这个问题可能是由多种原因引起的,以下是可能的
检查 DAG 的 start_date 参数是否设置正确,它代表 DAG 的开始时间。如果 DAG 的开始时间在未来,任务不会运行。例如,如果 DAG 的 start_date 设置为昨天,而不是今天,那么任务不会运行。
检查 DAG run 的状态是否已重置。在 Airflow 中,DAG run 代表 DAG 的一次运行,如果 DAG run 的状态仍为 running 或 success,则任务不会再次运行。在 DAG 的运行历史记录页面上,你可以找到 DAG run 的状态并手动将其重置。
代码示例:
from airflow.models import DagRun, TaskInstance
from datetime import datetime
# Find the latest DAG run for a specific DAG
dag_id = 'my_dag'
latest_dag_run = DagRun.find(dag_id=dag_id, state='success', order_by=['execution_date DESC'], limit=1)
# Reset all task instances for the latest DAG run
if latest_dag_run:
tasks_to_reset = TaskInstance.find(dag_id=dag_id, execution_date=latest_dag_run.execution_date, state='success')
for task in tasks_to_reset:
task.set_state('none', datetime.now())
检查 Airflow 任务的日志,查看是否有错误信息或异常。你可以通过 Airflow 网站或命令行界面查看任务运行日志。
检查任务的调度时间是否设置正确。对于有些任务,可能需要使用 cron 表达式进行调度。确保你正确地设置了 cron 表达式,以确保任务按预期运行。
检查任务是否依赖另一个任务,而另一个任务尚未完成。如果任务被设置为依赖于其他任务,而这些任务仍在运行或失败,则任务不会运行。在任务依赖关系页面上,你可以查看任务之间的依赖关系。
注意:在修复问题后,你可能需要手动重置 DagRun 和 TaskInstance 的状态,以使任务重新运行并成功。
下一篇:Airflow任务依赖