Question

代码：

Python版本2.7.x和气流版本1.5.1

我的dag脚本就是这个

from airflow import DAG
from airflow.operators import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta


default_args = {
'owner': 'xyz',
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(2015,10,13),
'email': ['xyz@email.in'],
'schedule_interval':timedelta(minutes=5),
'email_on_failure': True,
'email_on_retry': True,
'retries': 1,
'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}
dag = DAG('testing', default_args=default_args)
run_this_first = BashOperator(task_id='Start1',bash_command='date', dag=dag)
for i in range(5):
    t = BashOperator(task_id="Orders1"+str(i), bash_command='sleep 5',dag=dag)
    t.set_upstream(run_this_first)

从那你可以看出我正在创建一个包含6个任务的DAG，第一个任务（Start1）首先启动，之后所有其他五个任务开始

目前我在DAG开始之间的时间延迟了5分钟

第一种类型的所有六项任务都完美运行，但五分钟后DAG未重新启动

已经超过1小时DAG没有重新启动我真的不知道我错了。

如果有人可以指出我出了什么问题，那将是非常好的。我尝试使用airflow testing clear进行清算然后发生同样的事情。它运行第一个实例然后就站在那里。

命令行显示的唯一内容是Getting all instance for DAG testing

当我更改schedule_interval的位置时，它只运行任何调度间隔parallel.That在5分钟内完成300或更多任务实例。没有5分钟的计划间隔

代码2：

from airflow import DAG
from airflow.operators import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta


default_args = {
'owner': 'xyz',
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(2015,10,13),
'email': ['xyz@email.in'],
'email_on_failure': True,
'email_on_retry': True,
'retries': 1,
'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}
dag = DAG('testing',schedule_interval=timedelta(minutes=5),default_args=default_args)#Schedule here
run_this_first = BashOperator(task_id='Start1',bash_command='date', dag=dag)
for i in range(5):
    t = BashOperator(task_id="Orders1"+str(i), bash_command='sleep 5',dag=dag)
    t.set_upstream(run_this_first)

Answer 1

对于Code 2，我猜其每分钟运行的原因是：

开始时间为2015-10-13 00:00
计划间隔为5分钟
调度程序的每次心跳（默认为5秒），都会检查您的DAG
- 首先检查：开始日期（没有找到上次执行日期）+调度程序间隔＆lt;当前时间？如果是，则DAG将被执行并持续执行时间将被记录。（例如2015-10-13 00:00 + 5min＆lt; current？）
- 第二次检查下一次心跳：上次执行时间+调度程序间隔＆lt;当前时间？如果是这样，DAG将再次执行。
- ....

解决方案是将DAG start_date设置为datetime.now() - schedule_interval。

如果你想调试：

在settings.py中将LOGGINGLEVEL设置为debug
将is_queueable()的类方法airflow.models.TaskInstance修改为

def is_queueable(self, flag_upstream_failed=False):
    logging.debug('Checking whether task instance is queueable or not!')
    if self.execution_date > datetime.now() - self.task.schedule_interval:
        logging.debug('Too early to execute: execution_date {0} + task.schedule_interval {1} > datetime.now() {2}'.format(self.execution_date, self.task.schedule_interval, datetime.now()))
        return False
        ...

Answer 2

因为开始时间（2015-10-13 00:00）比现在时间短，所以它会触发气流backfill。当气流调度程序检测到每秒（其开始日期）时，它将在2015-10-13 00:00运行，但执行日期在5分钟（任务间隔时间）之间。

请参阅日志名称：

$tree airflow/logs/testing/
testing/
|-- Orders10
|   |-- 2015-10-13T00:00:00
|   |-- 2015-10-13T00:05:00
|   -- 2015-10-13T00:10:00
|-- Orders11
|   |-- 2015-10-13T00:00:00
|   |-- 2015-10-13T00:05:00
|   -- 2015-10-13T00:10:00
|-- Orders12
|   |-- 2015-10-13T00:00:00
|   |-- 2015-10-13T00:05:00
|   -- 2015-10-13T00:10:00
|-- Orders13
|   |-- 2015-10-13T00:00:00
|   |-- 2015-10-13T00:05:00
|   -- 2015-10-13T00:10:00
|-- Orders14
|   |-- 2015-10-13T00:00:00
|   |-- 2015-10-13T00:05:00
|   -- 2015-10-13T00:10:00
-- Start1
    |-- 2015-10-13T00:00:00
    |-- 2015-10-13T00:05:00
    |-- 2015-10-13T00:10:00
    -- 2015-10-13T00:15:00

请参阅日志的创建时间：

$ll airflow/logs/testing/Start1
-rw-rw-r-- 1 admin admin 4192 Nov  9 14:50 2015-10-13T00:00:00
-rw-rw-r-- 1 admin admin 4192 Nov  9 14:50 2015-10-13T00:05:00
-rw-rw-r-- 1 admin admin 4192 Nov  9 14:51 2015-10-13T00:10:00
-rw-rw-r-- 1 admin admin 4192 Nov  9 14:52 2015-10-13T00:15:00

此外，您可以在Web UI上看到任务实例：

气流没有正确安排Python

2 个答案: