Résoudre les problèmes avec le programmeur Airflow

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Cette page fournit des procédures de dépannage et des informations avec les programmeurs Airflow.

Identifier la source du problème

Pour commencer le dépannage, déterminez si le problème se produit au moment de l'analyse du DAG ou pendant le traitement des tâches au moment de l'exécution. Pour en savoir plus sur le temps d'analyse et la durée d'exécution du DAG, consultez la section Différence entre le temps d'analyse du DAG et la durée d'exécution du DAG.

Inspecter les journaux de processeur DAG

Si vous avez des DAG complexes, le processeur DAG, qui est exécuté par votre programmeur, peut ne pas analyser tous vos DAG. Cela peut entraîner de nombreux problèmes qui présentent les symptômes suivants.

Symptômes :

  • Si le processeur DAG rencontre des problèmes lors de l'analyse de vos DAG, les problèmes indiqués ci-dessous peuvent être combinés. Si les DAG sont générés de manière dynamique, ces problèmes peuvent avoir plus d'impact que les DAG statiques.

  • Les DAG ne sont pas visibles dans les interfaces utilisateur d'Airflow et de DAG.

  • L'exécution des DAG n'est pas planifiée.

  • Les journaux du processeur DAG contiennent des erreurs, par exemple:

    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.

    ou

    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.

  • Les programmeurs Airflow rencontrent des problèmes qui les redémarrent.

  • Les tâches Airflow dont l'exécution est programmée sont annulées et les exécutions DAG pour les DAG qui n'ont pas pu être analysés peuvent être marqués comme failed. Exemple :

    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.

Solution :

  • Augmentez le nombre de paramètres liés à l'analyse du DAG:

  • Corrigez ou supprimez les DAG qui causent des problèmes au processeur DAG.

Inspecter les durées d'analyse des DAG

Pour vérifier si le problème se produit au moment de l'analyse du DAG, procédez comme suit :

Console

Dans la console Google Cloud, vous pouvez utiliser la page Monitoring et l'onglet Journaux pour inspecter les durées d'analyse du DAG.

Inspectez les temps d'analyse des DAG sur la page de surveillance de Cloud Composer:

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Environnements.

    Accéder à la page Environnements

  2. Dans la liste des environnements, cliquez sur le nom de votre environnement. La page Monitoring s'ouvre.

  3. Dans l'onglet Surveillance, consultez le graphique Temps total d'analyse pour tous les fichiers DAG de la section Exécutions DAG et identifiez les problèmes potentiels.

    La section &quot;Exécutions DAG&quot; de l&#39;onglet &quot;Surveillance de Composer&quot; affiche les métriques d&#39;état des DAG de votre environnement

Inspectez les temps d'analyse du DAG dans l'onglet Journaux Cloud Composer:

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Environnements.

    Accéder à la page Environnements

  2. Dans la liste des environnements, cliquez sur le nom de votre environnement. La page Monitoring s'ouvre.

  3. Accédez à l'onglet Journaux, puis à l'arborescence de navigation Tous les journaux. sélectionnez la section Gestionnaire de processeur DAG.

  4. Examinez les journaux dag-processor-manager et identifiez les problèmes éventuels.

    Les journaux du processeur DAG afficheront les durées d&#39;analyse des DAG

gcloud – Airflow 1

Exécutez la commande list_dags avec l'option -r pour afficher le temps d'analyse de tous vos DAG.

gcloud composer environments run ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
    list_dags -- -r

Remplacez :

  • ENVIRONMENT_NAME par le nom de l'environnement.
  • LOCATION par la région dans laquelle se trouve l'environnement.

