Question

我需要任务的状态，如果它在同一个dag中运行或更新或失败。所以我试图使用下面的代码得到它，虽然我没有输出......

Auto = PythonOperator(
    task_id='test_sleep',
    python_callable=execute_on_emr,
    op_kwargs={'cmd':'python /home/hadoop/test/testsleep.py'},
    dag=dag)

logger.info(Auto)

一旦气流上的特定任务完成，目的是杀死某些正在运行的任务。

问题是我如何获得任务的状态，例如它处于运行状态还是失败或成功

Answer 1

好的，我想我知道你在做什么，我并不是真的同意它，但我会从答案开始。

一种直截了当但又很强硬的方式是查询task_instance表。我是postgres，但结构应该是一样的。首先通过db调用抓取task_ids和您感兴趣的任务的状态。

SELECT task_id, state
FROM task_instance
WHERE dag_id = '<dag_id_attrib>'
  AND execution_date = '<execution_date_attrib>'
  AND task_id = '<task_to_check>'

这应该为您提供您尝试监控的任务的状态（以及名称，以供参考）。状态存储为简单的小写字符串。

Answer 2

您可以使用命令行界面：

 airflow task_state [-h] [-sd SUBDIR] dag_id task_id execution_date

有关此内容的更多信息，请参阅官方气流文档：

http://airflow.incubator.apache.org/cli.html

Answer 3

看看Priyank建议的负责命令行界面操作的代码。

https://github.com/apache/incubator-airflow/blob/2318cea74d4f71fba353eaca9bb3c4fd3cdb06c0/airflow/bin/cli.py#L581

def task_state(args):
    dag = get_dag(args)
    task = dag.get_task(task_id=args.task_id)
    ti = TaskInstance(task, args.execution_date)
    print(ti.current_state())

因此，看来您应该可以使用类似的代码轻松地在DAG代码库中完成此操作。

或者，您可以使用python的subprocess库从代码内执行这些CLI操作。

Answer 4

我正在做类似的事情。我需要检查一项任务是否成功完成了另一项任务的前10次。 taky2使我走上了正确的道路。其实很简单：

from airflow.models import TaskInstance
ti = TaskInstance(*your_task*, execution_date)
state = ti.current_state()

由于我要检查dag中的内容，因此不必指定dag。我只是创建了一个函数来遍历过去的n_days并检查状态。

def check_status(**kwargs):
    last_n_days = 10
    for n in range(0,last_n_days):
        date = kwargs['execution_date']- timedelta(n)
        ti = TaskInstance(*my_task*, date) #my_task is the task you defined within the DAG rather than the task_id (as in the example below: check_success_task rather than 'check_success_days_before') 
        state = ti.current_state()
        if state != 'success':
            raise ValueError('Not all previous tasks successfully completed.')

调用该函数时，请确保设置Provide_context。

check_success_task = PythonOperator(
    task_id='check_success_days_before',
    python_callable= check_status,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

更新：当您想从另一个dag调用任务时，您需要这样调用它：

from airflow import configuration as conf
from airflow.models import DagBag, TaskInstance

dag_folder = conf.get('core','DAGS_FOLDER')
dagbag = DagBag(dag_folder)
check_dag = dagbag.dags[*my_dag_id*]
my_task = check_dag.get_task(*my_task_id*)
ti = TaskInstance(my_task, date)

dag内的气流任务状态

4 个答案: