Airflow-Planerprobleme beheben

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Auf dieser Seite finden Sie Schritte zur Fehlerbehebung und Informationen für häufige Probleme mit Airflow-Planern.

Problemursache identifizieren

Ermitteln Sie zu Beginn der Fehlerbehebung, ob das Problem zur DAG-Parsing-Zeit oder bei der Verarbeitung von Aufgaben zur Ausführungszeit auftritt. Weitere Informationen zur Parsing- und zur Ausführungszeit finden Sie unter Unterschied zwischen der DAG-Parsing-Zeit und der DAG-Ausführungszeit.

DAG-Prozessor-Logs prüfen

Bei komplexen DAGs werden möglicherweise nicht alle DAGs vom DAG-Prozessor geparst, der vom Planer ausgeführt wird. Dies kann zu vielen Problemen führen, die folgenden Symptome haben.

Symptome:

  • Wenn beim Parsen Ihrer DAGs Probleme auftreten, kann dies zu einer Kombination der unten aufgeführten Probleme führen. Wenn DAGs dynamisch generiert werden, können diese Probleme im Vergleich zu statischen DAGs schwerwiegender sein.

  • DAGs sind in der Airflow-UI und der DAG-UI nicht sichtbar.

  • Die Ausführung von DAGs ist nicht geplant.

  • In den DAG-Prozessor-Logs sind Fehler enthalten, z. B.:

    dag-processor-manager [2023-04-21 21:10:44,510] {manager.py:1144} ERROR -
Processor for /home/airflow/gcs/dags/dag-example.py with PID 68311 started
at 2023-04-21T21:09:53.772793+00:00 has timed out, killing it.

    oder

    dag-processor-manager [2023-04-26 06:18:34,860] {manager.py:948} ERROR -
Processor for /home/airflow/gcs/dags/dag-example.py exited with return
code 1.

  • Bei Airflow-Planern treten Probleme auf, die zu Neustarts von Planern führen.

  • Zur Ausführung geplante Airflow-Aufgaben werden abgebrochen und DAG-Ausführungen ausgeführt für DAGs, die nicht geparst werden konnten, sind sie möglicherweise als failed gekennzeichnet. Beispiel:

    airflow-scheduler Failed to get task '<TaskInstance: dag-example.task1--1
manual__2023-04-17T10:02:03.137439+00:00 [removed]>' for dag
'dag-example'. Marking it as removed.

Lösung

  • Anzahl der Parameter in Bezug auf das DAG-Parsing erhöhen:

    • Erhöhung dagbag-import-timeout auf mindestens 120 Sekunden (oder länger, falls erforderlich).

    • Erhöhen Sie dag-file-processor-timeout auf mindestens 180 Sekunden (bei Bedarf auch mehr). Dieser Wert muss höher als dagbag-import-timeout.

  • Korrigieren oder entfernen Sie DAGs, die Probleme beim DAG-Prozessor verursachen.

DAG-Parsing-Zeiten prüfen

Führen Sie folgende Schritte aus, um festzustellen, ob das Problem beim DAG-Parsen auftritt.

Console

In der Google Cloud Console können Sie auf der Seite Monitoring und dem Tab Protokolle die DAG-Parsezeiten prüfen.

Prüfen Sie die DAG-Analysezeiträume auf der Monitoring-Seite von Cloud Composer:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Umgebungen auf.

    Zur Seite Umgebungen

  2. Klicken Sie in der Liste der Umgebungen auf den Namen Ihrer Umgebung. Die Seite Monitoring wird geöffnet.

  3. Prüfen Sie im Tab Monitoring das Diagramm Gesamte Parsing-Zeit für alle DAG-Dateien im Abschnitt DAG-Ausführungen und identifizieren Sie mögliche Probleme.

    Im Bereich „DAG-Ausführungen“ auf dem Tab „Monitoring“ in Composer werden Statusmesswerte für die DAGs in Ihrer Umgebung angezeigt

Prüfen Sie die DAG-Analysezeiten auf dem Tab Cloud Composer-Logs:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Umgebungen auf.

