检查Airflow DAG的配置,确保在operator的参数中正确设置了start_date和end_date。例如,以下代码示例中的operator中设置了start_date和end_date:
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime
def my_task():
print("Hello World!")
dag = DAG(
'my_dag',
description='My DAG',
schedule_interval='@daily',
start_date=datetime(2022, 1, 1),
end_date=datetime(2022, 1, 31),
)
my_operator = PythonOperator(
task_id='my_task',
python_callable=my_task,
dag=dag
)
在上面的例子中,该DAG的任务在2022年1月1日开始,于2022年1月31日结束,并且PythonOperator(my_operator)将运行名为my_task的函数。如果Airflow任务的状态仍然不正确,请确保在Airflow Web UI中看到的状态与任务的实际状态匹配。这可以通过在Airflow Web UI的任务页面上选择任务并查看任务的详细信息来实现。如果任务状态仍然不正确,则可能需要手动更改任务状态。