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我发现自己处于手动触发 DAG Run (via airflow trigger_dag datablocks_dag) 运行的情况,并且 Dag Run 显示在界面中,但随后它永远保持“运行”状态而没有实际执行任何操作。

当我在 UI 中检查此 DAG Run 时,我看到以下内容:

在此处输入图像描述

我已经start_date设置为datetime(2016, 1, 1),并schedule_interval设置为@once阅读文档的理解是,由于start_date< 现在,DAG 将被触发。@once确保它只发生一次。

我的日志文件说:

[2017-07-11 21:32:05,359] {jobs.py:343} DagFileProcessor0 INFO - Started process (PID=21217) to work on /home/alex/Desktop/datablocks/tests/.airflow/dags/datablocks_dag.py
[2017-07-11 21:32:05,359] {jobs.py:534} DagFileProcessor0 ERROR - Cannot use more than 1 thread when using sqlite. Setting max_threads to 1
[2017-07-11 21:32:05,365] {jobs.py:1525} DagFileProcessor0 INFO - Processing file /home/alex/Desktop/datablocks/tests/.airflow/dags/datablocks_dag.py for tasks to queue
[2017-07-11 21:32:05,365] {models.py:176} DagFileProcessor0 INFO - Filling up the DagBag from /home/alex/Desktop/datablocks/tests/.airflow/dags/datablocks_dag.py
[2017-07-11 21:32:05,703] {models.py:2048} DagFileProcessor0 WARNING - schedule_interval is used for <Task(BashOperator): foo>, though it has been deprecated as a task parameter, you need to specify it as a DAG parameter instead
[2017-07-11 21:32:05,703] {models.py:2048} DagFileProcessor0 WARNING - schedule_interval is used for <Task(BashOperator): foo2>, though it has been deprecated as a task parameter, you need to specify it as a DAG parameter instead
[2017-07-11 21:32:05,704] {jobs.py:1539} DagFileProcessor0 INFO - DAG(s) dict_keys(['example_branch_dop_operator_v3', 'latest_only', 'tutorial', 'example_http_operator', 'example_python_operator', 'example_bash_operator', 'example_branch_operator', 'example_trigger_target_dag', 'example_short_circuit_operator', 'example_passing_params_via_test_command', 'test_utils', 'example_subdag_operator', 'example_subdag_operator.section-1', 'example_subdag_operator.section-2', 'example_skip_dag', 'example_xcom', 'example_trigger_controller_dag', 'latest_only_with_trigger', 'datablocks_dag']) retrieved from /home/alex/Desktop/datablocks/tests/.airflow/dags/datablocks_dag.py
[2017-07-11 21:32:07,083] {models.py:3529} DagFileProcessor0 INFO - Creating ORM DAG for datablocks_dag
[2017-07-11 21:32:07,234] {models.py:331} DagFileProcessor0 INFO - Finding 'running' jobs without a recent heartbeat
[2017-07-11 21:32:07,234] {models.py:337} DagFileProcessor0 INFO - Failing jobs without heartbeat after 2017-07-11 21:27:07.234388
[2017-07-11 21:32:07,240] {jobs.py:351} DagFileProcessor0 INFO - Processing /home/alex/Desktop/datablocks/tests/.airflow/dags/datablocks_dag.py took 1.881 seconds

什么可能导致问题?

我是否误解了如何start_date运作?

还是schedule_interval WARNING日志文件中看似令人担忧的行可能是问题的根源?

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问题是 dag 已暂停。

在您提供的屏幕截图中,在左上角,将其翻转到On应该可以。

当从气流开始时,这是一个常见的“陷阱”。

于 2017-07-12T13:59:55.647 回答
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接受的答案是正确的。这个问题可以通过 UI 处理。

另一种处理方法是使用配置。

默认情况下,所有 dag 在创建时都会暂停。您可以检查默认配置airflow.cfg

# Are DAGs paused by default at creation
dags_are_paused_at_creation = True

打开标志将在下一次心跳后开始你的 dag。

相关的 git问题

于 2020-01-21T10:27:51.073 回答
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我有同样的问题,但它必须与 depends_on_past 或 wait_for_downstream

于 2020-12-19T07:34:22.047 回答