在Airflow中,任务调度器(Scheduler)负责将任务添加到队列中,然后执行器(Executor)从队列中获取任务并执行。但是,有时在Airflow的用户界面中清除某些任务后,这些任务不会立即重新排队。以下是解决此问题的一种方法:
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.utils.state import State
default_args = {
'start_date': datetime(2021, 1, 1)
}
dag = DAG(
'clear_tasks_example',
default_args=default_args,
schedule_interval='@once'
)
task1 = DummyOperator(task_id='task1', dag=dag)
task2 = DummyOperator(task_id='task2', dag=dag)
task3 = DummyOperator(task_id='task3', dag=dag)
task1 >> task2 >> task3
# 添加一个清除任务的操作
def clear_tasks():
# 获取当前DAG的所有任务
tasks = dag.tasks
for task in tasks:
# 如果任务状态为'failed'或'success',则将其状态设置为'none',以便重新排队
if task.state in [State.SUCCESS, State.FAILED]:
task.set_state(State.NONE)
clear_tasks_operator = PythonOperator(
task_id='clear_tasks',
python_callable=clear_tasks,
dag=dag
)
# 将清除任务操作添加到DAG中
clear_tasks_operator >> task1
上述代码示例中,我们首先定义了一个清除任务的操作clear_tasks
。在该操作中,我们遍历DAG中的所有任务,如果任务的状态为'failed'或'success',则将其状态设置为'none'。这将使任务重新排队。
然后,我们创建了一个clear_tasks_operator
,它是一个PythonOperator,将清除任务操作添加到DAG中。最后,我们将clear_tasks_operator
设置为task1
的下游任务,以确保在任务执行之前清除任务。
通过将这个清除任务的操作添加到DAG中,当任务在Airflow的用户界面中被清除后,这些任务将会立即重新排队。