Airflow 1.10:任务持续时间失败

在Airflow 1.10中，如果任务持续时间失败，可能是由于多种原因导致的。以下是一些建议和解决方法：

1. 检查任务日志

首先，查看任务的日志文件，通常位于$AIRFLOW_HOME/logs/scheduler/目录下。日志文件会提供有关任务失败的详细信息。

tail -f $AIRFLOW_HOME/logs/scheduler/<dag_id>/<task_id>/<execution_date>.log

2. 检查任务依赖

确保任务的所有依赖项都已正确设置并且已完成。如果某个上游任务失败，下游任务将不会执行。

3. 检查任务执行时间

确认任务的执行时间是否合理。如果任务执行时间过长，可能会导致任务失败。可以考虑增加任务的超时时间。

from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from datetime import timedelta

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2023, 1, 1),
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    'execution_timeout': timedelta(hours=1)  # 增加超时时间
}

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

task = DummyOperator(
    task_id='example_task',
    dag=dag,
)

4. 检查资源限制

确保Airflow worker有足够的资源（CPU、内存、磁盘空间）来执行任务。如果资源不足，任务可能会失败。

5. 检查数据库连接

确保Airflow使用的数据库连接正常。如果数据库连接有问题，可能会导致任务失败。

6. 检查外部依赖

如果任务依赖于外部服务（如API、数据库等），确保这些服务可用并且响应正常。

7. 检查Airflow配置

确保Airflow的配置文件（airflow.cfg）中的设置正确。特别是与任务执行相关的设置，如parallelism、dag_concurrency等。

8. 重启Airflow服务

有时候，重启Airflow的scheduler和webserver服务可以解决一些临时性的问题。

sudo systemctl restart airflow-scheduler
sudo systemctl restart airflow-webserver

9. 升级Airflow版本

如果可能，考虑升级到Airflow的最新稳定版本。新版本可能修复了一些已知的问题。

pip install --upgrade apache-airflow

10. 查看Airflow社区资源

查看Airflow的官方文档、GitHub issues、Stack Overflow等社区资源，看看是否有其他人遇到了类似的问题，并找到了解决方案。