Apache Airflow 是一个用于创建、调度和监控工作流的开源平台。它使用有向无环图(DAG)来定义任务之间的依赖关系。Airflow 的工作流程包括调度器(Scheduler)、Web 服务器(Webserver)和 Worker。
当 Airflow worker 卡住,任务处于“running”状态,但无法完成执行时,这通常是由于以下几种原因之一:
首先,查看任务的日志文件,以确定任务卡住的具体原因。日志文件通常位于 Airflow 的日志目录中。
# 查看任务日志
airflow tasks log <task_id>
如果任务执行时间过长,可以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=24) # 增加超时时间
}
dag = DAG(
'example_dag',
default_args=default_args,
schedule_interval=timedelta(days=1),
)
task = DummyOperator(task_id='dummy_task', dag=dag)
如果资源不足,可以考虑增加 Worker 的资源,例如增加 CPU 和内存。
# 增加 Worker 资源
airflow worker --cpu 4 --memory 8G
确保任务的依赖关系正确配置。
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from datetime import datetime, 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),
}
dag = DAG(
'example_dag',
default_args=default_args,
schedule_interval=timedelta(days=1),
)
start_task = DummyOperator(task_id='start', dag=dag)
end_task = DummyOperator(task_id='end', dag=dag)
# 正确配置任务依赖关系
start_task >> end_task
检查任务代码中是否存在错误,并进行修复。
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime, timedelta
def my_function():
# 确保代码没有错误
pass
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),
}
dag = DAG(
'example_dag',
default_args=default_args,
schedule_interval=timedelta(days=1),
)
task = PythonOperator(
task_id='python_task',
python_callable=my_function,
dag=dag,
)
确保任务依赖的外部服务或数据源可用。
from airflow import DAG
from airflow.operators.http_operator import SimpleHttpOperator
from datetime import datetime, 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),
}
dag = DAG(
'example_dag',
default_args=default_args,
schedule_interval=timedelta(days=1),
)
task = SimpleHttpOperator(
task_id='http_task',
method='GET',
http_conn_id='http_default',
endpoint='some_endpoint',
dag=dag,
)
通过以上步骤,您应该能够诊断并解决 Airflow worker 卡住的问题。
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