开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Airflow dag在重命名任务后卡住

Airflow DAG（Directed Acyclic Graph）是一个用于定义、调度和监控工作流的平台。它由一系列有向无环图中的任务组成，每个任务代表一个工作单元。当任务完成时，它可以触发其他任务的执行。

在Airflow中，如果在重命名任务后DAG卡住，可能是由于以下原因：

任务依赖关系：在重命名任务后，需要确保任务的依赖关系仍然正确。如果任务的依赖关系被破坏，可能会导致DAG卡住。请检查任务之间的依赖关系，并确保它们正确地指向重命名后的任务。
任务标识符：重命名任务后，需要确保任务的标识符（task_id）在DAG中唯一且正确。如果任务的标识符与其他任务冲突或错误，可能会导致DAG卡住。请检查任务的标识符，并确保它们唯一且正确。
DAG状态：在重命名任务后，可能需要重新启动DAG以使更改生效。请检查DAG的状态，并尝试重新启动DAG以解决卡住的问题。

如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试以下方法：

清除Airflow元数据库：停止Airflow服务，删除元数据库（默认为SQLite数据库文件），然后重新初始化元数据库。这将清除所有DAG和任务的历史记录和状态。请注意，这将删除所有已定义的DAG和任务，因此请确保在执行此操作之前备份重要的DAG和任务定义。
检查Airflow日志：查看Airflow的日志文件，以了解是否有任何错误或异常信息。日志文件通常位于Airflow安装目录的logs文件夹中。根据日志中的错误信息，尝试解决问题或查找更多线索。
更新Airflow版本：如果使用的是旧版本的Airflow，尝试升级到最新版本。新版本通常修复了一些已知的问题和错误。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine，TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云函数计算（Tencent Cloud Function Compute）：https://cloud.tencent.com/product/scf
腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
腾讯云移动开发（移动推送、移动分析等）：https://cloud.tencent.com/product/mobile
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务（Tencent Blockchain as a Service，TBaaS）：https://cloud.tencent.com/product/tbaas
腾讯云元宇宙（Tencent Cloud Metaverse）：https://cloud.tencent.com/solution/metaverse

相关搜索:Airflow -根据情况停止DAG (跳过分支后的剩余任务)AirFlow -连续X次失败后禁用dag Airflow 1.10.3 -空白的“最近的任务”和"DAG运行“Airflow CLI:如何在Airflow 1.10.12中获取dag任务的状态？Airflow DAG任务在我运行DAG时不运行，尽管任务在测试时工作正常 Airflow DAG在BranchPythonOperator或ShortCircuitOperator之后不跳过任务 Airflow:通过UI在airflow中创建DAG Airflow列表dag恰好在30秒后超时 Apache airflow DAG任务状态- web api 任务在airflow中获得意外参数'dag‘

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Airflow配置和使用

把文后TASK部分的dag文件拷贝几个到~/airflow/dags目录下，顺次执行下面的命令，然后打开网址http://127.0.0.1:8080就可以实时侦测任务动态了： ct@server:~/...我在运行dag时，有时会出现，明明上游任务已经运行结束，下游任务却没有启动，整个dag就卡住了。这时设置depends_on_past=False可以解决这类问题。...为了方便任务修改后的顺利运行，有个折衷的方法是：写完task DAG后，一定记得先检测下有无语法错误 python dag.py 测试文件1：ct1.py from airflow import DAG...=/var/log/airflow-scheduler.err.log stdout_logfile=/var/log/airflow-scheduler.out.log 在特定情况下，修改DAG后，为了避免当前日期之前任务的运行...netstat -lntp | grep 6379 任务未按预期运行可能的原因检查 start_date 和end_date是否在合适的时间范围内检查 airflow worker, airflow

13.7K7 1

任务流管理工具 - Airflow配置和使用

把文后TASK部分的dag文件拷贝几个到~/airflow/dags目录下，顺次执行下面的命令，然后打开网址http://127.0.0.1:8080就可以实时侦测任务动态了： ct@server:~/...我在运行dag时，有时会出现，明明上游任务已经运行结束，下游任务却没有启动，整个dag就卡住了。这时设置depends_on_past=False可以解决这类问题。...为了方便任务修改后的顺利运行，有个折衷的方法是：写完task DAG后，一定记得先检测下有无语法错误 python dag.py 测试文件1：ct1.py from airflow import DAG...=/var/log/airflow-scheduler.err.log stdout_logfile=/var/log/airflow-scheduler.out.log 在特定情况下，修改DAG后，为了避免当前日期之前任务的运行...任务未按预期运行可能的原因检查 start_date 和end_date是否在合适的时间范围内检查 airflow worker, airflow scheduler和airflow webserver

