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我使用以下代码通过 Airflow (MWAA) 将小表从数据库 A 传输到数据库 B：

def move_data(sql_file_name, target_tbl_name, target_schema_name):
    select_stmt = ""
    dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
    with open(dir_path +'/' + sql_file_name, 'r') as file:
        select_stmt = file.read().replace('%', '%%')

    src = PostgresHook(postgres_conn_id="A")
    src_engine = src.get_sqlalchemy_engine().connect()
    dest = PostgresHook(postgres_conn_id="B")
    dest_engine = dest.get_sqlalchemy_engine().connect()

    for chunk in pd.read_sql(select_stmt, src_engine, chunksize=30000):
        print('rows =  {0}, columns = {1}'.format(chunk.shape[0], chunk.shape[1]))
        try:
            chunk.to_sql(name=target_tbl_name, con=dest_engine,
                    schema=target_schema_name, chunksize=30000,
                    if_exists='replace', index=False, method='multi')
        except Exception as e:
            print(e)
    dest_engine.execute('commit;')
    dest_engine.close()

然而，代码只循环一次并且不传输任何记录，只传输目标数据库中表的模式。该表有大约 50000 条记录，但调整块大小无济于事。日志中没有错误。

该代码在 Jupyter notebook 中执行时运行良好，无需使用 Airflow Hooks。

有什么建议可能是什么问题？

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1 回答 1

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对于登陆这里的任何人：问题在于 chunksize=30000 如果 chunksize 太大，Worker 将退出并且函数将静默失败。减小块大小有帮助。

于 2021-11-15T08:33:53.970 回答