# Apache Airflow - 基礎 (Data Engineering) > DAG、operator（Bash、Python、SQL）、スケジューリング、タスクの依存関係、Airflow UI、connection、variable、trigger rule - 20 面接問題 - Mid-Level - [面接問題: Data Engineering](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions.md) ## 1. Apache AirflowにおけるDAGとは何ですか？ **回答** DAG（Directed Acyclic Graph）は、依存関係とリレーションシップで構成されたタスクのコレクションで、完全なワークフローを表します。非循環的な性質とは、依存関係グラフにループがあってはならないことを意味し、各タスクが実行ごとに正確に1回実行されることを保証します。DAGはタスクをいつどのように実行するかを定義しますが、具体的に何をするかは定義しません。 ## 2. Schedulerが実行のスケジューリングを開始する日付を定義するDAGパラメータはどれですか？ **回答** start_dateパラメータは、AirflowがDAGの実行のスケジューリングを開始する日付を定義します。この日付はschedule_intervalと組み合わせて使用され、data intervalを決定します。重要な点：start_dateが過去の場合、catchup=Falseが設定されていない限り、Airflowは見逃した実行を取り戻すためにbackfillをトリガーする可能性があります。 ## 3. Airflow DAGでPython関数を実行するにはどのoperatorを使用すべきですか？ **回答** PythonOperatorを使用すると、Airflow DAGでPython callable関数を実行できます。関数はpython_callableパラメータを介して渡され、op_args（リスト）またはop_kwargs（辞書）を介して引数を受け取ることができます。PythonOperatorは、カスタムPythonコードを実行するための高い柔軟性を提供するため、最も一般的に使用されるoperatorの1つです。 ## さらに17問利用可能 - task_bがtask_aの後に実行されるように、2つのタスクtask_aとtask_b間の依存関係を定義する方法は？ - 毎日深夜0時の実行を表すcron式はどれですか？ 無料で登録: https://sharpskill.dev/ja/login ## その他のData Engineering面接トピック - [Linux & Shell - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/linux-shell-basics.md): 20問, Junior - [Git & GitHub - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/git-github-fundamentals.md): 20問, Junior - [データエンジニアリングのための高度なPython](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/python-advanced-de.md): 25問, Junior - [Docker - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/docker-fundamentals.md): 25問, Junior - [Google Cloud Platform - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/gcp-fundamentals.md): 20問, Junior - [CI/CDとコード品質](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/ci-cd-code-quality.md): 20問, Mid-Level - [Docker Compose](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/docker-compose.md): 20問, Mid-Level - [FastAPI - データAPI](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/fastapi.md): 20問, Mid-Level - [Data Engineering向けの高度なSQL](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/sql-advanced-de.md): 20問, Mid-Level - [Data Lake - アーキテクチャと取り込み](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/data-lake.md): 20問, Mid-Level - [データエンジニアリングのためのBigQuery](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/bigquery-de.md): 20問, Mid-Level - [PostgreSQL - 管理](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/postgresql-admin.md): 20問, Mid-Level - [Data EngineeringのためのData Modeling](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/data-modeling-de.md): 20問, Mid-Level - [Fivetran & Airbyte - データ取り込み](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/fivetran-airbyte.md): 20問, Mid-Level - [dbt - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/dbt-fundamentals-de.md): 20問, Mid-Level - [Kubernetes - 基礎](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/kubernetes-fundamentals.md): 20問, Mid-Level - [dbt - 高度な機能](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/dbt-advanced-de.md): 20問, Senior - [ETL / ELT / ETLT パターン](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/etl-elt-patterns.md): 20問, Senior - [Apache Airflow - 上級](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-advanced.md): 20問, Senior - [Airflow + dbt - パイプラインオーケストレーション](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/airflow-dbt-integration.md): 20問, Senior - [PySpark - 大規模処理](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/pyspark.md): 20問, Senior - [Google Pub/Sub - データストリーミング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/pubsub-streaming.md): 20問, Senior - [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/apache-beam-dataflow.md): 20問, Senior - [Kubernetes - 本番環境とスケーリング](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/kubernetes-advanced.md): 20問, Senior - [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/terraform.md): 20問, Senior - [NoSQLデータベース](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/nosql-databases.md): 20問, Senior - [モダンなData Architecture](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/data-architecture.md): 20問, Senior - [モニタリングとオブザーバビリティ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/monitoring-observability.md): 20問, Senior - [IAMとデータセキュリティ](https://sharpskill.dev/ja/technologies/data-engineering/interview-questions/iam-security-de.md): 20問, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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