2.7K6 0

Airflow秃头两天填坑过程：任务假死问题

由于没有Airflow一段时间了，只能硬着头皮一边重新熟悉Airflow，一边查找定位问题，一直到很晚，不过基本上没有摸到问题的关键所在，只是大概弄清楚症状： Airflow中的Dag任务手动可以启动...，调度器和worker也在跑，但是任务不会自动调度；重启Airflow，手动执行任务等，都没有报错；在界面上clear一个任务的状态时，会卡死，而通过命令来执行则耗时很长，最后也抛异常。...根据第三个症状，怀疑是Dag任务日志太多导致的，查Airflow的日志，确实很多，于是删删删。清掉了很多日志之后，问题依旧。...此路不通，那就回到第一个症状，怀疑是某些上游资源卡死导致的，最有可能就是数据库查询太慢卡住了。...这个数据库是Airflow和业务系统共用的, 虽然Airflow停掉了且长时间在执行的sql也清理了, 不会有什么负载, 但是业务系统还一直在跑, 于是进业务系统的数据库看正在执行的sql进程: show

2.4K2 0

AIRFLow_overflow百度百科

apache-airflow （2）修改airflow对应的环境变量：export AIRFLOW_HOME=/usr/local/airflow （3）执行airflow version，在/usr...：airflow webserver –p 8080 在安装过程中如遇到如下错误：在my.cnf中加explicit_defaults_for_timestamp=1，然后重启数据库 5、Airflow...主要功能模块下面通过Airflow调度任务管理的主界面了解一下各个模块功能，这个界面可以查看当前的DAG任务列表，有多少任务运行成功，失败以及正在当前运行中等：在Graph View中查看DAG的状态...（5）Task脚本的调度顺序 t1 >> [t2, t3]命令为task脚本的调度顺序，在该命令中先执行“t1” 任务后执行“t2, t3”任务。一旦Operator被实例化，它被称为“任务”。...实例化为在调用抽象Operator时定义一些特定值，参数化任务使之成为DAG中的一个节点。

2.2K2 0

工作流引擎比较：Airflow、Azkaban、Conductor、Oozie和 Amazon Step Functions

/ db entry / s3来触发的一般流程管理，或者等待来自Web端点的预期输出，但它也提供了一个很好的UI，允许你通过代码/图形检查DAG（工作流依赖性），并监视作业的实时执行。...同时，由于你有一个集中式调度程序，如果它出现故障或卡住，你的正在运行的作业将不会像执行程序的作业那样受到影响，但是不会安排新的作业了。...当调度程序因任何原因而卡住时，你在Web UI中看到的所有任务都在运行，但实际上它们实际上并没有向前运行，而执行程序却高兴地报告它们没问题。换句话说，默认监控仍然远非银弹。...我的DAG运行是什么意思，我的任务竟然没有状态？这些图表也不是搜索友好的，更不用说一些功能还远远没有详细记录（尽管文档看起来确实很好，我的意思是，与Oozie相比，后者似乎已经过时了）。...但是，如果你的机器负载很重，它通常不会很好，因为端点可能会卡住。

5.7K3 0

Apache Airflow单机分布式环境搭建

例如：时间依赖：任务需要等待某一个时间点触发外部系统依赖：任务依赖外部系统需要调用接口去访问任务间依赖：任务 A 需要在任务 B 完成后启动，两个任务互相间会产生影响资源环境依赖：任务消耗资源非常多...在本地模式下会运行在调度器中，并负责所有任务实例的处理。...$ airflow pause $dag_id　 # 取消暂停，等同于在管理界面打开off按钮 $ airflow unpause $dag_id # 查看task列表 $ airflow...任务已经被运行完了，因为比较简单，所以执行得很快：查看下节点的关系是否与我们在代码中定义的一样：关于DAG的代码定义可以参考官方的示例代码和官方文档，自带的例子在如下目录： /usr/local.../dags/my_dag_example.py 同步完dag文件后，等待一会可以看到任务被调度起来了：运行成功：进入graph view界面查看各个节点的状态：查看first节点的日志信息

