：通过S3 Select检索原始数据的子集 @@ -800,13 +800,13 @@ S3 Select也可用于过滤源内容。 如果指定了S3 Select表达式，则 参数： -* **source_s3_key** （ str ） - 从S3检索的密钥。 （模板） -* **source_aws_conn_id** （ str ） - 源s3连接 -* **dest_s3_key** （ str ） - 从S3写入的密钥。 （模板） -* **dest_aws_conn_id** （ str ） - 目标s3连接 -* **replace** （ bool ） - 替换dest S3密钥（如果已存在） -* **transform_script** （ str ） - 可执行转换脚本的位置 -* **select_expression** （ str ） - S3选择表达式 +* `source_s3_key( str )` - 从S3检索的密钥。 （模板） +* `source_aws_conn_id( str )` - 源s3连接 +* `dest_s3_key( str )` - 从S3写入的密钥。 （模板） +* `dest_aws_conn_id( str )` - 目标s3连接 +* `replace( bool )` - 替换dest S3密钥（如果已存在） +* `transform_script( str )` - 可执行转换脚本的位置 +* `select_expression( str )` - S3选择表达式 #### S3ListOperator @@ -823,10 +823,10 @@ class airflow.contrib.operators.s3listoperator.S3ListOperator(bucket, prefix='', 参数： -* **bucket** （ str ） - S3存储桶在哪里找到对象。 （模板） -* **prefix** （ str ） - 用于过滤名称以此前缀开头的对象的前缀字符串。 （模板） -* **delimiter** （ str ） - 分隔符标记键层次结构。 （模板） -* **aws_conn_id** （ str ） - 连接到S3存储时使用的连接ID。 +* `bucket( str )` - S3存储桶在哪里找到对象。 （模板） +* `prefix( str )` - 用于过滤名称以此前缀开头的对象的前缀字符串。 （模板） +* `delimiter( str )` - 分隔符标记键层次结构。 （模板） +* `aws_conn_id( str )` - 连接到S3存储时使用的连接ID。 ```py @@ -858,14 +858,14 @@ class airflow.contrib.operators.s3_to_gcs_operator.S3ToGoogleCloudStorageOperato 参数： -* **bucket** （ str ） - S3存储桶在哪里找到对象。 （模板） -* **prefix** （ str ） - 前缀字符串，用于过滤名称以此前缀开头的对象。 （模板） -* **delimiter** （ str ） - 分隔符标记键层次结构。 （模板） -* **aws_conn_id** （ str ） - 源S3连接 -* **dest_gcs_conn_id** （ str ） - 连接到Google云端存储时要使用的目标连接ID。 -* **dest_gcs** （ str ） - 要存储文件的目标Google云端存储**分区**和前缀。 （模板） -* **delegate_to** （ str ） - 模拟的帐户（如果有）。 为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 -* **replace** （ bool ） - 是否要替换现有目标文件。 +* `bucket( str )` - S3存储桶在哪里找到对象。 （模板） +* `prefix( str )` - 前缀字符串，用于过滤名称以此前缀开头的对象。 （模板） +* `delimiter( str )` - 分隔符标记键层次结构。 （模板） +* `aws_conn_id( str )` - 源S3连接 +* `dest_gcs_conn_id( str )` - 连接到Google云端存储时要使用的目标连接ID。 +* `dest_gcs( str )` - 要存储文件的目标Google云端存储**分区**和前缀。 （模板） +* `delegate_to( str )` - 模拟的帐户（如果有）。 为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `replace( bool )` - 是否要替换现有目标文件。 **示例** ：.. code-block :: python @@ -892,21 +892,21 @@ class airflow.operators.s3_to_hive_operator.S3ToHiveTransfer(s3_key, field_dict, 参数： -* **s3_key** （ str ） - 从S3检索的密钥。 （模板） -* **field_dict** （ dict ） - 字段的字典在文件中命名为键，其Hive类型为值 -* **hive_table** （ str ） - 目标Hive表，使用点表示法来定位特定数据库。 （模板） -* **create** （ bool ） - 是否创建表，如果它不存在 -* **recreate** （ bool ） - 是否在每次执行时删除并重新创建表 -* **partition** （ dict ） - 将目标分区作为分区列和值的字典。 （模板） -* **headers** （ bool ） - 文件是否包含第一行的列名 -* **check_headers** （ bool ） - 是否应该根据field_dict的键检查第一行的列名 -* **wildcard_match** （ bool ） - 是否应将s3_key解释为Unix通配符模式 -* **delimiter** （ str ） - 文件中的字段分隔符 -* **aws_conn_id** （ str ） - 源s3连接 -* **hive_cli_conn_id** （ str ） - 目标配置单元连接 -* **input_compressed** （ bool ） - 布尔值，用于确定是否需要文件解压缩来处理标头 -* **tblproperties** （ dict ） - 正在创建的hive表的TBLPROPERTIES -* **select_expression** （ str ） - S3选择表达式 +* `s3_key( str )` - 从S3检索的密钥。 （模板） +* `field_dict( dict )` - 字段的字典在文件中命名为键，其Hive类型为值 +* `hive_table( str )` - 目标Hive表，使用点表示法来定位特定数据库。 （模板） +* `create( bool )` - 是否创建表，如果它不存在 +* `recreate( bool )` - 是否在每次执行时删除并重新创建表 +* `partition( dict )` - 将目标分区作为分区列和值的字典。 （模板） +* `headers( bool )` - 文件是否包含第一行的列名 +* `check_headers( bool )` - 是否应该根据field_dict的键检查第一行的列名 +* `wildcard_match( bool )` - 是否应将s3_key解释为Unix通配符模式 +* `delimiter( str )` - 文件中的字段分隔符 +* `aws_conn_id( str )` - 源s3连接 +* `hive_cli_conn_id( str )` - 目标配置单元连接 +* `input_compressed( bool )` - 布尔值，用于确定是否需要文件解压缩来处理标头 +* `tblproperties( dict )` - 正在创建的hive表的TBLPROPERTIES +* `select_expression( str )` - S3选择表达式 ### AWS EC2容器服务 @@ -925,9 +925,9 @@ class airflow.contrib.operators.ecs_operator.ECSOperator(task_definition, cluste 参数： -* **task_definition** （ str ） - EC2容器服务上的任务定义名称 -* **cluster** （ str ） - EC2 Container Service上的群集名称 -* **aws_conn_id** （ str ） - AWS凭证/区域名称的连接ID。 如果为None，将使用凭证boto3策略（ [http://boto3.readthedocs.io/en/latest/guide/configuration.html](http://boto3.readthedocs.io/en/latest/guide/configuration.html) ）。 +* `task_definition( str )` - EC2容器服务上的任务定义名称 +* `cluster( str )` - EC2 Container Service上的群集名称 +* `aws_conn_id( str )` - AWS凭证/区域名称的连接ID。 如果为None，将使用凭证boto3策略（ [http://boto3.readthedocs.io/en/latest/guide/configuration.html](http://boto3.readthedocs.io/en/latest/guide/configuration.html) ）。 * **region_name** - 要在AWS Hook中使用的区域名称。 覆盖连接中的region_name（如果提供） * **launch_type** - 运行任务的启动类型（'EC2'或'FARGATE'） @@ -953,11 +953,11 @@ class airflow.contrib.operators.awsbatch_operator.AWSBatchOperator(job_name, job 参数： -* **job_name** （ str ） - 将在AWS Batch上运行的作业的名称 -* **job_definition** （ str ） - AWS Batch上的作业定义名称 -* **job_queue** （ str ） - AWS Batch上的队列名称 -* **max_retries** （ int ） - 服务器未合并时的指数退避重试，4200 = 48小时 -* **aws_conn_id** （ str ） - AWS凭证/区域名称的连接ID。 如果为None，将使用凭证boto3策略（ [http://boto3.readthedocs.io/en/latest/guide/configuration.html](http://boto3.readthedocs.io/en/latest/guide/configuration.html) ）。 +* `job_name( str )` - 将在AWS Batch上运行的作业的名称 +* `job_definition( str )` - AWS Batch上的作业定义名称 +* `job_queue( str )` - AWS Batch上的队列名称 +* `max_retries( int )` - 服务器未合并时的指数退避重试，4200 = 48小时 +* `aws_conn_id( str )` - AWS凭证/区域名称的连接ID。 如果为None，将使用凭证boto3策略（ [http://boto3.readthedocs.io/en/latest/guide/configuration.html](http://boto3.readthedocs.io/en/latest/guide/configuration.html) ）。 * **region_name** - 要在AWS Hook中使用的区域名称。 覆盖连接中的region_name（如果提供） 参数：覆盖：boto3将在containerOverrides上接收的相同参数（模板化）： [http](http://boto3.readthedocs.io/en/latest/reference/services/batch.html) ：//boto3.readthedocs.io/en/latest/reference/services/batch.html#submit_job @@ -983,8 +983,8 @@ class airflow.contrib.sensors.aws_redshift_cluster_sensor.AwsRedshiftClusterSens 参数： -* **cluster_identifier** （ str ） - 要ping的集群的标识符。 -* **target_status** （ str ） - 所需的集群状态。 +* `cluster_identifier( str )` - 要ping的集群的标识符。 +* `target_status( str )` - 所需的集群状态。 ```py @@ -1009,7 +1009,7 @@ cluster_status(cluster_identifier) 返回群集的状态 -参数：**cluster_identifier** （ str ） - 集群的唯一标识符 +参数：`cluster_identifier( str )` - 集群的唯一标识符 ```py @@ -1020,8 +1020,8 @@ create_cluster_snapshot(snapshot_identifier, cluster_identifier) 参数： -* **snapshot_identifier** （ str ） - 群集快照的唯一标识符 -* **cluster_identifier** （ str ） - 集群的唯一标识符 +* `snapshot_identifier( str )` - 群集快照的唯一标识符 +* `cluster_identifier( str )` - 集群的唯一标识符 ```py @@ -1032,9 +1032,9 @@ delete_cluster(cluster_identifier, skip_final_cluster_snapshot=True, final_clust 参数： -* **cluster_identifier** （ str ） - 集群的唯一标识符 -* **skip_final_cluster_snapshot** （ bool ） - 确定群集快照创建 -* **final_cluster_snapshot_identifier** （ str ） - 最终集群快照的名称 +* `cluster_identifier( str )` - 集群的唯一标识符 +* `skip_final_cluster_snapshot( bool )` - 确定群集快照创建 +* `final_cluster_snapshot_identifier( str )` - 最终集群快照的名称 ```py @@ -1043,7 +1043,7 @@ describe_cluster_snapshots(cluster_identifier) 获取群集的快照列表 -参数：**cluster_identifier** （ str ） - 集群的唯一标识符 +参数：`cluster_identifier( str )` - 集群的唯一标识符 ```py @@ -1054,8 +1054,8 @@ restore_from_cluster_snapshot(cluster_identifier, snapshot_identifier) 参数： -* **cluster_identifier** （ str ） - 集群的唯一标识符 -* **snapshot_identifier**（str） - 群集快照的唯一标识符 +* `cluster_identifier( str )` - 集群的唯一标识符 +* `snapshot_identifier(str)` - 群集快照的唯一标识符 #### RedshiftToS3Transfer @@ -1070,13 +1070,13 @@ class airflow.operators.redshift_to_s3_operator.RedshiftToS3Transfer（schema， 参数： -* **schema**（str） - 对redshift数据库中特定模式的引用 -* **table**（str） - 对redshift数据库中特定表的引用 -* **s3_bucket**（str） - 对特定S3存储桶的引用 -* **s3_key**（str） - 对特定S3密钥的引用 -* **redshift_conn_id**（str） - 对特定redshift数据库的引用 -* **aws_conn_id**（str） - 对特定S3连接的引用 -* **unload_options**（list） - 对UNLOAD选项列表的引用 +* `schema(str)` - 对redshift数据库中特定模式的引用 +* `table(str)` - 对redshift数据库中特定表的引用 +* `s3_bucket(str)` - 对特定S3存储桶的引用 +* `s3_key(str)` - 对特定S3密钥的引用 +* `redshift_conn_id(str)` - 对特定redshift数据库的引用 +* `aws_conn_id(str)` - 对特定S3连接的引用 +* `unload_options(list)` - 对UNLOAD选项列表的引用 #### S3ToRedshiftTransfer @@ -1091,13 +1091,13 @@ class airflow.operators.s3_to_redshift_operator.S3ToRedshiftTransfer（schema， 参数： -* **schema**（str） - 对redshift数据库中特定模式的引用 -* **table**（str） - 对redshift数据库中特定表的引用 -* **s3_bucket**（str） - 对特定S3存储桶的引用 -* **s3_key**（str） - 对特定S3密钥的引用 -* **redshift_conn_id**（str） - 对特定redshift数据库的引用 -* **aws_conn_id**（str） - 对特定S3连接的引用 -* **copy_options**（list） - 对COPY选项列表的引用 +* `schema(str)` - 对redshift数据库中特定模式的引用 +* `table(str)` - 对redshift数据库中特定表的引用 +* `s3_bucket(str)` - 对特定S3存储桶的引用 +* `s3_key(str)` - 对特定S3密钥的引用 +* `redshift_conn_id(str)` - 对特定redshift数据库的引用 +* `aws_conn_id(str)` - 对特定S3连接的引用 +* `copy_options(list)` - 对COPY选项列表的引用 ## Databricks @@ -1165,7 +1165,7 @@ notebook_run = DatabricksSubmitRunOperator ( 参数： -* **json**（dict） - +* `json(dict)` - 包含API参数的JSON对象，将直接传递给`api/2.0/jobs/runs/submit`端点。其他命名参数（即`spark_jar_task`，`notebook_task`..）到该运营商将与此JSON字典合并如果提供他们。如果在合并期间存在冲突，则命名参数将优先并覆盖顶级json键。（模板） @@ -1173,7 +1173,7 @@ notebook_run = DatabricksSubmitRunOperator ( 有关模板的更多信息，请参阅[Jinja模板](concepts.html)。[https://docs.databricks.com/api/latest/jobs.html#runs-submit](https://docs.databricks.com/api/latest/jobs.html) -* **spark_jar_task**（dict） - +* `spark_jar_task(dict)` - JAR任务的主要类和参数。请注意，实际的JAR在`libraries`。中指定。_无论是_ `spark_jar_task` _或_ `notebook_task`应符合规定。该字段将被模板化。 @@ -1181,7 +1181,7 @@ notebook_run = DatabricksSubmitRunOperator ( [https://docs.databricks.com/api/latest/jobs.html#jobssparkjartask](https://docs.databricks.com/api/latest/jobs.html) -* **notebook_task**（dict） - +* `notebook_task(dict)` - 笔记本任务的笔记本路径和参数。_无论是_ `spark_jar_task` _或_ `notebook_task`应符合规定。该字段将被模板化。 @@ -1189,7 +1189,7 @@ notebook_run = DatabricksSubmitRunOperator ( [https://docs.databricks.com/api/latest/jobs.html#jobsnotebooktask](https://docs.databricks.com/api/latest/jobs.html) -* **new_cluster**（dict） - +* `new_cluster(dict)` - 将在其上运行此任务的新群集的规范。_无论是_ `new_cluster` _或_ `existing_cluster_id`应符合规定。该字段将被模板化。 @@ -1197,8 +1197,8 @@ notebook_run = DatabricksSubmitRunOperator ( [https://docs.databricks.com/api/latest/jobs.html#jobsclusterspecnewcluster](https://docs.databricks.com/api/latest/jobs.html) -* **existing_cluster_id**（str） - 要运行此任务的现有集群的ID。_无论是_ `new_cluster` _或_ `existing_cluster_id`应符合规定。该字段将被模板化。 -* **图书馆**（list[dict]） - +* `existing_cluster_id(str)` - 要运行此任务的现有集群的ID。_无论是_ `new_cluster` _或_ `existing_cluster_id`应符合规定。该字段将被模板化。 +* `图书馆(list[dict])` - 这个运行的库将使用。该字段将被模板化。 @@ -1206,12 +1206,12 @@ notebook_run = DatabricksSubmitRunOperator ( [https://docs.databricks.com/api/latest/libraries.html#managedlibrarieslibrary](https://docs.databricks.com/api/latest/libraries.html) -* **run_name**（str） - 用于此任务的运行名称。默认情况下，这将设置为Airflow `task_id`。这`task_id`是超类的必需参数`BaseOperator`。该字段将被模板化。 -* **timeout_seconds**（int32） - 此次运行的超时。默认情况下，使用值0表示没有超时。该字段将被模板化。 -* **databricks_conn_id**（str） - 要使用的Airflow连接的名称。默认情况下，在常见情况下，这将是`databricks_default`。要使用基于令牌的身份验证，请`token`在连接的额外字段中提供密钥。 -* **polling_period_seconds**（int） - 控制我们轮询此运行结果的速率。默认情况下，操作员每30秒轮询一次。 -* **databricks_retry_limit**（int） - 如果Databricks后端无法访问，则重试的次数。其值必须大于或等于1。 -* **do_xcom_push**（bool） - 我们是否应该将run_id和run_page_url推送到xcom。 +* `run_name(str)` - 用于此任务的运行名称。默认情况下，这将设置为Airflow `task_id`。这`task_id`是超类的必需参数`BaseOperator`。该字段将被模板化。 +* `timeout_seconds(int32)` - 此次运行的超时。默认情况下，使用值0表示没有超时。该字段将被模板化。 +* `databricks_conn_id(str)` - 要使用的Airflow连接的名称。默认情况下，在常见情况下，这将是`databricks_default`。要使用基于令牌的身份验证，请`token`在连接的额外字段中提供密钥。 +* `polling_period_seconds(int)` - 控制我们轮询此运行结果的速率。默认情况下，操作员每30秒轮询一次。 +* `databricks_retry_limit(int)` - 如果Databricks后端无法访问，则重试的次数。其值必须大于或等于1。 +* `do_xcom_push(bool)` - 我们是否应该将run_id和run_page_url推送到xcom。 ## GCP：Google云端平台 @@ -1262,8 +1262,8 @@ class airflow.contrib.operators.bigquery_check_operator.BigQueryCheckOperator（ 参数： -* **sql**（str） - 要执行的sql -* **bigquery_conn_id**（str） - 对BigQuery数据库的引用 +* `sql(str)` - 要执行的sql +* `bigquery_conn_id(str)` - 对BigQuery数据库的引用 ##### BigQueryValueCheckOperator @@ -1276,7 +1276,7 @@ class airflow.contrib.operators.bigquery_check_operator.BigQueryValueCheckOperat 使用sql代码执行简单的值检查。 -参数：**sql**（str） - 要执行的sql +参数：`sql(str)` - 要执行的sql ##### BigQueryIntervalCheckOperator @@ -1299,9 +1299,9 @@ class airflow.contrib.operators.bigquery_check_operator.BigQueryIntervalCheckOpe 参数： -* **table**（str） - 表名 -* **days_back**（int） - ds与我们要检查的ds之间的天数。默认为7天 -* **metrics_threshold**（dict） - 由指标索引的比率字典，例如'COUNT（*）'：1.5将需要当前日和之前的days_back之间50％或更小的差异。 +* `table(str)` - 表名 +* `days_back(int)` - ds与我们要检查的ds之间的天数。默认为7天 +* `metrics_threshold(dict)` - 由指标索引的比率字典，例如'COUNT（*）'：1.5将需要当前日和之前的days_back之间50％或更小的差异。 ##### BigQueryGetDataOperator @@ -1337,11 +1337,11 @@ class airflow.contrib.operators.bigquery_get_data.BigQueryGetDataOperator（data 参数： * **dataset_id** - 请求的表的数据集ID。（模板） -* **table_id**（str） - 请求表的表ID。（模板） -* **max_results**（str） - 从表中获取的最大记录数（行数）。（模板） -* **selected_fields**（str） - 要返回的字段列表（逗号分隔）。如果未指定，则返回所有字段。 -* **bigquery_conn_id**（str） - 对特定BigQuery钩子的引用。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `table_id(str)` - 请求表的表ID。（模板） +* `max_results(str)` - 从表中获取的最大记录数（行数）。（模板） +* `selected_fields(str)` - 要返回的字段列表（逗号分隔）。如果未指定，则返回所有字段。 +* `bigquery_conn_id(str)` - 对特定BigQuery钩子的引用。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 ##### BigQueryCreateEmptyTableOperator @@ -1358,10 +1358,10 @@ class airflow.contrib.operators.bigquery_operator.BigQueryCreateEmptyTableOperat 参数： -* **project_id**（str） - 将表创建的项目。（模板） -* **dataset_id**（str） - 用于创建表的数据集。（模板） -* **table_id**（str） - 要创建的表的名称。（模板） -* **schema_fields**（list） - +* `project_id(str)` - 将表创建的项目。（模板） +* `dataset_id(str)` - 用于创建表的数据集。（模板） +* `table_id(str)` - 要创建的表的名称。（模板） +* `schema_fields(list)` - 如果设置，则此处定义的架构字段列表：[https](https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/jobs)：[//cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/jobs#configuration.load.schema](https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/jobs) @@ -1373,8 +1373,8 @@ class airflow.contrib.operators.bigquery_operator.BigQueryCreateEmptyTableOperat ``` -* **gcs_schema_object**（str） - 包含模式（模板化）的JSON文件的完整路径。例如：`gs://test-bucket/dir1/dir2/employee_schema.json` -* **time_partitioning**（dict） - +* `gcs_schema_object(str)` - 包含模式（模板化）的JSON文件的完整路径。例如：`gs://test-bucket/dir1/dir2/employee_schema.json` +* `time_partitioning(dict)` - 配置可选的时间分区字段，即按API规范按字段，类型和到期分区。 @@ -1382,9 +1382,9 @@ class airflow.contrib.operators.bigquery_operator.BigQueryCreateEmptyTableOperat [https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/tables#timePartitioning](https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/tables) -* **bigquery_conn_id**（str） - 对特定BigQuery挂钩的引用。 -* **google_cloud_storage_conn_id**（str） - 对特定Google云存储挂钩的引用。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `bigquery_conn_id(str)` - 对特定BigQuery挂钩的引用。 +* `google_cloud_storage_conn_id(str)` - 对特定Google云存储挂钩的引用。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 **示例（在GCS中使用模式JSON）**： @@ -1450,10 +1450,10 @@ class airflow.contrib.operators.bigquery_operator.BigQueryCreateExternalTableOpe 参数： -* **bucket**（str） - 指向外部表的存储桶。（模板） +* `bucket(str)` - 指向外部表的存储桶。（模板） * **source_objects** - 指向表格的Google云存储URI列表。（模板化）如果source_format是'DATASTORE_BACKUP'，则列表必须只包含一个URI。 -* **destination_project_dataset_table**（str） - 用于将数据加载到（模板化）的虚线（<project>。）<dataset>。<table> BigQuery表。如果未包含<project>，则项目将是连接json中定义的项目。 -* **schema_fields**（list） - +* `destination_project_dataset_table(str)` - 用于将数据加载到（模板化）的虚线（<project>。）<dataset>。<table> BigQuery表。如果未包含<project>，则项目将是连接json中定义的项目。 +* `schema_fields(list)` - 如果设置，则此处定义的架构字段列表：[https](https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/jobs)：[//cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/jobs#configuration.load.schema](https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/rest/v2/jobs) @@ -1469,18 +1469,18 @@ class airflow.contrib.operators.bigquery_operator.BigQueryCreateExternalTableOpe * **schema_object** - 如果设置，则指向包含表的架构的.json文件的GCS对象路径。（模板） * **schema_object** - 字符串 -* **source_format**（str） - 数据的文件格式。 -* **compression**（str） - [可选]数据源的压缩类型。可能的值包括GZIP和NONE。默认值为NONE。Google Cloud Bigtable，Google Cloud Datastore备份和Avro格式会忽略此设置。 -* **skip_leading_rows**（int） - 从CSV加载时要跳过的行数。 -* **field_delimiter**（str） - 用于CSV的分隔符。 -* **max_bad_records**（int） - BigQuery在运行作业时可以忽略的最大错误记录数。 -* **quote_character**（str） - 用于引用CSV文件中数据部分的值。 -* **allow_quoted_newlines**（bool） - 是否允许引用的换行符（true）或不允许（false）。 -* **allow_jagged_rows**（bool） - 接受缺少尾随可选列的行。缺失值被视为空值。如果为false，则缺少尾随列的记录将被视为错误记录，如果错误记录太多，则会在作业结果中返回无效错误。仅适用于CSV，忽略其他格式。 -* **bigquery_conn_id**（str） - 对特定BigQuery挂钩的引用。 -* **google_cloud_storage_conn_id**（str） - 对特定Google云存储挂钩的引用。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 -* **src_fmt_configs**（dict） - 配置特定于源格式的可选字段 +* `source_format(str)` - 数据的文件格式。 +* `compression(str)` - [可选]数据源的压缩类型。可能的值包括GZIP和NONE。默认值为NONE。Google Cloud Bigtable，Google Cloud Datastore备份和Avro格式会忽略此设置。 +* `skip_leading_rows(int)` - 从CSV加载时要跳过的行数。 +* `field_delimiter(str)` - 用于CSV的分隔符。 +* `max_bad_records(int)` - BigQuery在运行作业时可以忽略的最大错误记录数。 +* `quote_character(str)` - 用于引用CSV文件中数据部分的值。 +* `allow_quoted_newlines(bool)` - 是否允许引用的换行符（true）或不允许（false）。 +* `allow_jagged_rows(bool)` - 接受缺少尾随可选列的行。缺失值被视为空值。如果为false，则缺少尾随列的记录将被视为错误记录，如果错误记录太多，则会在作业结果中返回无效错误。仅适用于CSV，忽略其他格式。 +* `bigquery_conn_id(str)` - 对特定BigQuery挂钩的引用。 +* `google_cloud_storage_conn_id(str)` - 对特定Google云存储挂钩的引用。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `src_fmt_configs(dict)` - 配置特定于源格式的可选字段 ##### BigQueryDeleteDatasetOperator @@ -1497,23 +1497,23 @@ class airflow.contrib.operators.bigquery_operator.BigQueryOperator（bql = None 参数： -* **BQL**（可接收表示SQL语句中的海峡，海峡列表（SQL语句），或参照模板文件模板引用在“.SQL”结束海峡认可。） - （不推荐使用。`SQL`参数代替）要执行的sql代码（模板化） -* **SQL**（可接收表示SQL语句中的海峡，海峡列表（SQL语句），或参照模板文件模板引用在“.SQL”结束海峡认可。） - SQL代码被执行（模板） -* **destination_dataset_table**（str） - 一个虚线（<project>。| <project>：）<dataset>。<table>，如果设置，将存储查询结果。（模板） -* **write_disposition**（str） - 指定目标表已存在时发生的操作。（默认：'WRITE_EMPTY'） -* **create_disposition**（str） - 指定是否允许作业创建新表。（默认值：'CREATE_IF_NEEDED'） -* **allow_large_results**（bool） - 是否允许大结果。 -* **flatten_results**（bool） - 如果为true且查询使用旧版SQL方言，则展平查询结果中的所有嵌套和重复字段。`allow_large_results`必须是`true`如果设置为`false`。对于标准SQL查询，将忽略此标志，并且结果永远不会展平。 -* **bigquery_conn_id**（str） - 对特定BigQuery钩子的引用。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 -* **udf_config**（list） - 查询的用户定义函数配置。有关详细信息，请参阅[https://cloud.google.com/bigquery/user-defined-functions](https://cloud.google.com/bigquery/user-defined-functions)。 -* **use_legacy_sql**（bool） - 是使用旧SQL（true）还是标准SQL（false）。 -* **maximum_billing_tier**（_整数_） - 用作基本价格乘数的正整数。默认为None，在这种情况下，它使用项目中设置的值。 -* **maximumbytesbilled**（_float_） - 限制为此作业计费的字节数。超出此限制的字节数的查询将失败（不会产生费用）。如果未指定，则将其设置为项目默认值。 -* **schema_update_options**（_tuple_） - 允许更新目标表的模式作为加载作业的副作用。 -* **query_params**（dict） - 包含查询参数类型和值的字典，传递给BigQuery。 -* **priority**（str） - 指定查询的优先级。可能的值包括INTERACTIVE和BATCH。默认值为INTERACTIVE。 -* **time_partitioning**（dict） - 配置可选的时间分区字段，即按API规范按字段，类型和到期分区。请注意，'field'不能与dataset.table $ partition一起使用。 +* `BQL(可接收表示SQL语句中的海峡，海峡列表（SQL语句），或参照模板文件模板引用在“.SQL”结束海峡认可。)` - （不推荐使用。`SQL`参数代替）要执行的sql代码（模板化） +* `SQL(可接收表示SQL语句中的海峡，海峡列表（SQL语句），或参照模板文件模板引用在“.SQL”结束海峡认可。)` - SQL代码被执行（模板） +* `destination_dataset_table(str)` - 一个虚线（<project>。| <project>：）<dataset>。<table>，如果设置，将存储查询结果。（模板） +* `write_disposition(str)` - 指定目标表已存在时发生的操作。（默认：'WRITE_EMPTY'） +* `create_disposition(str)` - 指定是否允许作业创建新表。（默认值：'CREATE_IF_NEEDED'） +* `allow_large_results(bool)` - 是否允许大结果。 +* `flatten_results(bool)` - 如果为true且查询使用旧版SQL方言，则展平查询结果中的所有嵌套和重复字段。`allow_large_results`必须是`true`如果设置为`false`。对于标准SQL查询，将忽略此标志，并且结果永远不会展平。 +* `bigquery_conn_id(str)` - 对特定BigQuery钩子的引用。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `udf_config(list)` - 查询的用户定义函数配置。有关详细信息，请参阅[https://cloud.google.com/bigquery/user-defined-functions](https://cloud.google.com/bigquery/user-defined-functions)。 +* `use_legacy_sql(bool)` - 是使用旧SQL（true）还是标准SQL（false）。 +* `maximum_billing_tier(int)` - 用作基本价格乘数的正整数。默认为None，在这种情况下，它使用项目中设置的值。 +* `maximumbytesbilled(float)` - 限制为此作业计费的字节数。超出此限制的字节数的查询将失败（不会产生费用）。如果未指定，则将其设置为项目默认值。 +* `schema_update_options(tuple)` - 允许更新目标表的模式作为加载作业的副作用。 +* `query_params(dict)` - 包含查询参数类型和值的字典，传递给BigQuery。 +* `priority(str)` - 指定查询的优先级。可能的值包括INTERACTIVE和BATCH。默认值为INTERACTIVE。 +* `time_partitioning(dict)` - 配置可选的时间分区字段，即按API规范按字段，类型和到期分区。请注意，'field'不能与dataset.table $ partition一起使用。 ##### BigQueryTableDeleteOperator @@ -1528,10 +1528,10 @@ class airflow.contrib.operators.bigquery_table_delete_operator.BigQueryTableDele 参数： -* **deletion_dataset_table**（str） - 一个虚线（<project>。| <project>：）<dataset>。<table>，指示将删除哪个表。（模板） -* **bigquery_conn_id**（str） - 对特定BigQuery钩子的引用。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 -* **ignore_if_missing**（bool） - 如果为True，则即使请求的表不存在也返回成功。 +* `deletion_dataset_table(str)` - 一个虚线（<project>。| <project>：）<dataset>。<table>，指示将删除哪个表。（模板） +* `bigquery_conn_id(str)` - 对特定BigQuery钩子的引用。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `ignore_if_missing(bool)` - 如果为True，则即使请求的表不存在也返回成功。 ##### BigQueryToBigQueryOperator @@ -1550,12 +1550,12 @@ class airflow.contrib.operators.bigquery_to_bigquery.BigQueryToBigQueryOperator 参数： -* **source_project_dataset_tables**（_list | string_） - 一个或多个点（项目：[|](28)项目。）<dataset>。<table>用作源数据的BigQuery表。如果未包含<project>，则项目将是连接json中定义的项目。如果有多个源表，请使用列表。（模板） -* **destination_project_dataset_table**（str） - 目标BigQuery表。格式为：（project：[|](28) project。）<dataset>。<table>（模板化） -* **write_disposition**（str） - 表已存在时的写处置。 -* **create_disposition**（str） - 如果表不存在，则创建处置。 -* **bigquery_conn_id**（str） - 对特定BigQuery钩子的引用。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `source_project_dataset_tables(list[str])` - 一个或多个点（项目：[|](28)项目。）<dataset>。<table>用作源数据的BigQuery表。如果未包含<project>，则项目将是连接json中定义的项目。如果有多个源表，请使用列表。（模板） +* `destination_project_dataset_table(str)` - 目标BigQuery表。格式为：（project：[|](28) project。）<dataset>。<table>（模板化） +* `write_disposition(str)` - 表已存在时的写处置。 +* `create_disposition(str)` - 如果表不存在，则创建处置。 +* `bigquery_conn_id(str)` - 对特定BigQuery钩子的引用。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 ##### BigQueryToCloudStorageOperator @@ -1574,14 +1574,14 @@ class airflow.contrib.operators.bigquery_to_gcs.BigQueryToCloudStorageOperator 参数： -* **source_project_dataset_table**（str） - 用作源数据的虚线（<project>。| <project>：）<dataset>。<table> BigQuery表。如果未包含<project>，则项目将是连接json中定义的项目。（模板） -* **destination_cloud_storage_uris**（list） - 目标Google云端存储URI（例如gs：//some-bucket/some-file.txt）。（模板化）遵循此处定义的惯例：https：//cloud.google.com/bigquery/exporting-data-from-bigquery#exportingmultiple -* **compression**（str） - 要使用的压缩类型。 +* `source_project_dataset_table(str)` - 用作源数据的虚线（<project>。| <project>：）<dataset>。<table> BigQuery表。如果未包含<project>，则项目将是连接json中定义的项目。（模板） +* `destination_cloud_storage_uris(list)` - 目标Google云端存储URI（例如gs：//some-bucket/some-file.txt）。（模板化）遵循此处定义的惯例：https：//cloud.google.com/bigquery/exporting-data-from-bigquery#exportingmultiple +* `compression(str)` - 要使用的压缩类型。 * **export_format** - 要导出的文件格式。 -* **field_delimiter**（str） - 提取到CSV时使用的分隔符。 -* **print_header**（bool） - 是否打印CSV文件提取的标头。 -* **bigquery_conn_id**（str） - 对特定BigQuery钩子的引用。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `field_delimiter(str)` - 提取到CSV时使用的分隔符。 +* `print_header(bool)` - 是否打印CSV文件提取的标头。 +* `bigquery_conn_id(str)` - 对特定BigQuery钩子的引用。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 #### BigQueryHook @@ -1610,9 +1610,9 @@ get_pandas_df（sql，parameters = None，dialect = None） 参数： -* **sql**（str） - 要执行的BigQuery SQL。 -* **参数**（_映射_ _或_ _可迭代_） - 用于呈现SQL查询的参数（未使用，请保留覆盖超类方法） -* **dialect**（_{'legacy' __，_ _'standard'}中的_str） - BigQuery SQL的方言 - 遗留SQL或标准SQL默认使用`self.use_legacy_sql（`如果未指定） +* `sql(str)` - 要执行的BigQuery SQL。 +* `参数(map 或 iterable)` - 用于呈现SQL查询的参数（未使用，请保留覆盖超类方法） +* `dialect({'legacy', 'standard'})` - BigQuery SQL的方言 - 遗留SQL或标准SQL默认使用`self.use_legacy_sql（`如果未指定） ```py @@ -1635,9 +1635,9 @@ table_exists（project_id，dataset_id，table_id） 参数： -* **project_id**（str） - 要在其中查找表的Google云项目。提供给钩子的连接必须提供对指定项目的访问。 -* **dataset_id**（str） - 要在其中查找表的数据集的名称。 -* **table_id**（str） - 要检查的表的名称。 +* `project_id(str)` - 要在其中查找表的Google云项目。提供给钩子的连接必须提供对指定项目的访问。 +* `dataset_id(str)` - 要在其中查找表的数据集的名称。 +* `table_id(str)` - 要检查的表的名称。 ### 云DataFlow @@ -1831,34 +1831,34 @@ class airflow.contrib.operators.dataproc_operator.DataprocClusterCreateOperator 参数： -* **cluster_name**（str） - 要创建的DataProc集群的名称。（模板） -* **project_id**（str） - 用于创建集群的Google云项目的ID。（模板） -* **num_workers**（int） - 旋转的工人数量 -* **storage_bucket**（str） - 要使用的存储桶，设置为None允许dataproc为您生成自定义存储桶 -* **init_actions_uris**（_list __[ __string __]_） - 包含数据空间初始化脚本的GCS uri列表 -* **init_action_timeout**（str） - init_actions_uris中可执行脚本必须完成的时间 -* **元数据**（_字典_） - 要添加到所有实例的键值google计算引擎元数据条目的字典 -* **image_version**（str） - Dataproc集群内的软件版本 -* **属性**（_字典_） -性能上的配置文件设置的字典（如火花defaults.conf），见[https://cloud.google.com/dataproc/docs/reference/rest/v1/](https://cloud.google.com/dataproc/docs/reference/rest/v1/) projects.regions.clusters＃SoftwareConfig -* **master_machine_type**（str） - 计算要用于主节点的引擎机器类型 -* **master_disk_size**（int） - 主节点的磁盘大小 -* **worker_machine_type**（str） - 计算要用于工作节点的引擎计算机类型 -* **worker_disk_size**（int） - 工作节点的磁盘大小 -* **num_preemptible_workers**（int） - 要旋转的可抢占工作节点数 -* **labels**（dict） - 要添加到集群的标签的字典 -* **zone**（str） - 群集所在的区域。（模板） -* **network_uri**（str） - 用于机器通信的网络uri，不能用subnetwork_uri指定 -* **subnetwork_uri**（str） - 无法使用network_uri指定要用于机器通信的子网uri -* **internal_ip_only**（bool） - 如果为true，则群集中的所有实例将只具有内部IP地址。这只能为启用子网的网络启用 -* **tags**（_list __[ __string __]_） - 要添加到所有实例的GCE标记 +* `cluster_name(str)` - 要创建的DataProc集群的名称。（模板） +* `project_id(str)` - 用于创建集群的Google云项目的ID。（模板） +* `num_workers(int)` - 旋转的工人数量 +* `storage_bucket(str)` - 要使用的存储桶，设置为None允许dataproc为您生成自定义存储桶 +* `init_actions_uris(list[str])` - 包含数据空间初始化脚本的GCS uri列表 +* `init_action_timeout(str)` - init_actions_uris中可执行脚本必须完成的时间 +* `元数据(dict)` - 要添加到所有实例的键值google计算引擎元数据条目的字典 +* `image_version(str)` - Dataproc集群内的软件版本 +* `属性(dict)` -性能上的配置文件设置的字典（如火花defaults.conf），见[https://cloud.google.com/dataproc/docs/reference/rest/v1/](https://cloud.google.com/dataproc/docs/reference/rest/v1/) projects.regions.clusters＃SoftwareConfig +* `master_machine_type(str)` - 计算要用于主节点的引擎机器类型 +* `master_disk_size(int)` - 主节点的磁盘大小 +* `worker_machine_type(str)` - 计算要用于工作节点的引擎计算机类型 +* `worker_disk_size(int)` - 工作节点的磁盘大小 +* `num_preemptible_workers(int)` - 要旋转的可抢占工作节点数 +* `labels(dict)` - 要添加到集群的标签的字典 +* `zone(str)` - 群集所在的区域。（模板） +* `network_uri(str)` - 用于机器通信的网络uri，不能用subnetwork_uri指定 +* `subnetwork_uri(str)` - 无法使用network_uri指定要用于机器通信的子网uri +* `internal_ip_only(bool)` - 如果为true，则群集中的所有实例将只具有内部IP地址。这只能为启用子网的网络启用 +* `tags(list[str])` - 要添加到所有实例的GCE标记 * **地区** - 作为'全球'留下，可能在未来变得相关。（模板） -* **gcp_conn_id**（str） - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 -* **service_account**（str） - dataproc实例的服务帐户。 -* **service_account_scopes**（_list __[ __string __]_） - 要包含的服务帐户范围的URI。 -* **idle_delete_ttl**（int） - 群集在保持空闲状态时保持活动状态的最长持续时间。通过此阈值将导致群集被自动删除。持续时间（秒）。 -* **auto_delete_time**（_datetime.datetime_） - 自动删除群集的时间。 -* **auto_delete_ttl**（int） - 群集的生命周期，群集将在此持续时间结束时自动删除。持续时间（秒）。（如果设置了auto_delete_time，则将忽略此参数） +* `gcp_conn_id(str)` - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `service_account(str)` - dataproc实例的服务帐户。 +* `service_account_scopes(list[str])` - 要包含的服务帐户范围的URI。 +* `idle_delete_ttl(int)` - 群集在保持空闲状态时保持活动状态的最长持续时间。通过此阈值将导致群集被自动删除。持续时间（秒）。 +* `auto_delete_time(datetime.datetime)` - 自动删除群集的时间。 +* `auto_delete_ttl(int)` - 群集的生命周期，群集将在此持续时间结束时自动删除。持续时间（秒）。（如果设置了auto_delete_time，则将忽略此参数） ##### DataprocClusterScaleOperator @@ -1885,14 +1885,14 @@ task_id ='dataproc_scale'，project_id ='my-project'，cluster_name ='cluster-1' 参数： -* **cluster_name**（str） - 要扩展的集群的名称。（模板） -* **project_id**（str） - 群集运行的Google云项目的ID。（模板） -* **region**（str） - 数据通路簇的区域。（模板） -* **gcp_conn_id**（str） - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 -* **num_workers**（int） - 新的工人数量 -* **num_preemptible_workers**（int） - 新的可抢占工人数量 -* **graceful_decommission_timeout**（str） - 优雅的YARN decomissioning超时。最大值为1d -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `cluster_name(str)` - 要扩展的集群的名称。（模板） +* `project_id(str)` - 群集运行的Google云项目的ID。（模板） +* `region(str)` - 数据通路簇的区域。（模板） +* `gcp_conn_id(str)` - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 +* `num_workers(int)` - 新的工人数量 +* `num_preemptible_workers(int)` - 新的可抢占工人数量 +* `graceful_decommission_timeout(str)` - 优雅的YARN decomissioning超时。最大值为1d +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 ##### DataprocClusterDeleteOperator @@ -1907,11 +1907,11 @@ class airflow.contrib.operators.dataproc_operator.DataprocClusterDeleteOperator 参数： -* **cluster_name**（str） - 要创建的集群的名称。（模板） -* **project_id**（str） - 群集运行的Google云项目的ID。（模板） -* **region**（str） - 保留为“全局”，将来可能会变得相关。（模板） -* **gcp_conn_id**（str） - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `cluster_name(str)` - 要创建的集群的名称。（模板） +* `project_id(str)` - 群集运行的Google云项目的ID。（模板） +* `region(str)` - 保留为“全局”，将来可能会变得相关。（模板） +* `gcp_conn_id(str)` - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 ##### DataProcPigOperator @@ -1956,16 +1956,16 @@ class airflow.contrib.operators.dataproc_operator.DataProcPigOperator（query = 参数： -* **query**（str） - 对查询文件的查询或引用（pg或pig扩展）。（模板） -* **query_uri**（str） - 云存储上的猪脚本的uri。 -* **variables**（dict） - 查询的命名参数的映射。（模板） -* **job_name**（str） - DataProc集群中使用的作业名称。默认情况下，此名称是附加执行数据的task_id，但可以进行模板化。该名称将始终附加一个随机数，以避免名称冲突。（模板） -* **cluster_name**（str） - DataProc集群的名称。（模板） -* **dataproc_pig_properties**（dict） - Pig属性的映射。非常适合放入默认参数 -* **dataproc_pig_jars**（list） - 在云存储中配置的jars的URI（例如：用于UDF和lib），非常适合放入默认参数。 -* **gcp_conn_id**（str） - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 -* **region**（str） - 创建数据加载集群的指定区域。 +* `query(str)` - 对查询文件的查询或引用（pg或pig扩展）。（模板） +* `query_uri(str)` - 云存储上的猪脚本的uri。 +* `variables(dict)` - 查询的命名参数的映射。（模板） +* `job_name(str)` - DataProc集群中使用的作业名称。默认情况下，此名称是附加执行数据的task_id，但可以进行模板化。该名称将始终附加一个随机数，以避免名称冲突。（模板） +* `cluster_name(str)` - DataProc集群的名称。（模板） +* `dataproc_pig_properties(dict)` - Pig属性的映射。非常适合放入默认参数 +* `dataproc_pig_jars(list)` - 在云存储中配置的jars的URI（例如：用于UDF和lib），非常适合放入默认参数。 +* `gcp_conn_id(str)` - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `region(str)` - 创建数据加载集群的指定区域。 ##### DataProcHiveOperator @@ -1980,16 +1980,16 @@ class airflow.contrib.operators.dataproc_operator.DataProcHiveOperator（query = 参数： -* **query**（str） - 查询或对查询文件的引用（q扩展名）。 -* **query_uri**（str） - 云存储上的hive脚本的uri。 -* **variables**（dict） - 查询的命名参数的映射。 -* **job_name**（str） - DataProc集群中使用的作业名称。默认情况下，此名称是附加执行数据的task_id，但可以进行模板化。该名称将始终附加一个随机数，以避免名称冲突。 -* **cluster_name**（str） - DataProc集群的名称。 -* **dataproc_hive_properties**（dict） - Pig属性的映射。非常适合放入默认参数 -* **dataproc_hive_jars**（list） - 在云存储中配置的jars的URI（例如：用于UDF和lib），非常适合放入默认参数。 -* **gcp_conn_id**（str） - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 -* **region**（str） - 创建数据加载集群的指定区域。 +* `query(str)` - 查询或对查询文件的引用（q扩展名）。 +* `query_uri(str)` - 云存储上的hive脚本的uri。 +* `variables(dict)` - 查询的命名参数的映射。 +* `job_name(str)` - DataProc集群中使用的作业名称。默认情况下，此名称是附加执行数据的task_id，但可以进行模板化。该名称将始终附加一个随机数，以避免名称冲突。 +* `cluster_name(str)` - DataProc集群的名称。 +* `dataproc_hive_properties(dict)` - Pig属性的映射。非常适合放入默认参数 +* `dataproc_hive_jars(list)` - 在云存储中配置的jars的URI（例如：用于UDF和lib），非常适合放入默认参数。 +* `gcp_conn_id(str)` - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `region(str)` - 创建数据加载集群的指定区域。 ##### DataProcSparkSqlOperator @@ -2004,16 +2004,16 @@ class airflow.contrib.operators.dataproc_operator.DataProcSparkSqlOperator（que 参数： -* **query**（str） - 查询或对查询文件的引用（q扩展名）。（模板） -* **query_uri**（str） - 云存储上的一个spark sql脚本的uri。 -* **variables**（dict） - 查询的命名参数的映射。（模板） -* **job_name**（str） - DataProc集群中使用的作业名称。默认情况下，此名称是附加执行数据的task_id，但可以进行模板化。该名称将始终附加一个随机数，以避免名称冲突。（模板） -* **cluster_name**（str） - DataProc集群的名称。（模板） -* **dataproc_spark_properties**（dict） - Pig属性的映射。非常适合放入默认参数 -* **dataproc_spark_jars**（list） - 在云存储中配置的jars的URI（例如：用于UDF和lib），非常适合放入默认参数。 -* **gcp_conn_id**（str） - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 -* **region**（str） - 创建数据加载集群的指定区域。 +* `query(str)` - 查询或对查询文件的引用（q扩展名）。（模板） +* `query_uri(str)` - 云存储上的一个spark sql脚本的uri。 +* `variables(dict)` - 查询的命名参数的映射。（模板） +* `job_name(str)` - DataProc集群中使用的作业名称。默认情况下，此名称是附加执行数据的task_id，但可以进行模板化。该名称将始终附加一个随机数，以避免名称冲突。（模板） +* `cluster_name(str)` - DataProc集群的名称。（模板） +* `dataproc_spark_properties(dict)` - Pig属性的映射。非常适合放入默认参数 +* `dataproc_spark_jars(list)` - 在云存储中配置的jars的URI（例如：用于UDF和lib），非常适合放入默认参数。 +* `gcp_conn_id(str)` - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `region(str)` - 创建数据加载集群的指定区域。 ##### DataProcSparkOperator @@ -2028,18 +2028,18 @@ class airflow.contrib.operators.dataproc_operator.DataProcSparkOperator（main_j 参数： -* **main_jar**（str） - 在云存储上配置的作业jar的URI。（使用this或main_class，而不是两者一起）。 -* **main_class**（str） - 作业类的名称。（使用this或main_jar，而不是两者一起）。 -* **arguments**（list） - 作业的参数。（模板） -* **archives**（list） - 将在工作目录中解压缩的已归档文件列表。应存储在云存储中。 -* **files**（list） - 要复制到工作目录的文件列表 -* **job_name**（str） - DataProc集群中使用的作业名称。默认情况下，此名称是附加执行数据的task_id，但可以进行模板化。该名称将始终附加一个随机数，以避免名称冲突。（模板） -* **cluster_name**（str） - DataProc集群的名称。（模板） -* **dataproc_spark_properties**（dict） - Pig属性的映射。非常适合放入默认参数 -* **dataproc_spark_jars**（list） - 在云存储中配置的jars的URI（例如：用于UDF和lib），非常适合放入默认参数。 -* **gcp_conn_id**（str） - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 -* **region**（str） - 创建数据加载集群的指定区域。 +* `main_jar(str)` - 在云存储上配置的作业jar的URI。（使用this或main_class，而不是两者一起）。 +* `main_class(str)` - 作业类的名称。（使用this或main_jar，而不是两者一起）。 +* `arguments(list)` - 作业的参数。（模板） +* `archives(list)` - 将在工作目录中解压缩的已归档文件列表。应存储在云存储中。 +* `files(list)` - 要复制到工作目录的文件列表 +* `job_name(str)` - DataProc集群中使用的作业名称。默认情况下，此名称是附加执行数据的task_id，但可以进行模板化。该名称将始终附加一个随机数，以避免名称冲突。（模板） +* `cluster_name(str)` - DataProc集群的名称。（模板） +* `dataproc_spark_properties(dict)` - Pig属性的映射。非常适合放入默认参数 +* `dataproc_spark_jars(list)` - 在云存储中配置的jars的URI（例如：用于UDF和lib），非常适合放入默认参数。 +* `gcp_conn_id(str)` - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `region(str)` - 创建数据加载集群的指定区域。 ##### DataProcHadoopOperator @@ -2054,18 +2054,18 @@ class airflow.contrib.operators.dataproc_operator.DataProcHadoopOperator（main_ 参数： -* **main_jar**（str） - 在云存储上配置的作业jar的URI。（使用this或main_class，而不是两者一起）。 -* **main_class**（str） - 作业类的名称。（使用this或main_jar，而不是两者一起）。 -* **arguments**（list） - 作业的参数。（模板） -* **archives**（list） - 将在工作目录中解压缩的已归档文件列表。应存储在云存储中。 -* **files**（list） - 要复制到工作目录的文件列表 -* **job_name**（str） - DataProc集群中使用的作业名称。默认情况下，此名称是附加执行数据的task_id，但可以进行模板化。该名称将始终附加一个随机数，以避免名称冲突。（模板） -* **cluster_name**（str） - DataProc集群的名称。（模板） -* **dataproc_hadoop_properties**（dict） - Pig属性的映射。非常适合放入默认参数 -* **dataproc_hadoop_jars**（list） - 在云存储中配置的jars的URI（例如：用于UDF和lib），非常适合放入默认参数。 -* **gcp_conn_id**（str） - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 -* **region**（str） - 创建数据加载集群的指定区域。 +* `main_jar(str)` - 在云存储上配置的作业jar的URI。（使用this或main_class，而不是两者一起）。 +* `main_class(str)` - 作业类的名称。（使用this或main_jar，而不是两者一起）。 +* `arguments(list)` - 作业的参数。（模板） +* `archives(list)` - 将在工作目录中解压缩的已归档文件列表。应存储在云存储中。 +* `files(list)` - 要复制到工作目录的文件列表 +* `job_name(str)` - DataProc集群中使用的作业名称。默认情况下，此名称是附加执行数据的task_id，但可以进行模板化。该名称将始终附加一个随机数，以避免名称冲突。（模板） +* `cluster_name(str)` - DataProc集群的名称。（模板） +* `dataproc_hadoop_properties(dict)` - Pig属性的映射。非常适合放入默认参数 +* `dataproc_hadoop_jars(list)` - 在云存储中配置的jars的URI（例如：用于UDF和lib），非常适合放入默认参数。 +* `gcp_conn_id(str)` - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `region(str)` - 创建数据加载集群的指定区域。 ##### DataProcPySparkOperator @@ -2080,18 +2080,18 @@ class airflow.contrib.operators.dataproc_operator.DataProcPySparkOperator（main 参数： -* **main**（str） - [必需]用作驱动程序的主Python文件的Hadoop兼容文件系统（HCFS）URI。必须是.py文件。 -* **arguments**（list） - 作业的参数。（模板） -* **archives**（list） - 将在工作目录中解压缩的已归档文件列表。应存储在云存储中。 -* **files**（list） - 要复制到工作目录的文件列表 -* **pyfiles**（list） - 要传递给PySpark框架的Python文件列表。支持的文件类型：.py，.egg和.zip -* **job_name**（str） - DataProc集群中使用的作业名称。默认情况下，此名称是附加执行数据的task_id，但可以进行模板化。该名称将始终附加一个随机数，以避免名称冲突。（模板） -* **cluster_name**（str） - DataProc集群的名称。 -* **dataproc_pyspark_properties**（dict） - Pig属性的映射。非常适合放入默认参数 -* **dataproc_pyspark_jars**（list） - 在云存储中配置的jars的URI（例如：用于UDF和lib），非常适合放入默认参数。 -* **gcp_conn_id**（str） - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 -* **region**（str） - 创建数据加载集群的指定区域。 +* `main(str)` - [必需]用作驱动程序的主Python文件的Hadoop兼容文件系统（HCFS）URI。必须是.py文件。 +* `arguments(list)` - 作业的参数。（模板） +* `archives(list)` - 将在工作目录中解压缩的已归档文件列表。应存储在云存储中。 +* `files(list)` - 要复制到工作目录的文件列表 +* `pyfiles(list)` - 要传递给PySpark框架的Python文件列表。支持的文件类型：.py，.egg和.zip +* `job_name(str)` - DataProc集群中使用的作业名称。默认情况下，此名称是附加执行数据的task_id，但可以进行模板化。该名称将始终附加一个随机数，以避免名称冲突。（模板） +* `cluster_name(str)` - DataProc集群的名称。 +* `dataproc_pyspark_properties(dict)` - Pig属性的映射。非常适合放入默认参数 +* `dataproc_pyspark_jars(list)` - 在云存储中配置的jars的URI（例如：用于UDF和lib），非常适合放入默认参数。 +* `gcp_conn_id(str)` - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `region(str)` - 创建数据加载集群的指定区域。 ##### DataprocWorkflowTemplateInstantiateOperator @@ -2110,11 +2110,11 @@ class airflow.contrib.operators.dataproc_operator.DataprocWorkflowTemplateInstan 参数： -* **template_id**（str） - 模板的id。（模板） -* **project_id**（str） - 模板运行所在的Google云项目的ID -* **region**（str） - 保留为“全局”，将来可能会变得相关 -* **gcp_conn_id**（str） - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `template_id(str)` - 模板的id。（模板） +* `project_id(str)` - 模板运行所在的Google云项目的ID +* `region(str)` - 保留为“全局”，将来可能会变得相关 +* `gcp_conn_id(str)` - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 ##### DataprocWorkflowTemplateInstantiateInlineOperator @@ -2133,11 +2133,11 @@ class airflow.contrib.operators.dataproc_operator.DataprocWorkflowTemplateInstan 参数： -* **template**（_map_） - 模板内容。（模板） -* **project_id**（str） - 模板运行所在的Google云项目的ID -* **region**（str） - 保留为“全局”，将来可能会变得相关 -* **gcp_conn_id**（str） - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `template(map)` - 模板内容。（模板） +* `project_id(str)` - 模板运行所在的Google云项目的ID +* `region(str)` - 保留为“全局”，将来可能会变得相关 +* `gcp_conn_id(str)` - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 ### 云数据存储区 @@ -2159,16 +2159,16 @@ class airflow.contrib.operators.datastore_export_operator.DatastoreExportOperato 参数： -* **bucket**（str） - 要备份数据的云存储桶的名称 -* **namespace**（str） - 指定云存储桶中用于备份数据的可选命名空间路径。如果GCS中不存在此命名空间，则将创建该命名空间。 -* **datastore_conn_id**（str） - 要使用的数据存储区连接ID的名称 -* **cloud_storage_conn_id**（str） - 强制写入备份的云存储连接ID的名称 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 -* **entity_filter**（dict） - 导出中包含项目中哪些数据的说明，请参阅[https://cloud.google.com/datastore/docs/reference/rest/Shared.Types/EntityFilter](https://cloud.google.com/datastore/docs/reference/rest/Shared.Types/EntityFilter) -* **labels**（dict） - 客户端分配的云存储标签 -* **polling_interval_in_seconds**（int） - 再次轮询执行状态之前等待的秒数 -* **overwrite_existing**（bool） - 如果存储桶+命名空间不为空，则在导出之前将清空它。这样可以覆盖现有备份。 -* **xcom_push**（bool） - 将操作名称推送到xcom以供参考 +* `bucket(str)` - 要备份数据的云存储桶的名称 +* `namespace(str)` - 指定云存储桶中用于备份数据的可选命名空间路径。如果GCS中不存在此命名空间，则将创建该命名空间。 +* `datastore_conn_id(str)` - 要使用的数据存储区连接ID的名称 +* `cloud_storage_conn_id(str)` - 强制写入备份的云存储连接ID的名称 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `entity_filter(dict)` - 导出中包含项目中哪些数据的说明，请参阅[https://cloud.google.com/datastore/docs/reference/rest/Shared.Types/EntityFilter](https://cloud.google.com/datastore/docs/reference/rest/Shared.Types/EntityFilter) +* `labels(dict)` - 客户端分配的云存储标签 +* `polling_interval_in_seconds(int)` - 再次轮询执行状态之前等待的秒数 +* `overwrite_existing(bool)` - 如果存储桶+命名空间不为空，则在导出之前将清空它。这样可以覆盖现有备份。 +* `xcom_push(bool)` - 将操作名称推送到xcom以供参考 ##### DatastoreImportOperator @@ -2183,15 +2183,15 @@ class airflow.contrib.operators.datastore_import_operator.DatastoreImportOperato 参数： -* **bucket**（str） - 云存储中用于存储数据的容器 -* **file**（str） - 指定云存储桶中备份元数据文件的路径。它应该具有扩展名.overall_export_metadata -* **namespace**（str） - 指定云存储桶中备份元数据文件的可选命名空间。 -* **entity_filter**（dict） - 导出中包含项目中哪些数据的说明，请参阅[https://cloud.google.com/datastore/docs/reference/rest/Shared.Types/EntityFilter](https://cloud.google.com/datastore/docs/reference/rest/Shared.Types/EntityFilter) -* **labels**（dict） - 客户端分配的云存储标签 -* **datastore_conn_id**（str） - 要使用的连接ID的名称 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 -* **polling_interval_in_seconds**（int） - 再次轮询执行状态之前等待的秒数 -* **xcom_push**（bool） - 将操作名称推送到xcom以供参考 +* `bucket(str)` - 云存储中用于存储数据的容器 +* `file(str)` - 指定云存储桶中备份元数据文件的路径。它应该具有扩展名.overall_export_metadata +* `namespace(str)` - 指定云存储桶中备份元数据文件的可选命名空间。 +* `entity_filter(dict)` - 导出中包含项目中哪些数据的说明，请参阅[https://cloud.google.com/datastore/docs/reference/rest/Shared.Types/EntityFilter](https://cloud.google.com/datastore/docs/reference/rest/Shared.Types/EntityFilter) +* `labels(dict)` - 客户端分配的云存储标签 +* `datastore_conn_id(str)` - 要使用的连接ID的名称 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `polling_interval_in_seconds(int)` - 再次轮询执行状态之前等待的秒数 +* `xcom_push(bool)` - 将操作名称推送到xcom以供参考 #### DatastoreHook @@ -2367,19 +2367,19 @@ class airflow.contrib.operators.mlengine_operator.MLEngineBatchPredictionOperato 参数： -* **project_id**（str） - 提交预测作业的Google Cloud项目名称。（模板） -* **job_id**（str） - Google Cloud ML Engine上预测作业的唯一ID。（模板） -* **data_format**（str） - 输入数据的格式。如果未提供或者不是[“TEXT”，“TF_RECORD”，“TF_RECORD_GZIP”]之一，它将默认为“DATA_FORMAT_UNSPECIFIED”。 -* **input_paths**（_字符串列表_） - 批量预测的输入数据的GCS路径列表。接受通配符运算符[*](28)，但仅限于结尾处。（模板） -* **output_path**（str） - 写入预测结果的GCS路径。（模板） -* **region**（str） - 用于运行预测作业的Google Compute Engine区域。（模板化） -* **model_name**（str） - 用于预测的Google Cloud ML Engine模型。如果未提供version_name，则将使用此模型的默认版本。如果提供了version_name，则不应为None。如果提供uri，则应为None。（模板） -* **version_name**（str） - 用于预测的Google Cloud ML Engine模型版本。如果提供uri，则应为None。（模板） -* **uri**（str） - 用于预测的已保存模型的GCS路径。如果提供了model_name，则应为None。它应该是指向张量流SavedModel的GCS路径。（模板） -* **max_worker_count**（int） - 用于并行处理的最大worker数。如果未指定，则默认为10。 -* **runtime_version**（str） - 用于批量预测的Google Cloud ML Engine运行时版本。 -* **gcp_conn_id**（str） - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用doamin范围的委派。 +* `project_id(str)` - 提交预测作业的Google Cloud项目名称。（模板） +* `job_id(str)` - Google Cloud ML Engine上预测作业的唯一ID。（模板） +* `data_format(str)` - 输入数据的格式。如果未提供或者不是[“TEXT”，“TF_RECORD”，“TF_RECORD_GZIP”]之一，它将默认为“DATA_FORMAT_UNSPECIFIED”。 +* `input_paths(list[str])` - 批量预测的输入数据的GCS路径列表。接受通配符运算符[*](28)，但仅限于结尾处。（模板） +* `output_path(str)` - 写入预测结果的GCS路径。（模板） +* `region(str)` - 用于运行预测作业的Google Compute Engine区域。（模板化） +* `model_name(str)` - 用于预测的Google Cloud ML Engine模型。如果未提供version_name，则将使用此模型的默认版本。如果提供了version_name，则不应为None。如果提供uri，则应为None。（模板） +* `version_name(str)` - 用于预测的Google Cloud ML Engine模型版本。如果提供uri，则应为None。（模板） +* `uri(str)` - 用于预测的已保存模型的GCS路径。如果提供了model_name，则应为None。它应该是指向张量流SavedModel的GCS路径。（模板） +* `max_worker_count(int)` - 用于并行处理的最大worker数。如果未指定，则默认为10。 +* `runtime_version(str)` - 用于批量预测的Google Cloud ML Engine运行时版本。 +* `gcp_conn_id(str)` - 用于连接到Google Cloud Platform的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用doamin范围的委派。 ```py @@ -2400,8 +2400,8 @@ class airflow.contrib.operators.mlengine_operator.MLEngineModelOperator（projec 参数： -* **project_id**（str） - MLEngine模型所属的Google Cloud项目名称。（模板） -* **型号**（_字典_） - +* `project_id(str)` - MLEngine模型所属的Google Cloud项目名称。（模板） +* `型号(dict)` - 包含有关模型信息的字典。如果`操作`是`create`，则`model`参数应包含有关此模型的所有信息，例如`name`。 @@ -2413,8 +2413,8 @@ class airflow.contrib.operators.mlengine_operator.MLEngineModelOperator（projec * `create`：创建`model`参数提供的新模型。 * `get`：获取在模型中指定名称的特定`模型`。 -* **gcp_conn_id**（str） - 获取连接信息时使用的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `gcp_conn_id(str)` - 获取连接信息时使用的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 ##### MLEngineTrainingOperator @@ -2429,19 +2429,19 @@ class airflow.contrib.operators.mlengine_operator.MLEngineTrainingOperator（pro 参数： -* **project_id**（str） - 应在其中运行MLEngine培训作业的Google Cloud项目名称（模板化）。 -* **job_id**（str） - 提交的Google MLEngine培训作业的唯一模板化ID。（模板） -* **package_uris**（str） - MLEngine培训作业的包位置列表，其中应包括主要培训计划+任何其他依赖项。（模板） -* **training_python_module**（str） - 安装'package_uris'软件包后，在MLEngine培训作业中运行的Python模块名称。（模板） -* **training_args**（str） - 传递给MLEngine训练程序的模板化命令行参数列表。（模板） -* **region**（str） - 用于运行MLEngine培训作业的Google Compute Engine区域（模板化）。 -* **scale_tier**（str） - MLEngine培训作业的资源层。（模板） -* **runtime_version**（str） - 用于培训的Google Cloud ML运行时版本。（模板） -* **python_version**（str） - 训练中使用的Python版本。（模板） -* **job_dir**（str） - 用于存储培训输出和培训所需的其他数据的Google云端存储路径。（模板） -* **gcp_conn_id**（str） - 获取连接信息时使用的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 -* **mode**（str） - 可以是'DRY_RUN'/'CLOUD'之一。在“DRY_RUN”模式下，不会启动真正的培训作业，但会打印出MLEngine培训作业请求。在“CLOUD”模式下，将发出真正的MLEngine培训作业创建请求。 +* `project_id(str)` - 应在其中运行MLEngine培训作业的Google Cloud项目名称（模板化）。 +* `job_id(str)` - 提交的Google MLEngine培训作业的唯一模板化ID。（模板） +* `package_uris(str)` - MLEngine培训作业的包位置列表，其中应包括主要培训计划+任何其他依赖项。（模板） +* `training_python_module(str)` - 安装'package_uris'软件包后，在MLEngine培训作业中运行的Python模块名称。（模板） +* `training_args(str)` - 传递给MLEngine训练程序的模板化命令行参数列表。（模板） +* `region(str)` - 用于运行MLEngine培训作业的Google Compute Engine区域（模板化）。 +* `scale_tier(str)` - MLEngine培训作业的资源层。（模板） +* `runtime_version(str)` - 用于培训的Google Cloud ML运行时版本。（模板） +* `python_version(str)` - 训练中使用的Python版本。（模板） +* `job_dir(str)` - 用于存储培训输出和培训所需的其他数据的Google云端存储路径。（模板） +* `gcp_conn_id(str)` - 获取连接信息时使用的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `mode(str)` - 可以是'DRY_RUN'/'CLOUD'之一。在“DRY_RUN”模式下，不会启动真正的培训作业，但会打印出MLEngine培训作业请求。在“CLOUD”模式下，将发出真正的MLEngine培训作业创建请求。 ##### MLEngineVersionOperator @@ -2456,11 +2456,11 @@ class airflow.contrib.operators.mlengine_operator.MLEngineVersionOperator（proj 参数： -* **project_id**（str） - MLEngine模型所属的Google Cloud项目名称。 -* **model_name**（str） - 版本所属的Google Cloud ML Engine模型的名称。（模板） -* **version_name**（str） - 用于正在操作的版本的名称。如果没有人及`版本`的说法是没有或不具备的值`名称`键，那么这将是有效载荷中用于填充`名称`键。（模板） -* **version**（dict） - 包含版本信息的字典。如果`操作`是`create`，则`version`应包含有关此版本的所有信息，例如name和deploymentUrl。如果`操作`是`get`或`delete`，则`version`参数应包含`版本`的`名称`。如果是None，则唯一可能的`操作`是`list`。（模板） -* **操作**（str） - +* `project_id(str)` - MLEngine模型所属的Google Cloud项目名称。 +* `model_name(str)` - 版本所属的Google Cloud ML Engine模型的名称。（模板） +* `version_name(str)` - 用于正在操作的版本的名称。如果没有人及`版本`的说法是没有或不具备的值`名称`键，那么这将是有效载荷中用于填充`名称`键。（模板） +* `version(dict)` - 包含版本信息的字典。如果`操作`是`create`，则`version`应包含有关此版本的所有信息，例如name和deploymentUrl。如果`操作`是`get`或`delete`，则`version`参数应包含`版本`的`名称`。如果是None，则唯一可能的`操作`是`list`。（模板） +* `操作(str)` - 执行的操作。可用的操作是： @@ -2468,8 +2468,8 @@ class airflow.contrib.operators.mlengine_operator.MLEngineVersionOperator（proj * `get`：获取`model_name`指定的`模型中`特定版本的完整信息。应在`version`参数中指定版本的名称。 * `list`：列出`model_name`指定的`模型的`所有可用版本。 * `delete`：从`model_name`指定的`模型中`删除`version`参数中指定的`版本`。应在`version`参数中指定版本的名称。 -* **gcp_conn_id**（str） - 获取连接信息时使用的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `gcp_conn_id(str)` - 获取连接信息时使用的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 #### Cloud ML Engine Hook @@ -2490,8 +2490,8 @@ create_job（project_id，job，use_existing_job_fn = None） 参数： -* **project_id**（str） - 将在其中启动MLEngine作业的Google Cloud项目ID。 -* **工作**（_字典_） - +* `project_id(str)` - 将在其中启动MLEngine作业的Google Cloud项目ID。 +* `工作(dict)` - 应该提供给MLEngine API的MLEngine Job对象，例如： @@ -2506,7 +2506,7 @@ create_job（project_id，job，use_existing_job_fn = None） ``` -* **use_existing_job_fn**（_function_） - 如果已存在具有相同job_id的MLEngine作业，则此方法（如果提供）将决定是否应使用此现有作业，继续等待它完成并返回作业对象。它应该接受MLEngine作业对象，并返回一个布尔值，指示是否可以重用现有作业。如果未提供“use_existing_job_fn”，我们默认重用现有的MLEngine作业。 +* `use_existing_job_fn(function)` - 如果已存在具有相同job_id的MLEngine作业，则此方法（如果提供）将决定是否应使用此现有作业，继续等待它完成并返回作业对象。它应该接受MLEngine作业对象，并返回一个布尔值，指示是否可以重用现有作业。如果未提供“use_existing_job_fn”，我们默认重用现有的MLEngine作业。 返回：如果作业成功到达终端状态（可能是FAILED或CANCELED状态），则为MLEngine作业对象。 @@ -2579,12 +2579,12 @@ class airflow.contrib.operators.file_to_gcs.FileToGoogleCloudStorageOperator（s 参数： -* **src**（str） - 本地文件的路径。（模板） -* **dst**（str） - 指定存储桶中的目标路径。（模板） -* **bucket**（str） - 要上传的存储桶。（模板） -* **google_cloud_storage_conn_id**（str） - 要上传的Airflow连接ID -* **mime_type**（str） - mime类型字符串 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有） +* `src(str)` - 本地文件的路径。（模板） +* `dst(str)` - 指定存储桶中的目标路径。（模板） +* `bucket(str)` - 要上传的存储桶。（模板） +* `google_cloud_storage_conn_id(str)` - 要上传的Airflow连接ID +* `mime_type(str)` - mime类型字符串 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有） ```py @@ -2609,8 +2609,8 @@ class airflow.contrib.operators.gcs_operator.GoogleCloudStorageCreateBucketOpera 参数： -* **bucket_name**（str） - 存储桶的名称。（模板） -* **storage_class**（str） - +* `bucket_name(str)` - 存储桶的名称。（模板） +* `storage_class(str)` - 这定义了存储桶中对象的存储方式，并确定了SLA和存储成本（模板化）。价值包括 @@ -2622,7 +2622,7 @@ class airflow.contrib.operators.gcs_operator.GoogleCloudStorageCreateBucketOpera 如果在创建存储桶时未指定此值，则默认为STANDARD。 -* **位置**（str） - +* `位置(str)` - 水桶的位置。（模板化）存储桶中对象的对象数据驻留在此区域内的物理存储中。默认为美国。 @@ -2630,10 +2630,10 @@ class airflow.contrib.operators.gcs_operator.GoogleCloudStorageCreateBucketOpera [https://developers.google.com/storage/docs/bucket-locations](https://developers.google.com/storage/docs/bucket-locations) -* **project_id**（str） - GCP项目的ID。（模板） -* **labels**（dict） - 用户提供的键/值对标签。 -* **google_cloud_storage_conn_id**（str） - 连接到Google云端存储时使用的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `project_id(str)` - GCP项目的ID。（模板） +* `labels(dict)` - 用户提供的键/值对标签。 +* `google_cloud_storage_conn_id(str)` - 连接到Google云端存储时使用的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 ```py @@ -2666,12 +2666,12 @@ class airflow.contrib.operators.gcs_download_operator.GoogleCloudStorageDownload 参数： -* **bucket**（str） - 对象所在的Google云存储桶。（模板） -* **object**（str） - 要在Google云存储桶中下载的对象的名称。（模板） -* **filename**（str） - 应将文件下载到的本地文件系统（正在执行操作符的位置）上的文件路径。（模板化）如果未传递文件名，则下载的数据将不会存储在本地文件系统中。 -* **store_to_xcom_key**（str） - 如果设置了此参数，操作员将使用此参数中设置的键将下载文件的内容推送到XCom。如果未设置，则下载的数据不会被推送到XCom。（模板） -* **google_cloud_storage_conn_id**（str） - 连接到Google云端存储时使用的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `bucket(str)` - 对象所在的Google云存储桶。（模板） +* `object(str)` - 要在Google云存储桶中下载的对象的名称。（模板） +* `filename(str)` - 应将文件下载到的本地文件系统（正在执行操作符的位置）上的文件路径。（模板化）如果未传递文件名，则下载的数据将不会存储在本地文件系统中。 +* `store_to_xcom_key(str)` - 如果设置了此参数，操作员将使用此参数中设置的键将下载文件的内容推送到XCom。如果未设置，则下载的数据不会被推送到XCom。（模板） +* `google_cloud_storage_conn_id(str)` - 连接到Google云端存储时使用的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 ##### GoogleCloudStorageListOperator @@ -2692,11 +2692,11 @@ class airflow.contrib.operators.gcslistoperator.GoogleCloudStorageListOperator 参数： -* **bucket**（str） - 用于查找对象的Google云存储桶。（模板） -* **prefix**（str） - 前缀字符串，用于过滤名称以此前缀开头的对象。（模板） -* **delimiter**（str） - 要过滤对象的分隔符。（模板化）例如，要列出GCS目录中的CSV文件，您可以使用delimiter ='。csv'。 -* **google_cloud_storage_conn_id**（str） - 连接到Google云端存储时使用的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `bucket(str)` - 用于查找对象的Google云存储桶。（模板） +* `prefix(str)` - 前缀字符串，用于过滤名称以此前缀开头的对象。（模板） +* `delimiter(str)` - 要过滤对象的分隔符。（模板化）例如，要列出GCS目录中的CSV文件，您可以使用delimiter ='。csv'。 +* `google_cloud_storage_conn_id(str)` - 连接到Google云端存储时使用的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 ```py @@ -2730,31 +2730,31 @@ class airflow.contrib.operators.gcs_to_bq.GoogleCloudStorageToBigQueryOperator 参数： -* **bucket**（str） - 要加载的桶。（模板） +* `bucket(str)` - 要加载的桶。（模板） * **source_objects** - 要加载的Google云存储URI列表。（模板化）如果source_format是'DATASTORE_BACKUP'，则列表必须只包含一个URI。 -* **destination_project_dataset_table**（str） - 用于加载数据的虚线（<project>。）<dataset>。<table> BigQuery表。如果未包含<project>，则项目将是连接json中定义的项目。（模板） -* **schema_fields**（list） - 如果设置，则此处定义的架构字段列表：[https](https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/jobs)：**//cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/jobs#configuration.load**当source_format为'DATASTORE_BACKUP'时，不应设置。 +* `destination_project_dataset_table(str)` - 用于加载数据的虚线（<project>。）<dataset>。<table> BigQuery表。如果未包含<project>，则项目将是连接json中定义的项目。（模板） +* `schema_fields(list)` - 如果设置，则此处定义的架构字段列表：[https](https://cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/jobs)：**//cloud.google.com/bigquery/docs/reference/v2/jobs#configuration.load**当source_format为'DATASTORE_BACKUP'时，不应设置。 * **schema_object** - 如果设置，则指向包含表的架构的.json文件的GCS对象路径。（模板） * **schema_object** - 字符串 -* **source_format**（str） - 要导出的文件格式。 -* **compression**（str） - [可选]数据源的压缩类型。可能的值包括GZIP和NONE。默认值为NONE。Google Cloud Bigtable，Google Cloud Datastore备份和Avro格式会忽略此设置。 -* **create_disposition**（str） - 如果表不存在，则创建处置。 -* **skip_leading_rows**（int） - 从CSV加载时要跳过的行数。 -* **write_disposition**（str） - 表已存在时的写处置。 -* **field_delimiter**（str） - 从CSV加载时使用的分隔符。 -* **max_bad_records**（int） - BigQuery在运行作业时可以忽略的最大错误记录数。 -* **quote_character**（str） - 用于引用CSV文件中数据部分的值。 -* **ignore_unknown_values**（bool） - [可选]指示BigQuery是否应允许表模式中未表示的额外值。如果为true，则忽略额外值。如果为false，则将具有额外列的记录视为错误记录，如果错误记录太多，则在作业结果中返回无效错误。 -* **allow_quoted_newlines**（bool） - 是否允许引用的换行符（true）或不允许（false）。 -* **allow_jagged_rows**（bool） - 接受缺少尾随可选列的行。缺失值被视为空值。如果为false，则缺少尾随列的记录将被视为错误记录，如果错误记录太多，则会在作业结果中返回无效错误。仅适用于CSV，忽略其他格式。 -* **max_id_key**（str） - 如果设置，则是BigQuery表中要加载的列的名称。在加载发生后，Thsi将用于从BigQuery中选择MAX值。结果将由execute（）命令返回，该命令又存储在XCom中供将来的操作员使用。这对增量加载很有帮助 - 在将来的执行过程中，您可以从最大ID中获取。 -* **bigquery_conn_id**（str） - 对特定BigQuery挂钩的引用。 -* **google_cloud_storage_conn_id**（str） - 对特定Google云存储挂钩的引用。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 -* **schema_update_options**（list） - 允许更新目标表的模式作为加载作业的副作用。 -* **src_fmt_configs**（dict） - 配置特定于源格式的可选字段 -* **external_table**（bool） - 用于指定目标表是否应为BigQuery外部表的标志。默认值为False。 -* **time_partitioning**（dict） - 配置可选的时间分区字段，即按API规范按字段，类型和到期分区。请注意，“field”在dataset.table $ partition的并发中不可用。 +* `source_format(str)` - 要导出的文件格式。 +* `compression(str)` - [可选]数据源的压缩类型。可能的值包括GZIP和NONE。默认值为NONE。Google Cloud Bigtable，Google Cloud Datastore备份和Avro格式会忽略此设置。 +* `create_disposition(str)` - 如果表不存在，则创建处置。 +* `skip_leading_rows(int)` - 从CSV加载时要跳过的行数。 +* `write_disposition(str)` - 表已存在时的写处置。 +* `field_delimiter(str)` - 从CSV加载时使用的分隔符。 +* `max_bad_records(int)` - BigQuery在运行作业时可以忽略的最大错误记录数。 +* `quote_character(str)` - 用于引用CSV文件中数据部分的值。 +* `ignore_unknown_values(bool)` - [可选]指示BigQuery是否应允许表模式中未表示的额外值。如果为true，则忽略额外值。如果为false，则将具有额外列的记录视为错误记录，如果错误记录太多，则在作业结果中返回无效错误。 +* `allow_quoted_newlines(bool)` - 是否允许引用的换行符（true）或不允许（false）。 +* `allow_jagged_rows(bool)` - 接受缺少尾随可选列的行。缺失值被视为空值。如果为false，则缺少尾随列的记录将被视为错误记录，如果错误记录太多，则会在作业结果中返回无效错误。仅适用于CSV，忽略其他格式。 +* `max_id_key(str)` - 如果设置，则是BigQuery表中要加载的列的名称。在加载发生后，Thsi将用于从BigQuery中选择MAX值。结果将由execute（）命令返回，该命令又存储在XCom中供将来的操作员使用。这对增量加载很有帮助 - 在将来的执行过程中，您可以从最大ID中获取。 +* `bigquery_conn_id(str)` - 对特定BigQuery挂钩的引用。 +* `google_cloud_storage_conn_id(str)` - 对特定Google云存储挂钩的引用。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `schema_update_options(list)` - 允许更新目标表的模式作为加载作业的副作用。 +* `src_fmt_configs(dict)` - 配置特定于源格式的可选字段 +* `external_table(bool)` - 用于指定目标表是否应为BigQuery外部表的标志。默认值为False。 +* `time_partitioning(dict)` - 配置可选的时间分区字段，即按API规范按字段，类型和到期分区。请注意，“field”在dataset.table $ partition的并发中不可用。 ##### GoogleCloudStorageToGoogleCloudStorageOperator @@ -2769,8 +2769,8 @@ class airflow.contrib.operators.gcs_to_gcs.GoogleCloudStorageToGoogleCloudStorag 参数： -* **source_bucket**（str） - 对象所在的源Google云存储桶。（模板） -* **source_object**（str） - +* `source_bucket(str)` - 对象所在的源Google云存储桶。（模板） +* `source_object(str)` - 要在Google云存储分区中复制的对象的源名称。（模板化）如果在此参数中使用通配符： @@ -2794,8 +2794,8 @@ class airflow.contrib.operators.gcs_to_gcs.GoogleCloudStorageToGoogleCloudStorag 参数： -* **google_cloud_storage_conn_id**（str） - 连接到Google云端存储时使用的连接ID。 -* **delegate_to**（str） - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 +* `google_cloud_storage_conn_id(str)` - 连接到Google云端存储时使用的连接ID。 +* `delegate_to(str)` - 模拟的帐户（如果有）。为此，发出请求的服务帐户必须启用域范围委派。 ```py @@ -2864,9 +2864,9 @@ destination_bucket或destination_object可以省略，在这种情况下使用 参数： -* **source_bucket**（str） - 要从中复制的对象的存储桶。 -* **source_object**（str） - 要复制的对象。 -* **destination_bucket**（str） - 要复制到的对象的目标。可以省略; 然后使用相同的桶。 +* `source_bucket(str)` - 要从中复制的对象的存储桶。 +* `source_object(str)` - 要复制的对象。 +* `destination_bucket(str)` - 要复制到的对象的目标。可以省略; 然后使用相同的桶。 * **destination_object** - 给定对象的（重命名）路径。可以省略; 然后使用相同的名称。 @@ -2882,8 +2882,8 @@ create_bucket（bucket_name，storage_class ='MULTI_REGIONAL'，location ='US' 参数： -* **bucket_name**（str） - 存储桶的名称。 -* **storage_class**（str） - +* `bucket_name(str)` - 存储桶的名称。 +* `storage_class(str)` - 这定义了存储桶中对象的存储方式，并确定了SLA和存储成本。价值包括 @@ -2895,7 +2895,7 @@ create_bucket（bucket_name，storage_class ='MULTI_REGIONAL'，location ='US' 如果在创建存储桶时未指定此值，则默认为STANDARD。 -* **位置**（str） - +* `位置(str)` - 水桶的位置。存储桶中对象的对象数据驻留在此区域内的物理存储中。默认为美国。 @@ -2903,8 +2903,8 @@ create_bucket（bucket_name，storage_class ='MULTI_REGIONAL'，location ='US' [https://developers.google.com/storage/docs/bucket-locations](https://developers.google.com/storage/docs/bucket-locations) -* **project_id**（str） - GCP项目的ID。 -* **labels**（dict） - 用户提供的键/值对标签。 +* `project_id(str)` - GCP项目的ID。 +* `labels(dict)` - 用户提供的键/值对标签。 返回：如果成功，则返回`id`桶的内容。 @@ -2916,9 +2916,9 @@ create_bucket（bucket_name，storage_class ='MULTI_REGIONAL'，location ='US' 参数： -* **bucket**（str） - 对象所在的存储桶的名称 -* **object**（str） - 要删除的对象的名称 -* **generation**（str） - 如果存在，则永久删除该代的对象 +* `bucket(str)` - 对象所在的存储桶的名称 +* `object(str)` - 要删除的对象的名称 +* `generation(str)` - 如果存在，则永久删除该代的对象 返回：如果成功则为真 @@ -2930,9 +2930,9 @@ create_bucket（bucket_name，storage_class ='MULTI_REGIONAL'，location ='US' 参数： -* **bucket**（str） - 要获取的存储桶。 -* **object**（str） - 要获取的对象。 -* **filename**（str） - 如果设置，则应写入文件的本地文件路径。 +* `bucket(str)` - 要获取的存储桶。 +* `object(str)` - 要获取的对象。 +* `filename(str)` - 如果设置，则应写入文件的本地文件路径。 ```py @@ -2943,8 +2943,8 @@ create_bucket（bucket_name，storage_class ='MULTI_REGIONAL'，location ='US' 参数： -* **bucket**（str） - 对象所在的Google云存储桶。 -* **object**（str） - 要在Google云存储分区中检查的对象的名称。 +* `bucket(str)` - 对象所在的Google云存储桶。 +* `object(str)` - 要在Google云存储分区中检查的对象的名称。 ```py @@ -2961,8 +2961,8 @@ get_crc32c（bucket，object） 参数： -* **bucket**（str） - 对象所在的Google云存储桶。 -* **object**（str） - 要在Google云存储分区中检查的对象的名称。 +* `bucket(str)` - 对象所在的Google云存储桶。 +* `object(str)` - 要在Google云存储分区中检查的对象的名称。 ```py @@ -2973,8 +2973,8 @@ get_md5hash（bucket，object） 参数： -* **bucket**（str） - 对象所在的Google云存储桶。 -* **object**（str） - 要在Google云存储分区中检查的对象的名称。 +* `bucket(str)` - 对象所在的Google云存储桶。 +* `object(str)` - 要在Google云存储分区中检查的对象的名称。 ```py @@ -2985,8 +2985,8 @@ get_size（bucket，object） 参数： -* **bucket**（str） - 对象所在的Google云存储桶。 -* **object**（str） - 要在Google云存储分区中检查的对象的名称。 +* `bucket(str)` - 对象所在的Google云存储桶。 +* `object(str)` - 要在Google云存储分区中检查的对象的名称。 ```py @@ -2997,9 +2997,9 @@ is_updated_after（bucket，object，ts） 参数： -* **bucket**（str） - 对象所在的Google云存储桶。 -* **object**（str） - 要在Google云存储分区中检查的对象的名称。 -* **ts**（_datetime_） - 要检查的时间戳。 +* `bucket(str)` - 对象所在的Google云存储桶。 +* `object(str)` - 要在Google云存储分区中检查的对象的名称。 +* `ts(datetime)` - 要检查的时间戳。 ```py @@ -3010,11 +3010,11 @@ list（bucket，versions = None，maxResults = None，prefix = None，delimiter 参数： -* **bucket**（str） - 存储桶名称 -* **versions**（bool） - 如果为true，则列出对象的所有版本 -* **maxResults**（_整数_） - 在单个响应页面中返回的最大项目数 -* **prefix**（str） - 前缀字符串，用于过滤名称以此前缀开头的对象 -* **delimiter**（str） - 根据分隔符过滤对象（例如'.csv'） +* `bucket(str)` - 存储桶名称 +* `versions(bool)` - 如果为true，则列出对象的所有版本 +* `maxResults(int)` - 在单个响应页面中返回的最大项目数 +* `prefix(str)` - 前缀字符串，用于过滤名称以此前缀开头的对象 +* `delimiter(str)` - 根据分隔符过滤对象（例如'.csv'） 返回：与过滤条件匹配的对象名称流 @@ -3028,9 +3028,9 @@ destination_object可以省略，在这种情况下使用source_object。 参数： -* **source_bucket**（str） - 要从中复制的对象的存储桶。 -* **source_object**（str） - 要复制的对象。 -* **destination_bucket**（str） - 要复制到的对象的目标。 +* `source_bucket(str)` - 要从中复制的对象的存储桶。 +* `source_object(str)` - 要复制的对象。 +* `destination_bucket(str)` - 要复制到的对象的目标。 * **destination_object** - 给定对象的（重命名）路径。可以省略; 然后使用相同的名称。 @@ -3042,10 +3042,10 @@ upload（bucket，object，filename，mime_type ='application / octet-stream'） 参数： -* **bucket**（str） - 要上传的存储桶。 -* **object**（str） - 上载本地文件时要设置的对象名称。 -* **filename**（str） - 要上载的文件的本地文件路径。 -* **mime_type**（str） - 上载文件时要设置的MIME类型。 +* `bucket(str)` - 要上传的存储桶。 +* `object(str)` - 上载本地文件时要设置的对象名称。 +* `filename(str)` - 要上载的文件的本地文件路径。 +* `mime_type(str)` - 上载文件时要设置的MIME类型。 ### 谷歌Kubernetes引擎 @@ -3089,9 +3089,9 @@ create_cluster（cluster，retry = ，timeout = 参数： -* **cluster**（_dict __或_ _google.cloud.container_v1.types.Cluster_） - 群集protobuf或dict。如果提供了dict，它必须与protobuf消息的格式相同google.cloud.container_v1.types.Cluster -* **重试**（_google.api_core.retry.Retry_） - 用于重试请求的重试对象（google.api_core.retry.Retry）。如果指定None，则不会重试请求。 -* **timeout**（_float_） - 等待请求完成的时间（以秒为单位）。请注意，如果指定了重试，则超时适用于每次单独尝试。 +* `cluster(dict 或 google.cloud.container_v1.types.Cluster)` - 群集protobuf或dict。如果提供了dict，它必须与protobuf消息的格式相同google.cloud.container_v1.types.Cluster +* `重试(google.api_core.retry.Retry)` - 用于重试请求的重试对象（google.api_core.retry.Retry）。如果指定None，则不会重试请求。 +* `timeout(float)` - 等待请求完成的时间（以秒为单位）。请注意，如果指定了重试，则超时适用于每次单独尝试。 返回：新集群或现有集群的完整URL @@ -3109,9 +3109,9 @@ delete_cluster（name，retry = ，timeout = ） 参数： -* **name**（str） - 要删除的集群的名称 -* **重试**（_google.api_core.retry.Retry_） - 重_试用_于确定何时/是否重试请求的对象。如果指定None，则不会重试请求。 -* **timeout**（_float_） - 等待请求完成的时间（以秒为单位）。请注意，如果指定了重试，则超时适用于每次单独尝试。 +* `name(str)` - 要删除的集群的名称 +* `重试(google.api_core.retry.Retry)` - 重_试用_于确定何时/是否重试请求的对象。如果指定None，则不会重试请求。 +* `timeout(float)` - 等待请求完成的时间（以秒为单位）。请注意，如果指定了重试，则超时适用于每次单独尝试。 返回：如果成功则删除操作的完整URL，否则为None @@ -3123,7 +3123,7 @@ get_cluster（name，retry = ，timeout = ） > 请求不会被重试。 -参数：**timeout**（_float_） - 等待请求完成的时间（以秒为单位）。请注意，如果指定了重试，则超时适用于每次单独尝试。 +参数：`timeout(float)` - 等待请求完成的时间（以秒为单位）。请注意，如果指定了重试，则超时适用于每次单独尝试。 返回：一个google.cloud.container_v1.types.Cluster实例 -- GitLab