当Airflow任务在执行过程中遇到内存错误并返回代码-9时,可以尝试以下解决方法:
executor_config
参数的request_memory
字段设置为较大的值来增加任务的可用内存。例如:from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime
default_args = {
'start_date': datetime(2021, 1, 1)
}
dag = DAG(
'my_dag',
default_args=default_args,
schedule_interval='@daily'
)
task = BashOperator(
task_id='my_task',
bash_command='my_command',
executor_config={
'request_memory': '4G' # 增加任务可用内存为4GB
},
dag=dag
)
优化任务的内存使用:检查任务的代码,确保没有不必要的内存占用。例如,及时释放不再使用的变量、关闭不再需要的数据库连接等。
增加系统的可用内存:如果任务所在的机器内存不足,可以考虑增加机器的内存或者迁移到更高配置的机器上运行任务。
调整任务的资源限制:可以通过在任务的DAG文件中,将任务的executor_config
参数的limit_memory
字段设置为较大的值来调整任务的资源限制。例如:
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime
default_args = {
'start_date': datetime(2021, 1, 1)
}
dag = DAG(
'my_dag',
default_args=default_args,
schedule_interval='@daily'
)
task = BashOperator(
task_id='my_task',
bash_command='my_command',
executor_config={
'limit_memory': '6G' # 调整任务的资源限制为6GB
},
dag=dag
)
如果以上方法都无法解决问题,可能需要进一步调查任务代码中是否存在其他问题,或者考虑优化或拆分任务以减少内存占用。