4.1K2 0

你不可不知的任务调度神器-AirFlow

Airflow 使用 DAG (有向无环图) 来定义工作流，配置作业依赖关系非常方便，从管理方便和使用简单角度来讲，AirFlow远超过其他的任务调度工具。...丰富的命令工具，你甚至都不用打开浏览器，直接在终端敲命令就能完成测试，部署，运行，清理，重跑，追数等任务，想想那些靠着在界面上不知道点击多少次才能部署一个小小的作业时，真觉得AirFlow真的太友好了。...任务的定义由算子operator进行，其中，BaseOperator是所有算子的父类。 Dagrun 有向无环图任务实例。在调度器的作用下，每个有向无环图都会转成任务实例。...并在 home 页开启 example dag AirFlow默认使用sqlite作为数据库，直接执行数据库初始化命令后，会在环境变量路径下新建一个数据库文件airflow.db。...在细粒度层面，一个Dag转为若干个Dagrun，每个dagrun由若干个任务实例组成，具体来说，每个operator转为一个对应的Taskinstance。

3.4K2 1

大数据调度平台Airflow（六）：Airflow Operators及案例

Airflow Operators及案例Airflow中最重要的还是各种Operator，其允许生成特定类型的任务，这个任务在实例化时称为DAG中的任务节点，所有的Operator均派生自BaseOparator...end_date(datetime.datetime)：DAG运行结束时间，任务启动后一般都会一直执行下去，一般不设置此参数。...dag(airflow.models.DAG):指定的dag。execution_timeout(datetime.timedelta)：执行此任务实例允许的最长时间，超过最长时间则任务失败。...在default_args中的email是指当DAG执行失败时，发送邮件到指定邮箱，想要使用airflow发送邮件，需要在$AIRFLOW_HOME/airflow.cfg中配置如下内容：[smtp]#...如下：二、SSHOperator及调度远程Shell脚本在实际的调度任务中，任务脚本大多分布在不同的机器上，我们可以使用SSHOperator来调用远程机器上的脚本任务。

7.6K5 3

Airflow Dag可视化管理编辑工具Airflow Console

Airflow Console: https://github.com/Ryan-Miao/airflow-console Apache Airflow扩展组件, 可以辅助生成dag, 并存储到git...Airflow提供了基于python语法的dag任务管理,我们可以定制任务内容和任务依赖. 但对于很多数据分析人员来说,操作还是过于复杂. 期望可以通过简单的页面配置去管理dag....即本项目提供了一个dag可视化配置管理方案. 如何使用一些概念 DAG: Airflow原生的dag，多个任务依赖组成的有向无环图，一个任务依赖链。...点击更新按钮保存依赖关系. 5.生成dag.py脚本点击提交按钮, 生成python脚本预览. ? 确认没有问题后, 提交就可以将dag保存的git仓库....本地启动通过docker-airflow 启动airflow, 暴露pg端口和webserver端口, docker-compose.yml cd doc docker-compose up 启动后访问

3.8K3 0

0613-Airflow集成自动生成DAG插件

在github上下载该插件并上传到服务器上并解压，github地址为： https://github.com/lattebank/airflow-dag-creation-manager-plugin...在AIRFLOW_HOME目录下创建plugins目录，复制插件文件到该目录下，执行以下命令： mkdir -p /opt/airflow/plugins cp -r airflow-dag-creation-manager-plugin-master...修改配置文件airflow.cfg，在最后添加如下配置 [dag_creation_manager] # DEFAULT: basis dag_creation_manager_line_interpolate...该插件生成的DAG都需要指定一个POOL来执行任务，根据我们在DAG中配置的POOL来创建POOL： ? 打开UI界面，选择“Admin”下的“Pools” ? 选择“create”进行创建： ?...再点击“ADD TASK”，将会在上面的“task1”节点后添加一个task，此处的规则是要在哪个task后添加一个任务，先点击该task，再点击“ADD TASK”: 第二个TASK设为定期向上面的文件

5.8K4 0

Apache Airflow-编写第一个DAG

Apache Airflow: Write your first DAG in Apache Airflow 在Apache Airflow中写入您的第一个DAG Reading Time: 3 minutes...在本文中，我们将了解如何在Apache Airflow中编写基本的“Hello world” DAG。...请记住，如果这是您第一次在Airflow中编写DAG，那么我们将不得不创建“dags”文件夹。...对于 Apache Airflow 调度程序，我们还必须指定它将执行 DAG 的时间间隔。我们在“corn expression”中定义。...成功登录到终端后，我们将能够看到我们的 DAG 。这时可以在Airflow Web UI 中运行它。

