Question

我喜欢从composer重新运行或运行DAG，下面是我使用的命令，但是我遇到了类似这样的异常

kubeconfig entry generated for europe-west1-leo-stage-bi-db7ea92f-gke.
Executing within the following Kubernetes cluster namespace: composer-1-7-7-airflow-1-10-1-db7ea92f
command terminated with exit code 2
[2020-07-14 12:44:34,472] {settings.py:176} INFO - setting.configure_orm(): Using pool settings. pool_size=5, pool_recycle=1800
[2020-07-14 12:44:35,624] {default_celery.py:80} WARNING - You have configured a result_backend of redis://airflow-redis-service.default.svc.cluster.local:6379/0, it is highly recommended to use an alternative result_backend (i.e. a database).
[2020-07-14 12:44:35,628] {__init__.py:51} INFO - Using executor CeleryExecutor
[2020-07-14 12:44:35,860] {app.py:51} WARNING - Using default Composer Environment Variables. Overrides have not been applied.
[2020-07-14 12:44:35,867] {configuration.py:516} INFO - Reading the config from /etc/airflow/airflow.cfg
[2020-07-14 12:44:35,895] {configuration.py:516} INFO - Reading the config from /etc/airflow/airflow.cfg
usage: airflow [-h]
               {backfill,list_tasks,clear,pause,unpause,trigger_dag,delete_dag,pool,variables,kerberos,render,run,initdb,list_dags,dag_state,task_failed_deps,task_state,serve_logs,test,webserver,resetdb,upgradedb,scheduler,worker,flower,version,connections,create_user}
               ...
airflow: error: unrecognized arguments: --yes

ERROR: (gcloud.composer.environments.run) kubectl returned non-zero status code.

这是我的命令，第二行已指定参数，任何人都可以帮忙吗？谢谢

 gcloud composer environments run leo-stage-bi     --location=europe-west1 backfill -- regulatory_spain_monthly  -s 20190701     -e 20190702 -t  "regulatory_spain_rud_monthly_materialization"  --reset_dagruns


gcloud composer environments run project-name     --location=europe-west1 backfill -- DAG name  -s start date     -e end date -t  task in the DAG --reset_dagruns

Answer 1

我已经从backfill工具集中检查了gcloud实用程序中的Airflow Google Cloud SDK 300.0.0子命令功能，并且已经完成了使用backfill操作执行测试的尝试相同的错误：

气流：错误：无法识别的参数：-是

深入研究此问题并为--verbosity=debug命令启动gcloud composer environments run，我已经意识到造成延迟的原因：

gcloud composer environments run <ENVIRONMENT> --location=<LOCATION> --verbosity=debug backfill -- <DAG> -s <start_date> -e <end_date> -t "task_id" --reset_dagruns

调试：执行命令：['/ usr / bin / kubectl'，'--namespace'， ''，``exec''，``airflow-worker-*''，``--stdin''，``--tty''， '-容器'，'气流工人'，'-'，'气流'，'回填'，''， '-s'，''，'-e'，''，'-t'，'task_id'， '--reset_dagruns'，'-是']

以上输出反映了gcloud如何解耦命令行参数，并将其分配给kubectl命令继承者的方式。这样说，我假设-是 argument出于未知原因被传播，甚至错误地将其余参数放置在了该位置。

寻找解决方法时，我正在对特定的Airflow Worker Pod编写相关的kubectl命令调用，并手动调度Airflow命令行参数：

kubectl -it exec $(kubectl get po -l run=airflow-worker -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}' \
    -n $(kubectl get ns| grep composer*| awk '{print $1}')) -n $(kubectl get ns| grep composer*| awk '{print $1}') \
    -c airflow-worker -- airflow backfill <DAG> -s <start_date> -e <end_date> -t "task_id" --reset_dagruns

现在，airflow backfill命令成功执行，而不会引发任何错误。

Answer 2

要触发手动运行，可以使用trigger_dag参数：

gcloud composer environments run <COMPOSER_INSTANCE_NAME> --location <LOCATION> trigger_dag -- <DAG_NAME>

气流：错误：无法识别的参数：-是

2 个答案: