# Apache Airflow - Avancé (Data Engineering)

> Sensors, XCom, TaskFlow API, pools, priority, dynamic DAGs, KubernetesPodOperator, monitoring

- 20 questions d'entretien
- Senior
- [Questions d'entretien: Data Engineering](https://sharpskill.dev/fr/technologies/data-engineering/questions-entretien.md)

## 1. Quel est le rôle principal d'un Sensor dans Apache Airflow ?

**Réponse**

Un Sensor est un opérateur spécial qui attend qu'une condition soit remplie avant de continuer l'exécution du DAG. Il vérifie périodiquement (poke) si la condition est satisfaite, comme l'arrivée d'un fichier, la disponibilité d'une partition ou l'état d'une autre tâche. Les Sensors sont essentiels pour orchestrer des workflows dépendant d'événements externes.

## 2. Quelle est la différence entre les modes 'poke' et 'reschedule' pour un Sensor ?

**Réponse**

En mode poke, le Sensor occupe un worker slot en continu et vérifie la condition à intervalles réguliers (poke_interval). En mode reschedule, le Sensor libère le worker slot entre chaque vérification et se reschedule. Le mode reschedule est recommandé pour les conditions longues à satisfaire car il libère des ressources pour d'autres tâches.

## 3. Quel Sensor utiliser pour attendre qu'une partition Hive soit disponible ?

**Réponse**

HivePartitionSensor vérifie l'existence d'une partition spécifique dans une table Hive. Il est couramment utilisé dans les pipelines de données pour s'assurer que les données sources sont disponibles avant de lancer les transformations. Il accepte des paramètres comme schema, table et partition à vérifier.

## 17 questions supplémentaires disponibles

- Comment transmettre des données entre deux tâches Airflow ?
- Quelle est la taille maximale recommandée pour les données stockées dans XCom ?

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