1.3K3 0

大数据调度平台Airflow（二）：Airflow架构及原理

Airflow架构及原理一、Airflow架构Airflow我们可以构建Workflow工作流，工作流使用DAG有向无环图来表示，DAG指定了任务之间的关系，如下图：Airflow架构图如下：Airflow...Executor:执行器，负责运行task任务，在默认本地模式下（单机airflow）会运行在调度器Scheduler中并负责所有任务的处理。...但是在airflow集群模式下的执行器Executor有很多类型，负责将任务task实例推送给Workers节点执行。...在Airflow中执行器有很多种选择，最关键的执行器有以下几种：SequentialExecutor：默认执行器，单进程顺序执行任务，通常只用于测试。LocalExecutor:多进程本地执行任务。...Task Relationships：一个DAG中可以有很多task，这些task执行可以有依赖关系，例如：task1执行后再执行task2，表明task2依赖于task1，这就是task之间的依赖关系

5.5K3 2

在Kubernetes上运行Airflow两年后的收获

整体来看，我们的生产环境中有超过 300 个 DAG，在平均每天运行超过 5,000 个任务。所以我想说，我们拥有一个中等规模的 Airflow 部署，能够为我们的用户提供价值。...快速缩放问题问题进一步加剧了，因为我们在 k8s 集群中使用 Karpenter 来优化资源使用情况。因此，几个 Pod 完成后，节点的缩减速度非常快。...支持 DAG 的多仓库方法 DAG 可以在各自团队拥有的不同仓库中开发，并最终出现在同一个 Airflow 实例中。当然，这是不需要将 DAG 嵌入到 Airflow 镜像中的。...这在特别重要的 Celery 工作节点上得到了证明 —— 由于节点轮换或发布而重新启动后，有时会将任务分配给尚未获取 DAG 的新工作节点，导致立即失败。...通知、报警和监控统一您公司的通知 Airflow 最常见的用例之一是在特定任务事件后发送自定义通知，例如处理文件、清理作业，甚至是任务失败。

1511 0

大数据调度平台Airflow（五）：Airflow使用

Airflow使用上文说到使用Airflow进行任务调度大体步骤如下：创建python文件，根据实际需要，使用不同的Operator在python文件不同的Operator中传入具体参数，定义一系列task...图片图片三、DAG catchup 参数设置在Airflow的工作计划中，一个重要的概念就是catchup（追赶），在实现DAG具体逻辑后，如果将catchup设置为True（默认就为True）,Airflow...以上各个字段中还可以使用特殊符号代表不同意思：星号（*）：代表所有可能的值，例如month字段如果是星号，则表示在满足其它字段的制约条件后每月都执行该命令操作。...任务依赖设置1、DAG任务依赖设置一DAG调度流程图图片task执行依赖A >> B >>C完整代码'''airflow 任务依赖关系设置一'''from airflow import DAGfrom...=3)A >> B >>C2、DAG任务依赖设置二DAG调度流程图图片task执行依赖[A,B] >>C >>D完整代码'''airflow 任务依赖关系设置二'''from airflow import

10.8K5 3

Airflow 实践笔记-从入门到精通一

Backfill: 可以支持重跑历史任务，例如当ETL代码修改后，把上周或者上个月的数据处理任务重新跑一遍。...Airflow 2.0 API，是一种通过修饰函数，方便对图和任务进行定义的编码方式，主要差别是2.0以后前一个任务函数作为后一个任务函数的参数，通过这种方式来定义不同任务之间的依赖关系。...当数据工程师开发完python脚本后，需要以DAG模板的方式来定义任务流，然后把dag文件放到AIRFLOW_HOME下的DAG目录，就可以加载到airflow里开始运行该任务。...该镜像默认的airflow_home在容器内的地址是/opt/airflow/，dag文件的放置位置是 /opt/airflow/dags。...在windows环境下，安装docker desktop后默认就安装了docker-compose工具。

4.6K1 1

调度系统Airflow的第一个DAG

.build(); 使用Airflow, 也差不多类似. 在docker-airflow中,我们将dag挂载成磁盘,现在只需要在dag目录下编写dag即可....DAG 表示一个有向无环图,一个任务链, 其id全局唯一. DAG是airflow的核心概念, 任务装载到dag中, 封装成任务依赖链条....TASK task表示具体的一个任务,其id在dag内唯一. task有不同的种类,通过各种Operator插件来区分任务类型....这3个任务之间有先后顺序,必须前一个执行完毕之后,后一个才可以执行. 这叫任务依赖. 不同的任务之间的依赖.在airflow里, 通过在关联任务实现依赖. 还有同一个任务的时间依赖....那么, 这个任务就必须依赖于昨天的任务状态. 在airflow里,通过设置depends_on_past来决定.