    Zur Seite Umgebungen

  2. Klicken Sie in der Liste der Umgebungen auf den Namen Ihrer Umgebung. Die Seite Monitoring wird geöffnet.

  3. Rufen Sie den Tab Protokolle auf und wählen Sie im Navigationsbaum Alle Protokolle den Bereich DAG-Prozessormanager aus.

  4. Prüfen Sie die dag-processor-manager-Protokolle und identifizieren Sie mögliche Probleme.

    Die DAG-Prozessorlogs zeigen die DAG-Parsing-Zeiten

gcloud

Verwenden Sie den Befehl dags report, um die Parsing-Zeit für alle DAGs anzuzeigen.

gcloud composer environments run ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
    dags report

Ersetzen Sie:

  • ENVIRONMENT_NAME durch den Namen der Umgebung.
  • LOCATION durch die Region, in der sich die Umgebung befindet.

Die Ausgabe sieht dann ungefähr so aus:

Executing within the following Kubernetes cluster namespace: composer-2-0-31-airflow-2-3-3
file                  | duration       | dag_num | task_num | dags
======================+================+=========+==========+===================
/manydagsbig.py       | 0:00:00.038334 | 2       | 10       | serial-0,serial-0
/airflow_monitoring.py| 0:00:00.001620 | 1       | 1        | airflow_monitoring

Suchen Sie nach dem Wert duration für jeden der in der Tabelle aufgeführten Tage. Ein hoher Wert kann darauf hinweisen, dass einer Ihrer DAGs nicht implementiert ist. optimal nutzen können. Anhand der Ausgabetabelle können Sie erkennen, für welche DAGs lange Parsing-Zeit.

Laufende und in der Warteschlange befindliche Aufgaben überwachen

So prüfen Sie, ob Aufgaben in einer Warteschlange hängen:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Umgebungen auf.

    Zur Seite Umgebungen

  2. Klicken Sie in der Liste der Umgebungen auf den Namen Ihrer Umgebung. Die Seite Umgebungsdetails wird geöffnet.

  3. Rufen Sie den Tab Monitoring auf.

  4. Sehen Sie sich auf dem Tab Monitoring das Diagramm Airflow-Aufgaben an. im Bereich DAG-Ausführungen und identifizieren Sie mögliche Probleme. Airflow-Aufgaben sind Aufgaben, die sich in Airflow in einem Warteschlangenstatus befinden. Sie können entweder an die Celery- oder die Kubernetes Executor-Broker-Warteschlange gesendet werden. Aufgaben in der Celery-Warteschlange sind Aufgaben Instanzen, die in die Celery-Broker-Warteschlange gestellt werden.

Probleme zur DAG-Parsing-Zeit beheben

In folgenden Abschnitten werden Symptome und mögliche Lösungen für einige während der DAG-Parsing-Zeit häufig auftretende Probleme beschrieben.

Begrenzte Anzahl an Threads

Wenn Sie dem DAG-Prozessormanager (dem Teil des Planers, der DAG-Dateien verarbeitet) nur eine begrenzte Anzahl an Threads zuweisen, kann sich dies auf die DAG-Parsing-Zeit auswirken.

Überschreiben Sie die folgenden Airflow-Konfigurationsoptionen, um das Problem zu beheben:

  • Überschreiben Sie für Airflow 1.10.12 und frühere Versionen den max_threads-Parameter:

    Bereich Schlüssel Wert Hinweise
    scheduler max_threads NUMBER_OF_CORES_IN_MACHINE - 1 Ersetzen Sie NUMBER_OF_CORES_IN_MACHINE durch die Anzahl der Kerne
    auf den Maschinen der Worker-Knoten.