Le résultat de la commande ressemble à ceci :

-------------------------------------------------------------------
DagBag loading stats for /home/airflow/gcs/dags
-------------------------------------------------------------------
Number of DAGs: 5
Total task number: 13
DagBag parsing time: 0.6765180000000001
-----------+----------+---------+----------+-----------------------
file       | duration | dag_num | task_num | dags
-----------+----------+---------+----------+-----------------------
/dag_1.py  | 0.6477   |       1 |        2 | ['dag_1']
/dag_2.py  | 0.018652 |       1 |        2 | ['dag_2']
/dag_3.py  | 0.004024 |       1 |        6 | ['dag_3']
/dag_4.py  | 0.003476 |       1 |        2 | ['dag_4']
/dag_5.py  | 0.002666 |       1 |        1 | ['dag_5']
-----------+----------+---------+----------+-----------------------

Recherchez la valeur Temps d'analyse DagBag. Une valeur élevée peut indiquer que l'un de vos DAG n'est pas mis en œuvre de manière optimale. La table de sortie vous permet d'identifier les DAG dont la durée d'analyse est longue.

gcloud – Airflow 2

Utilisez la commande dags report pour afficher la durée d'analyse de tous vos DAG.

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

Remplacez :

  • ENVIRONMENT_NAME par le nom de l'environnement.
  • LOCATION par la région dans laquelle se trouve l'environnement.

Le résultat de la commande ressemble à ceci :

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

Recherchez la valeur duration (durée) de chacun des dags répertoriés dans le tableau. Une valeur élevée peut indiquer que l'un de vos DAG n'est pas implémenté de manière optimale. La table de sortie vous permet d'identifier les DAG ayant une longue durée d'analyse.

Surveiller les tâches en cours et en file d'attente

Pour vérifier si des tâches sont bloquées dans une file d'attente, procédez comme suit :

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Environnements.

    Accéder à la page Environnements

  2. Dans la liste des environnements, cliquez sur le nom de votre environnement. La page Détails de l'environnement s'ouvre.

  3. Accédez à l'onglet Surveillance.

  4. Dans l'onglet Surveillance, consultez le graphique Tâches Airflow. dans la section Exécutions DAG et identifiez les problèmes éventuels. Tâches Airflow sont des tâches en file d'attente dans Airflow, elles peuvent être File d'attente d'agents Celery ou Kubernetes Executor. Les tâches en file d'attente Celery sont des tâches placées dans la file d'attente de l'agent Celery.

Résoudre les problèmes rencontrés au moment de l'analyse du DAG

Les sections suivantes décrivent les symptômes et les correctifs potentiels pour certains problèmes courants qui surviennent au moment de l'analyse du DAG.

Analyse et planification des DAG dans Cloud Composer 1 et Airflow 1

L'efficacité de l'analyse des DAG a été considérablement améliorée dans Airflow 2. Si vous rencontrez des problèmes de performances liés à l'analyse et à la planification des DAG, la migration vers Airflow 2.

Dans Cloud Composer 1, le programmeur s'exécute sur les nœuds du cluster avec d'autres composants Cloud Composer. De ce fait, la charge individuelle peuvent être supérieurs ou inférieurs à d'autres nœuds. Le programmeur les performances (analyse et planification du DAG) peuvent varier en fonction du nœud où le programmeur s'exécute. De plus, un nœud individuel dans lequel les exécutions du programmeur peuvent changer à la suite des opérations de mise à niveau ou de maintenance. Cette limite a été résolue dans Cloud Composer 2, où vous pouvez allouer les ressources de processeur et de mémoire du programmeur, et ses performances ne dépendent pas de la charge des nœuds du cluster.

Nombre limité de threads

Autoriser le gestionnaire de processeur DAG (la partie de l'ordonnanceur qui traite les fichiers DAG) d'utiliser seulement un nombre limité de threads peut affecter la durée d'analyse de votre DAG.

Pour résoudre le problème, remplacez les options de configuration Airflow suivantes:

  • Pour Airflow 1.10.12 et les versions antérieures, remplacez la Paramètre max_threads:

    Section Clé Valeur Remarques
    scheduler max_threads NUMBER_OF_CORES_IN_MACHINE - 1 Remplacez NUMBER_OF_CORES_IN_MACHINE par le nombre de cœurs
    . sur les machines des nœuds de calcul.

  • Pour Airflow 1.10.14 et versions ultérieures, remplacez le Paramètre parsing_processes:

    Section Clé Valeur Remarques
    scheduler parsing_processes NUMBER_OF_CORES_IN_MACHINE - 1 Remplacez NUMBER_OF_CORES_IN_MACHINE par le nombre de cœurs
    . sur les machines des nœuds de calcul.

Répartition du nombre et de la durée des tâches

Airflow est connu pour avoir des difficultés avec la planification d'un grand nombre de petites tâches. Dans de telles situations, il est préférable d'utiliser un nombre plus faible de tâches mieux consolidées.

La planification simultanée d'un grand nombre de DAG ou de tâches peut également être source de problèmes. Pour éviter ce problème, répartissez vos tâches de manière plus uniforme au fil du temps.

Résoudre les problèmes liés aux tâches en cours d'exécution et en file d'attente

Les sections suivantes décrivent les symptômes et les correctifs potentiels pour certains problèmes courants qui surviennent au moment de l'exécution ou de la mise en file d'attente des tâches.

Les files d'attente de tâches sont trop longues

Dans certains cas, une file d'attente de tâches peut être trop longue pour le planificateur. Pour en savoir plus sur l'optimisation des paramètres de nœud de calcul et de Celery, consultez la page Faire évoluer votre environnement Cloud Composer avec votre entreprise.

Utiliser la fonctionnalité TimeTable du programmeur Airflow

À partir d'Airflow 2.2, vous pouvez définir une table temporelle pour un DAG à l'aide d'un une nouvelle fonctionnalité appelée TimeTable.

Vous pouvez définir un horaire en utilisant l'une des méthodes suivantes:

Ressources de cluster limitées

Cette section ne s'applique qu'à Cloud Composer 1.

Vous risquez de rencontrer des problèmes de performances si le cluster GKE de votre environnement est trop petit pour gérer tous vos DAG et tâches. Dans ce cas, essayez l'une des solutions suivantes :

  • Créez un environnement avec un type de machine offrant plus de performances et migrez vos DAG vers cet environnement.
  • Créez d'autres environnements Cloud Composer et répartissez les DAG sur ces environnements.
  • Modifiez le type de machine pour les nœuds GKE, comme décrit dans la section Mettre à niveau le type de machine pour les nœuds GKE. Cette procédure étant sujette aux erreurs, il s'agit de l'option la moins recommandée.
  • Mettez à niveau le type de machine de l'instance Cloud SQL qui exécute la base de données Airflow dans votre environnement, par exemple à l'aide des commandes gcloud composer environments update. Cela peut expliquer les faibles performances de la base de données Airflow le programmeur est lent.

Éviter la planification des tâches pendant les intervalles de maintenance

Vous pouvez définir des intervalles de maintenance spécifiques pour votre environnement. Au cours de ces périodes, des événements de maintenance pour Cloud SQL et GKE ont lieu.

Forcer le programmeur Airflow à ignorer les fichiers inutiles

Vous pouvez améliorer les performances du programmeur Airflow en ignorant les fichiers inutiles dans le dossier des DAG. Le programmeur Airflow ignore tous les fichiers et dossiers spécifiés dans le fichier .airflowignore.

Pour que le programmeur Airflow ignore les fichiers inutiles, procédez comme suit :

  1. Créez un fichier .airflowignore.
  2. Dans ce fichier, répertoriez les fichiers et dossiers à ignorer.
  3. Importez ce fichier dans le dossier /dags de votre bucket de l'environnement.

Pour en savoir plus sur le format de fichier .airflowignore, consultez Documentation Airflow.

Le programmeur Airflow traite des DAG interrompus

Les utilisateurs Airflow peuvent interrompre un DAG pour en éviter l'exécution. Cela permet d'économiser les nœuds de calcul Airflow cycles de traitement.

Cependant, le programmeur Airflow continue d'analyser les DAG interrompus. Si vous voulez vraiment améliorer les performances du programmeur Airflow, utilisez .airflowignore ou supprimez les éléments mis en pause DAG du dossier des DAG.

Utilisation de "wait_for_downstream" dans vos DAG

Si vous définissez le paramètre wait_for_downstream sur True dans vos DAG, pour qu'une tâche réussisse, toutes les tâches immédiatement en aval de cette tâche doivent également réussir. Cela signifie que l'exécution des tâches d'un DAG donné peut être ralentie par l'exécution des tâches du DAG précédent. Pour en savoir plus, consultez la documentation Airflow.

Les tâches placées en file d'attente trop longtemps seront annulées et replanifiées

Si une tâche Airflow est conservée dans la file d'attente trop longtemps, le programmeur la replanifiera pour exécution (dans les versions d'Airflow antérieures à la version 2.3.1, la tâche est également marquée comme ayant échoué et une nouvelle tentative est effectuée si elle peut faire l'objet d'une nouvelle tentative).

Une façon d'observer les symptômes de cette situation est d'examiner le graphique avec le nombre de tâches en file d'attente (Onglet "Surveillance" dans l'interface utilisateur de Cloud Composer) Si les pics de ce graphique ne chutent pas dans un délai d'environ deux heures, les tâches seront très probablement reprogrammées (sans journaux), suivies par "Les tâches adoptées étaient toujours en attente ..." dans les journaux du programmeur. Dans ce cas, le message "Fichier journal introuvable" peut s'afficher. message dans les journaux des tâches Airflow, car la tâche n'a pas été exécutée.

Ce comportement est généralement normal. La prochaine instance de la classe tâche est censée être exécutée conformément au calendrier. Si vous observez de nombreuses dans vos environnements Cloud Composer, cela peut signifier qu'il n'y a pas assez de nœuds de calcul Airflow dans votre environnement pour traiter l'intégralité les tâches planifiées.

Résolution: pour résoudre ce problème, vous devez vous assurer qu'il y a toujours de la capacité des nœuds de calcul Airflow pour exécuter des tâches en file d'attente. Par exemple, vous pouvez augmenter le nombre ou worker_concurrency. Vous pouvez aussi régler le parallélisme ou les pools empêcher la mise en file d'attente des tâches au-delà de votre capacité.

Sporadiquement, des tâches obsolètes peuvent bloquer l'exécution d'un DAG spécifique

Dans des cas normaux, le programmeur Airflow doit pouvoir gérer les situations dans laquelle la file d'attente contient des tâches obsolètes. possible de les exécuter correctement (par exemple, un DAG auquel les tâches obsolètes appartiennent a été supprimé.

Si ces tâches obsolètes ne sont pas supprimées définitivement par le planificateur, vous devrez peut-être les supprimer manuellement. Vous pouvez le faire dans l'interface utilisateur d'Airflow, par exemple accédez à (Menu &gt; Navigateur &gt; Instances de tâches), recherchez les tâches en file d'attente appartenant à un DAG obsolète et supprimez-les.

Pour résoudre ce problème, mettez à niveau votre environnement vers Cloud Composer version 2.1.12 ou ultérieure.

Approche de Cloud Composer pour le paramètre [scheduler]min_file_process_interval

Cloud Composer modifie la façon dont [scheduler]min_file_process_interval est utilisé par le programmeur Airflow.

Airflow 1

Si Cloud Composer utilise Airflow 1, les utilisateurs peuvent définir la valeur de [scheduler]min_file_process_interval entre 0 et 600 secondes. Valeurs supérieures à 600 secondes donnent les mêmes résultats que si [scheduler]min_file_process_interval était défini sur 600 secondes.

Airflow 2

Dans Airflow 2, [scheduler]min_file_process_interval ne peut être utilisé qu'avec versions 1.19.9 et 2.0.26 ou plus récentes

  • Versions de Cloud Composer antérieures à 1.19.9 et 2.0.26

    Dans ces versions, [scheduler]min_file_process_interval est ignoré.