2.6K3 0

Centos7安装部署Airflow详解

文件不一致重新加入AIRFLOW_HOME 就可以了# 如果在新建普通用户前配置好环境变量可能没有这个问题了本人是在创建用户后修改了环境变量airflow worker 启动成功显示如下图片方法二...True, # task重试是否发送邮件 'email_on_retry': False,}——————————————————————————————————————————————补充在跑任务时发现部分任务在并行时会出现数据的异常解决方案...如果你没有设置这个值的话，scheduler 会从airflow.cfg里面读取默认值 dag_concurrency在DAG中加入参数用于控制整个dagmax_active_runs : 来控制在同一时间可以运行的最多的...假如我们一个DAG同一时间只能被运行一次，那么一定要指明 max_active_runs = 1如果我们DAG中有10个Task，我们如果希望10个Task可以在触发后可以同时执行，那么我们的concurrency...需要不小于10才行，若小于10，那么会有任务需要等待之前的任务执行完成才会开始执行。

5.9K3 0

如何实现airflow中的跨Dag依赖的问题

前言：去年下半年，我一直在搞模型工程化的问题，最终呢选择了airflow作为模型调度的工具，中间遇到了很多的问题。...难免需要去网上搜点答案，可能是国内使用的airflow的人群比较少，搜到的答案不是过时了，就是驴唇不对马嘴，还有很久就是直接把国外的帖子使用翻译工具翻译后贴出来。...当前在运行的模型中有很多依赖关系，比如模型B依赖模型A，模型C依赖模型B和A的结果，虽然airflow更推荐的方式在一个Dag中配置所有的任务，这样也好管理，但是对于不同人维护或者不同运行频率的模型来说...='testB' ) # 任务1，2依次执行，执行完成后通知dag testB 执行 t1 >> t2 >> t3 tastB：子任务 from datetime import...那么如果有多个依赖的父任务，那么可以根据经验，在执行时间长的那个任务中使用TriggerDagRunOperator通知后续的子任务进行，但是这个并不是100%的安全，可以在任务执行的时候添加相关的数据验证操作

4.5K1 0

Agari使用Airbnb的Airflow实现更智能计划任务的实践

在如下截图中，那“cousin domains”DAG正是被禁用的。 DAG调度 Airflow为你的DAG提供了一些观点。...这个类型任务允许DAG中的各种路径中的其中一个向一个特定任务执行下去。在我们的例子中，如果我们检查并发现SQS中没有数据，我们会放弃继续进行并且发送一封通知SQS中数据丢失的通知邮件！...当Airflow可以基于定义DAG时间有限选择的原则时，它可以同时进行几个任务，它基于定义时间有限选择的原则时（比如前期的任务必须在运行执行当前期任务之前成功完成）。...作为一个管理员，Airflow很容易设置（比如你只想通过设置PIP来减轻任务）它有很棒的UI。它的开发者很人性化，因为它允许一个开发者建立简单的DAG并且在几分钟内测试。...我们修改后的架构如下显示：警告值得注意的是：提出Airflow只是几个月前刚刚开始，它仍是个正在进行中的工作。它很有前景，一个专业并且有能力的团队和一个小但是日益成长的社区。

2.6K9 0

大规模运行 Apache Airflow 的经验和教训

在我们最大的应用场景中，我们使用了 10000 多个 DAG，代表了大量不同的工作负载。在这个场景中，平均有 400 多项任务正在进行，并且每天的运行次数超过 14 万次。...DAG 可能很难与用户和团队关联在多租户环境中运行 Airflow 时（尤其是在大型组织中），能够将 DAG 追溯到个人或团队是很重要的。为什么？...下图显示了在我们最大的单一 Airflow 环境中，每 10 分钟完成的任务数。...在我们的生产 Airflow 环境中，每 10 分钟执行一次任务存在许多资源争用点在 Airflow 中，存在着很多可能的资源争用点，通过一系列实验性的配置改变，最终很容易出现瓶颈问题。...以下是我们在 Shopify 的 Airflow 中处理资源争用的几种方法：池减少资源争用的一种方法是使用 Airflow 池。池用于限制一组特定任务的并发性。

2.5K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