  • Überschreiben Sie für Airflow 1.10.14 und höher den Parameter parsing_processes:

    Bereich Schlüssel Wert Hinweise
    scheduler parsing_processes NUMBER_OF_CORES_IN_MACHINE - 1 Ersetzen Sie NUMBER_OF_CORES_IN_MACHINE durch die Anzahl der Kerne
    auf den Maschinen mit Worker-Knoten.

Anzahl und Zeitverteilung der Aufgaben

Airflow ist dafür bekannt, dass bei der Planung einer großen Zahl kleiner Aufgaben Probleme auftreten. In solchen Situationen sollten Sie eine kleinere Anzahl konsolidierter Aufgaben verwenden.

Die gleichzeitige Planung einer großen Zahl an DAGs oder Aufgaben kann ebenfalls zu Problemen führen. Um dieses Problem zu vermeiden, verteilen Sie Ihre Aufgaben gleichmäßiger über die Zeit.

Fehlerbehebung bei laufenden und in der Warteschlange befindlichen Aufgaben

In folgenden Abschnitten werden Symptome und mögliche Lösungen für einige bei laufenden und in der Warteschlange befindlichen Aufgaben häufig auftretenden Problemen beschrieben.

Die Aufgabenwarteschlangen sind zu lang

In einigen Fällen ist eine Aufgabenwarteschlange für den Planer zu lang. Informationen zum Optimieren von Worker- und Celery-Parametern finden Sie unter Cloud Composer-Umgebung mit Ihrem Unternehmen skalieren.

Zeitplanfunktion des Airflow-Planers verwenden

Ab Airflow 2.2 können Sie mit der neuen Funktion „TimeTable“ einen Zeitplan für einen DAG definieren.

Sie können einen Zeitplan mit einer der folgenden Methoden definieren:

Eingeschränkte Clusterressourcen

Dieser Abschnitt gilt nur für Cloud Composer 1.

Wenn der GKE-Cluster Ihrer Umgebung zu klein ist, um alle DAGs und Aufgaben zu verarbeiten, können Leistungsprobleme auftreten. Versuchen Sie in diesem Fall eine der folgenden Lösungen:

  • Erstellen Sie eine neue Umgebung mit einem Maschinentyp, der mehr Leistung bietet, und migrieren Sie Ihre DAGs dorthin.
  • Erstellen Sie weitere Cloud Composer-Umgebungen und teilen Sie die DAGs zwischen ihnen auf.
  • Ändern Sie den Maschinentyp für GKE-Knoten wie unter Maschinentyp für GKE-Knoten aktualisieren beschrieben. Da dieses Verfahren fehleranfällig ist, ist es die am wenigsten empfohlene Option.
  • Führen Sie ein Upgrade des Maschinentyps der Cloud SQL-Instanz durch, auf der die Airflow-Datenbank in Ihrer Umgebung ausgeführt wird, z. B. mit den gcloud composer environments update-Befehlen. Eine geringe Leistung der Airflow-Datenbank könnte der Grund sein ist der Planer langsam.

Aufgabenplanung während Wartungsfenstern vermeiden

Sie können bestimmte Wartungsfenster für Ihr zu verbessern. In diesen Zeiträumen werden Wartungsereignisse für Cloud SQL und GKE ausgeführt.

So bestimmen Sie, dass der Airflow-Planer unnötige Dateien ignoriert:

Sie können die Leistung des Airflow-Planers verbessern, wenn Sie unnötige Dateien im DAGs-Ordner überspringen. Der Airflow-Planer ignoriert Dateien und Ordner, die in der Datei .airflowignore angegeben sind.

So bestimmen Sie, dass der Airflow-Planer unnötige Dateien ignoriert:

  1. Erstellen Sie eine .airflowignore-Datei.
  2. Listen Sie in dieser Datei Dateien und Ordner auf, die ignoriert werden sollen.
  3. Laden Sie diese Datei in den Ordner /dags in Ihrem im Bucket der Umgebung.

Weitere Informationen zum Dateiformat .airflowignore findest du unter Airflow-Dokumentation.