  • Cloud Composer versions 1.19.9 ou 2.0.26, ou versions plus récentes

    Le programmeur Airflow est redémarré après un certain nombre de fois que tous les DAG sont programmées, et le paramètre [scheduler]num_runs contrôle le nombre de fois qu'elles sont effectuées par le planificateur. Quand le programmeur atteint [scheduler]num_runs boucles de planification, il est redémarré : le programmeur est un composant sans état, et un tel redémarrage est un mécanisme de réparation automatique pour tout problème que le planificateur pourrait rencontrer. Si aucune valeur n'est spécifiée, valeur de [scheduler]num_runs est appliqué, soit 5 000.

    [scheduler]min_file_process_interval permet de configurer la fréquence L'analyse du DAG a lieu, mais ce paramètre ne peut pas dépasser le temps requis pour qu'un planificateur effectue [scheduler]num_runs lors de la programmation des DAG.

Scaling de la configuration Airflow

Airflow fournit des options de configuration Airflow qui contrôlent le nombre de tâches et de DAG Airflow pouvant être exécutés simultanément. Pour définir ces options de configuration, remplacer leurs valeurs pour votre environnement.

  • Simultanéité des nœuds de calcul

    Le paramètre [celery]worker_concurrency contrôle le nombre maximal de tâches qu'un nœud de calcul Airflow peut exécuter en même temps. Si vous multipliez la valeur de ce paramètre par le nombre de nœuds de calcul Airflow dans votre environnement Cloud Composer, vous obtenez le nombre maximal de tâches pouvant être exécutées simultanément dans votre environnement. Ce est limité par l'option de configuration Airflow [core]parallelism, qui est décrite plus en détail.

    Dans les environnements Cloud Composer 2, la valeur par défaut de La valeur [celery]worker_concurrency est calculée automatiquement

    • Pour les versions Airflow 2.3.3 et ultérieures, [celery]worker_concurrency est défini à une valeur minimale de 32, 12 * worker_CPU et 8 * worker_memory.

    • Pour les versions Airflow 2.2.5 ou antérieures, [celery]worker_concurrency est défini sur 12 * nombre de nœuds de calcul CPU

  • Nombre maximal d'exécutions de DAG actives

    L'option de configuration Airflow [core]max_active_runs_per_dag contrôle le nombre maximal d'exécutions de DAG actives par DAG. Si cette limite est atteinte, le programmeur ne crée pas d'autres exécutions de DAG.

    Une définition incorrecte de ce paramètre peut créer un problème où le programmeur limite l'exécution du DAG, car il ne peut pas créer d'autres instances d'exécution de DAG simultanées.

  • Nombre maximal de tâches actives par DAG

    L'option de configuration Airflow [core]max_active_tasks_per_dag contrôle le nombre maximal d'instances de tâche pouvant s'exécuter simultanément dans chaque DAG. Il s'agit d'un paramètre au niveau du DAG.

    Si ce paramètre est défini de manière incorrecte, vous risquez de rencontrer un problème dans lequel l'exécution d'une instance de DAG est ralentie car le nombre de tâches de DAG pouvant être exécutées simultanément est limité.

    Solution: augmentez [core]max_active_tasks_per_dag.

  • Parallélisme et taille du pool

    L'option de configuration Airflow [core]parallelism contrôle le nombre de tâches que le programmeur Airflow peut mettre en file d'attente dans la file d'attente de l'exécuteur une fois que toutes les dépendances pour ces tâches sont satisfaites.

    Il s'agit d'un paramètre global pour l'ensemble de la configuration Airflow.

    Les tâches sont mises en file d'attente et exécutées dans un pool. Les environnements Cloud Composer n'utilisent qu'un seul pool. La taille de ce pool contrôle le nombre de tâches pouvant être mises en file d'attente simultanément par le programmeur. Si la taille du pool est trop faible, le programmeur ne pourra plus mettre de tâches en file d'attente avant même que les seuils (définis par l'option de configuration [core]parallelism et par l'option de configuration [celery]worker_concurrency multipliée par le nombre de nœuds de calcul Airflow) ne soient dépassés.

    Vous pouvez configurer la taille du pool dans l'interface utilisateur Airflow (Menu > Admin > Pools). Ajustez la taille du pool en fonction du niveau de parallélisme attendu dans votre environnement.

