dag = DAG(
dag_id='my_dag',
default_args={
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(2022, 1, 1), # 请确保该值与最早的任务调度相对应
'email_on_failure': False,
'email_on_retry': False,
'retries': 1,
'retry_delay': timedelta(minutes=5),
},
schedule_interval='0 * * * *',
)
dag = DAG(
dag_id='my_dag',
default_args={
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime(2022, 1, 1), # 请确保该值与最早的任务调度相对应
'email_on_failure': False,
'email_on_retry': False,
'retries': 1,
'retry_delay': timedelta(minutes=5),
'timeout': timedelta(hours=2), # 将timeout参数设置为2个小时
},
schedule_interval='0 * * * *',
)
检查Airflow调度程序是否正常运行,并确保DAG被正确地加载到调度程序中。您可以在Airflow的Web UI中查看DAG运行的历史记录和状态信息。如果DAG没有成功加载到调度程序中,您需要检查DAG文件的语法错误或Airflow的配置是否正确。
进行可视化DAG的前置任务是否执行成功。在Airflow的Web UI中,您可以查看DAG中每个任务的依赖关系和状态信息,从而确定DAG失败的原因。
检查Airflow调度程序的日志文件,以查看是否存在任何错误或警告信息。您可以在Airflow日志目录中找到这些日志文件,并通过Web UI查看它们的内容。
通过以上几个步骤,您可以找到并解决DAG在小时定时程序中缺少运行的问题。