Airflow-Planer verarbeitet pausierte DAGs

Airflow-Nutzer pausieren DAGs, um ihre Ausführung zu vermeiden. Dadurch werden Airflow-Worker eingespart Verarbeitungszyklen.

Der Airflow-Planer parst pausierte DAGs weiter. Wenn Sie wirklich Leistung des Airflow-Planers verbessern, .airflowignore verwenden oder pausierte Daten löschen DAGs aus dem Ordner „DAGs“.

Verwendung von "wait_for_downstream" in Ihren DAGs

Wenn Sie den Parameter wait_for_downstream in den DAGs auf True festlegen, müssen, damit eine Aufgabe erfolgreich ist, alle Aufgaben, die in Bezug auf diese Aufgabe unmittelbar nachgelagert sind, ebenfalls erfolgreich ausgeführt werden. Dies bedeutet, dass die Ausführung von Aufgaben, die zu einer bestimmten DAG-Ausführung gehören, durch die Ausführung von Aufgaben aus der vorherigen DAG-Ausführung verlangsamt werden kann. Weitere Informationen dazu finden Sie in der Airflow-Dokumentation.

Aufgaben, die zu lange in der Warteschlange stehen, werden abgebrochen und neu geplant.

Wenn eine Airflow-Aufgabe zu lange in der Warteschlange aufbewahrt wird, wird die Ausführung noch einmal geplant (in Airflow-Versionen vor 2.3.1 Die Aufgabe wird außerdem als fehlgeschlagen markiert und wiederholt, wenn sie für einen Wiederholungsversuch infrage kommt).

Eine Möglichkeit, die Symptome dieser Situation zu beobachten, besteht darin, sich das Diagramm mit der Anzahl der Aufgaben in der Warteschlange anzusehen (Tab „Monitoring“ in der Cloud Composer-Benutzeroberfläche). Wenn die Spitzen in diesem Diagramm innerhalb von etwa zwei Stunden nicht abfallen, werden die Aufgaben höchstwahrscheinlich neu geplant (ohne Protokolle), gefolgt von Protokolleinträgen in den Scheduler-Protokollen vom Typ „Übernommene Aufgaben waren noch ausstehend…“. In solchen Fällen wird in den Airflow-Aufgabenprotokollen möglicherweise die Meldung „Logfile is not found...“ (Logdatei wurde nicht gefunden) angezeigt, weil die Aufgabe nicht ausgeführt wurde.

Im Allgemeinen ist dieses Verhalten normal und die nächste Instanz der geplanten Aufgabe wird gemäß dem Zeitplan ausgeführt. Wenn Sie in Ihren Cloud Composer-Umgebungen viele solche Fälle feststellen, bedeutet das möglicherweise, dass nicht genügend Airflow-Worker in Ihrer Umgebung vorhanden sind, um alle geplanten Aufgaben zu verarbeiten.

Lösung: Um dieses Problem zu beheben, müssen Sie dafür sorgen, dass in den Airflow-Workern immer Kapazität vorhanden ist, um anstehende Aufgaben auszuführen. Sie können beispielsweise die Anzahl der Worker oder „worker_concurrency“ erhöhen. Sie können auch die Parallelität oder Pools anpassen, um Aufgaben in die Warteschlange zu stellen, als Sie haben.

Gelegentlich können veraltete Aufgaben die Ausführung eines bestimmten DAG blockieren

Normalerweise sollte der Airflow-Planer mit Situationen umgehen können, in denen sich veraltete Aufgaben in der Warteschlange befinden und aus irgendeinem Grund nicht richtig ausgeführt werden können (z. B. wenn ein DAG, zu dem die veraltete Aufgaben gehören, gelöscht wurde).

Wenn diese veralteten Aufgaben vom Planer nicht dauerhaft gelöscht werden, müssen Sie möglicherweise manuell löschen. Das können Sie zum Beispiel in der Airflow-UI tun. Rufen Sie dazu Menü &gt; Browser &gt; auf. Aufgabeninstanzen), suchen Sie nach Aufgaben in der Warteschlange, die zu einem veralteten DAG gehören, und löschen Sie sie.

