企业级ETL调度系统核心是贯通任务定义、依赖管理、执行控制、状态追踪与异常恢复全链路，需通过Task基类建模、声明式依赖推导、进程隔离执行、双存储状态与分级日志实现可运维性。
用Python构建企业级ETL任务调度系统，核心不是堆砌工具，而是把“任务定义—依赖管理—执行控制—状态追踪—异常恢复”这条链路跑通、压稳、可运维。关键不在写多少代码，而在设计是否贴合真实数据团队的协作节奏和故障场景。
避免把每个ETL步骤写成独立.py文件再用shell调用。应抽象出统一的Task基类，强制声明inputs、outputs、run()、retry_policy等属性。例如：
别手动在Airflow UI里拖拽DAG图。让任务自身声明依赖——比如某清洗任务明确requires=[“raw_order_ingest_v2”, “dim_customer_update”]，系统启动时自动拓扑排序生成执行序列。重点处理三类关系：
一个任务卡住不能拖垮整个调度器。实际做法是：
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状态不能只存在内存或单点数据库：
基本上就这些。不复杂，但容易忽略任务退出码语义、跨环境配置隔离、以及人工干预入口的设计——这些才是上线后少救火的关键。
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