    En général, [core]parallelism est défini comme un produit du nombre maximal de nœuds de calcul et [celery]worker_concurrency.

Les DAG ne sont pas programmés par le programmeur en raison des délais avant expiration du processeur DAG

Pour en savoir plus sur ce problème, consultez la page Dépanner les DAG.

Marquage des tâches comme ayant échoué lorsque vous avez atteint dagrun_timeout

Le planificateur marque les tâches qui ne sont pas terminées (en cours d'exécution, planifiées et en file d'attente). comme ayant échoué si l'exécution du DAG ne se termine pas dans dagrun_timeout (paramètre DAG)

Solution :

Symptômes lorsque la base de données Airflow est soumise à une pression de charge

Parfois, dans les journaux du programmeur Airflow, vous pouvez voir l'entrée de journal d'avertissement suivante:

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

Des symptômes similaires peuvent également être observés dans les journaux de nœuds de calcul Airflow:

Pour MySQL:

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

Pour PostgreSQL:

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

De tels messages d'erreur ou d'avertissement peuvent indiquer que la base de données Airflow est en cours submergé par le nombre de connexions ouvertes ou de requêtes exécutées en même temps, soit par des programmeurs, soit par d'autres composants Airflow comme les nœuds de calcul, les déclencheurs et les serveurs Web.

Solutions possibles:

Le serveur Web affiche le message suivant : "The scheduler does not be running" (Le programmeur ne semble pas être en cours d'exécution). avertissement

Le programmeur transmet régulièrement ses pulsations au système Airflow base de données. Sur la base de ces informations, le serveur Web Airflow détermine si le le programmeur est actif.

Parfois, si le programmeur est soumis à une charge importante, il peut ne pas être en mesure de signale sa pulsation tous les [scheduler]scheduler-heartbeat-sec.

Dans ce cas, le serveur Web Airflow peut afficher l'avertissement suivant:

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

Solutions possibles:

  • Augmentez le nombre de processeurs et la mémoire des ressources pour l'ordonnanceur.

  • Optimiser vos DAG pour que leur analyse et leur planification soient plus rapides consomment trop de ressources du programmeur.

  • Évitez d'utiliser des variables globales dans les DAG Airflow: Variables d'environnement Cloud Composer et Variables Airflow.

  • Augmentez la valeur du paramètre [scheduler]scheduler-health-check-threshold afin que le serveur Web patiente plus longtemps avant de signaler l'indisponibilité le programmeur.

Solutions pour les problèmes rencontrés lors du remplissage des DAG

Il se peut que vous souhaitiez réexécuter des DAG déjà exécutés. Pour ce faire, utilisez l'outil de ligne de commande Airflow comme suit:

Airflow 1

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

Pour réexécuter uniquement des tâches ayant échoué pour un DAG spécifique, utilisez également la méthode l'argument --rerun_failed_tasks.

Airflow 2

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

Pour réexécuter uniquement des tâches ayant échoué pour un DAG spécifique, utilisez également la méthode l'argument --rerun-failed-tasks.

Remplacez :

  • ENVIRONMENT_NAME par le nom de l'environnement.
  • LOCATION par la région dans laquelle se trouve l'environnement.
  • START_DATE par une valeur pour le paramètre DAG start_date, dans le format YYYY-MM-DD.
  • END_DATE par une valeur pour le paramètre DAG end_date, dans le format YYYY-MM-DD.
  • DAG_NAME par le nom du DAG.

L'opération de remplissage peut parfois entraîner une situation d'interblocage où un le remplissage n'est pas possible, car une tâche est verrouillée. Exemple :

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

Dans certains cas, vous pouvez utiliser les solutions de contournement suivantes pour contourner les interblocages:

  • Désactivez le mini-Scheduler en remplaçant le paramètre [core]schedule-after-task-execution à False.

  • Exécutez des remplissages pour des plages de dates plus étroites. Par exemple, définissez START_DATE et END_DATE pour spécifier une période d'un seul jour.

Étape suivante