Führen Sie ein Upgrade Ihrer Umgebung auf Cloud Composer durch, um dieses Problem zu beheben. Version 2.1.12 oder höher.

Cloud Composer-Ansatz für den Parameter [scheduler]min_file_process_interval

Cloud Composer ändert die Verwendung von [scheduler]min_file_process_interval durch den Airflow-Planer.

Airflow 1

Wenn Cloud Composer Airflow 1 verwendet, können Nutzer den Wert für [scheduler]min_file_process_interval zwischen 0 und 600 Sekunden festlegen. Werte höher als 600 Sekunden liefern die gleichen Ergebnisse wie bei einer Einstellung von [scheduler]min_file_process_interval auf 600 Sekunden.

Airflow 2

In Airflow 2 kann [scheduler]min_file_process_interval nur mit Versionen 1.19.9 und 2.0.26 oder aktueller

  • Cloud Composer-Versionen vor 1.19.9 und 2.0.26

    In diesen Versionen wird [scheduler]min_file_process_interval ignoriert.

  • Cloud Composer-Versionen 1.19.9 oder 2.0.26 oder höher

    Der Airflow-Planer wird nach einer bestimmten Anzahl von Malen aller DAGs neu gestartet sind geplant und der Parameter [scheduler]num_runs steuert, wie oft dies vom Planer ausgeführt wird. Wenn Planer [scheduler]num_runs Planungsschleifen erreicht, ist es neu gestartet – der Scheduler ist eine zustandslose Komponente, einen Mechanismus zur automatischen Reparatur für alle Probleme, die in Scheduler auftreten könnten. Wenn keine Angabe erfolgt, wird die Standardeinstellung Wert von [scheduler]num_runs angewendet wird, also 5.000.

    Mit [scheduler]min_file_process_interval lässt sich konfigurieren, wie oft das DAG-Parsen erfolgt. Dieser Parameter darf jedoch nicht länger sein als die Zeit, die ein Planer benötigt, um beim Planen Ihrer DAGs [scheduler]num_runs-Schleifen auszuführen.

Airflow-Konfiguration skalieren

Airflow bietet Konfigurationsoptionen, die steuern, wie viele Aufgaben und DAGs es gleichzeitig ausführen kann. Um diese Konfigurationsoptionen festzulegen, überschreiben Sie deren Werte für Ihre Umgebung.

  • Worker-Gleichzeitigkeit

    Der Parameter [celery]worker_concurrency steuert die maximale Anzahl von Aufgaben, die ein Airflow-Worker gleichzeitig ausführen kann. Wenn Sie den Wert dieses Parameters mit der Anzahl der Airflow-Worker in Ihrer Cloud Composer-Umgebung multiplizieren, erhalten Sie die maximale Anzahl von Aufgaben, die zu einem bestimmten Zeitpunkt in Ihrer Umgebung ausgeführt werden können. Diese Zahl ist durch die Airflow-Konfigurationsoption [core]parallelism begrenzt, die unten weiter beschrieben wird.

    In Cloud Composer 2-Umgebungen wird der Standardwert für [celery]worker_concurrency automatisch berechnet.

    • Für die Airflow-Versionen 2.3.3 und höher ist [celery]worker_concurrency festgelegt. auf einen Mindestwert von 32, 12 * worker_CPU und 8 * worker_memory.

    • Für Airflow-Versionen bis 2.2.5 ist [celery]worker_concurrency festgelegt auf 12 * Anzahl der Worker CPUs.

  • Maximale Anzahl aktiver DAG-Ausführungen

    Die Airflow-Konfigurationsoption [core]max_active_runs_per_dag steuert die maximale Anzahl aktiver DAG-Ausführungen pro DAG. Der Planer erstellt keine weiteren DAG-Ausführungen, wenn das Limit erreicht ist.

