此问题通常与Airflow环境变量和文件路径配置有关。如果您的环境变量或路径在CLI中正确设置,但在UI中错误设置,您的DAG将在UI中失败而CLI中正常运行。为了解决这个问题,您可以尝试在您的DAG文件中使用相对路径而非绝对路径。这可以通过使用os.path.dirname(__file__)
来获取DAG脚本的目录,并在相对路径中使用它来解决。
以下是一个使用相对路径的示例:
import os
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
dag = DAG(
dag_id='example_dag',
default_args={
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(2021, 1, 1),
'retries': 1
},
schedule_interval='0 0 * * *'
)
bash_command = 'echo "Hello, World!"'
set_path = 'export PATH=$PATH:{}/my_scripts_dir'.format(os.path.dirname(__file__))
t1 = BashOperator(
task_id='print_hello_world',
bash_command='{} && {}'.format(set_path, bash_command),
dag=dag
)
在这个示例中,我们使用os.path.dirname(__file__)
获取DAG文件的目录,并将它添加到路径中。这将使我们可以使用相对路径引用我们的脚本目录,而不是绝对路径。这样,无论是在CLI还是在UI中,我们的DAG都应该可以正确运行。