Airflow从S3同步Dags导致Dag执行错误
- 确保S3路径正确配置，在Airflow中配置S3 credentials和S3 bucket路径。例如：
from airflow.models import Variable AWS_ACCESS_KEY_ID = Variable.get("aws_access_key_id") AWS_SECRET_ACCESS_KEY = Variable.get("aws_secret_access_key")
s3_bucket = 's3://example-bucket/dags'
- 可能是由于Dag的依赖没有正确配置，因此需要对Dag的依赖项进行设置。例如：
from airflow import DAG from airflow.operators.bash_operator import BashOperator from datetime import datetime
default_args = { 'owner': 'airflow', 'depends_on_past': False, 'start_date': datetime(2022, 2, 1) }
dag = DAG('example_dag', default_args=default_args)
task1 = BashOperator(task_id='task1', bash_command='echo "Hello World"', dag=dag) task2 = BashOperator(task_id='task2', bash_command='echo "Hello Again World"', dag=dag)
task1 >> task2
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确保Airflow中的Dag文件名与S3路径中的Dag文件名相同，并且没有语法错误。
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在Dag中增加PythonOperator，调用AWS SDK中的函数S3_hook下载Dag文件，例如：
from airflow.hooks.S3_hook import S3Hook
def download_dag_file(): s3_hook = S3Hook(aws_conn_id='aws_default') s3_hook.download_file(s3_bucket, 'example_dag.py', '/usr/local/airflow/dags/example_dag.py')
download_dag_task = PythonOperator( task_id='download_dag', python_callable=download_dag_file, dag=dag, )
download_dag_task >> task1
通过以上步骤，可以解决Airflow从S3同步Dags导致Dag执行错误的问题。