    Ist dieser Parameter falsch eingestellt, kann ein Problem auftreten, bei dem der Planer die DAG-Ausführung drosselt, da er zu einer bestimmten Zeit keine DAG-Ausführungsinstanzen mehr erstellen kann.

  • Max. aktive Aufgaben pro DAG

    Die Airflow-Konfigurationsoption [core]max_active_tasks_per_dag steuert die maximale Anzahl an Aufgabeninstanzen, die pro DAG gleichzeitig ausgeführt werden können. Dies ist ein Parameter auf DAG-Ebene.

    Ist dieser Parameter falsch festgelegt, kann ein Problem auftreten, bei dem die Ausführung einer einzelnen DAG-Instanz langsam läuft, da nur eine begrenzte Anzahl an DAG-Aufgaben zu einer bestimmten Zeit ausgeführt werden können.

    Lösung: [core]max_active_tasks_per_dag erhöhen.

  • Parallelität und Poolgröße

    Die Airflow-Konfigurationsoption [core]parallelism steuert, wie viele Aufgaben der Airflow-Planer in die Warteschlange des Executors stellen kann, nachdem alle Abhängigkeiten für diese Aufgaben erfüllt wurden.

    Dies ist ein globaler Parameter für die gesamte Airflow-Einrichtung.

    Aufgaben werden in die Warteschlange gestellt und in einem Pool ausgeführt. Cloud Composer-Umgebungen verwenden nur einen Pool. Die Größe dieses Pools steuert, wie viele Aufgaben der Planer in einem bestimmten Moment zur Ausführung in die Warteschlange stellen kann. Wenn die Poolgröße zu klein ist, kann der Planer Aufgaben nicht für die Ausführung in die Warteschlange stellen, auch wenn Grenzwerte, die durch die Konfigurationsoption [core]parallelism und die Konfigurationsoption [celery]worker_concurrency multipliziert mit der Anzahl der Airflow-Worker definiert sind, noch nicht erreicht sind.

    Sie können die Poolgröße in der Airflow-UI konfigurieren (Menü > Administrator > Pools). Passen Sie die Poolgröße an das Maß an Parallelität an, das Sie in Ihrer Umgebung erwarten.

    Normalerweise ist [core]parallelism ein Produkt der maximalen Anzahl von Workern und [celery]worker_concurrency.

DAGs werden aufgrund von Zeitüberschreitungen des DAG-Prozessors nicht vom Planer geplant

Weitere Informationen zu diesem Problem finden Sie unter Fehlerbehebung bei DAGs.

Aufgaben werden nach Erreichen von dagrun_timeout als fehlgeschlagen markiert

Der Planer kennzeichnet Aufgaben, die nicht abgeschlossen sind (ausgeführt, geplant und in der Warteschlange), als fehlgeschlagen, wenn eine DAG-Ausführung nicht innerhalb von dagrun_timeout (ein DAG-Parameter) abgeschlossen wird.

Lösung:

Symptome, bei denen eine Airflow-Datenbank geladen wird

Manchmal sehen Sie in den Airflow-Planerlogs folgenden Warnlogeintrag:

Scheduler heartbeat got an exception: (_mysql_exceptions.OperationalError) (2006, "Lost connection to MySQL server at 'reading initial communication packet', system error: 0")"

Ähnliche Symptome können auch in Airflow-Worker-Logs auftreten:

Für MySQL:

(_mysql_exceptions.OperationalError) (2006, "Lost connection to MySQL server at
'reading initial communication packet', system error: 0")"

Für PostgreSQL:

psycopg2.OperationalError: connection to server at ... failed

Solche Fehler oder Warnungen können ein Hinweis darauf sein, dass die Airflow-Datenbank mit der Anzahl offener Verbindungen oder Abfragen überfordert. gleichzeitig von Planern oder anderen Airflow-Komponenten ausgeführt werden. wie Worker, Trigger und Webserver.

