Apache Airflow中如何为任务分配内存,并且如何增加内存。
创始人
2024-09-03 13:01:26
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在Apache Airflow中为任务分配内存,可以通过在task的task_id后面添加_memory后缀来指定任务所需的内存大小。例如,如果你的task_id为my_task,那么你可以在dag文件中使用my_task_memory来指定该任务的内存大小。

以下是一个示例代码,展示了如何为任务分配内存:

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2021, 1, 1),
}

def my_task_function():
    # 任务的逻辑代码
    pass

with DAG('my_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily') as dag:
    my_task = PythonOperator(
        task_id='my_task',
        python_callable=my_task_function,
        op_args=[],
        op_kwargs={},
        provide_context=True,
        executor_config={
            'KubernetesExecutor': {'request_memory': '2G', 'limit_memory': '4G'}
        }
    )

在上面的示例中,executor_config参数用于指定任务的内存大小。request_memory表示任务请求的内存大小,limit_memory表示任务的内存限制大小。

要增加任务的内存,只需修改request_memorylimit_memory的值即可。

注意,上述示例中使用了KubernetesExecutor作为执行器,如果你使用的是其他执行器,例如CeleryExecutor或LocalExecutor,那么需要相应地修改executor_config的内容。

请根据你的实际情况进行调整和设置。

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