Mögliche Lösungen:

Der Webserver zeigt "Der Planer wird anscheinend nicht ausgeführt." Warnung

Der Planer meldet seinen Heartbeat regelmäßig an Airflow Datenbank. Anhand dieser Informationen bestimmt der Airflow-Webserver, Planer ist aktiv.

Wenn der Scheduler stark ausgelastet ist, kann er seinen Heartbeat manchmal nicht alle [scheduler]scheduler-heartbeat-sec Sekunden senden.

In einer solchen Situation zeigt der Airflow-Webserver möglicherweise die folgende Warnung an:

The scheduler does not appear to be running. Last heartbeat was received <X>
seconds ago.

Mögliche Lösungen:

  • Erhöhen Sie die CPU- und Arbeitsspeicherressourcen für den Planer.

  • Optimieren Sie Ihre DAGs, damit das Parsen und Planen schneller erfolgt und nicht zu viele Ressourcen des Planers verbraucht werden.

  • Vermeiden Sie die Verwendung globaler Variablen in Airflow-DAGs: Cloud Composer-Umgebungsvariablen und Airflow-Variablen.

  • Erhöhen Sie den Wert von [scheduler]scheduler-health-check-threshold, damit der Webserver länger wartet, bevor er die Nichtverfügbarkeit des Schedulers meldet.

Problemumgehungen für Probleme beim Backfill von DAGs

Manchmal möchten Sie bereits ausgeführte DAGs noch einmal ausführen. So gehts mit dem Airflow-Befehlszeilentool:

Airflow 1

gcloud composer environments run \
  ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  backfill -- -B \
  -s START_DATE \
  -e END_DATE \
  DAG_NAME

Wenn Sie nur fehlgeschlagene Aufgaben für einen bestimmten DAG noch einmal ausführen möchten, verwenden Sie den --rerun_failed_tasks-Argument.

Airflow 2

gcloud composer environments run \
  ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
   dags backfill -- -B \
   -s START_DATE \
   -e END_DATE \
   DAG_NAME

Wenn Sie nur fehlgeschlagene Aufgaben für einen bestimmten DAG noch einmal ausführen möchten, verwenden Sie auch das Argument --rerun-failed-tasks.

Ersetzen Sie:

  • ENVIRONMENT_NAME durch den Namen der Umgebung.
  • LOCATION durch die Region, in der sich die Umgebung befindet.
  • START_DATE mit einem Wert für den DAG-Parameter start_date im YYYY-MM-DD-Format.
  • END_DATE durch einen Wert für den DAG-Parameter end_date in YYYY-MM-DD-Format.
  • DAG_NAME durch den Namen des DAG.

Bei Backfill-Vorgängen kann es manchmal zu einer Deadlock-Situation kommen, in der ein Backfill nicht möglich ist, weil eine Aufgabe gesperrt ist. Beispiel:

2022-11-08 21:24:18.198 CET DAG ID Task ID Run ID Try number
2022-11-08 21:24:18.201 CET -------- --------- -------- ------------
2022-11-08 21:24:18.202 CET 2022-11-08 21:24:18.203 CET These tasks are deadlocked:
2022-11-08 21:24:18.203 CET DAG ID Task ID Run ID Try number
2022-11-08 21:24:18.204 CET ----------------------- ----------- ----------------------------------- ------------
2022-11-08 21:24:18.204 CET <DAG name> <Task name> backfill__2022-10-27T00:00:00+00:00 1
2022-11-08 21:24:19.249 CET Command exited with return code 1
...
2022-11-08 21:24:19.348 CET Failed to execute job 627927 for task backfill

In einigen Fällen können Sie die folgenden Problemumgehungen verwenden, um Deadlocks zu vermeiden:

  • Deaktivieren Sie den Miniplaner, indem Sie den [core]schedule-after-task-execution an False.

  • Führen Sie Backfills für kürzere Zeiträume aus. Legen Sie beispielsweise START_DATE fest. und END_DATE, um einen Zeitraum von nur 1 Tag festzulegen.

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