Airflow Worker: 等待来自 要解决这个问题,可以尝试以下几种方法: 检查网络连接:确保Airflow Worker和ForkPoolWorker之间的网络连接是正常的。可以尝试通过ping命令检查两者之间的网络连通性。 检查资源使用情况:确保系统资源(例如CPU、内存)的使用情况正常。如果资源紧张,可能会导致进程之间的通信延迟。 检查Airflow配置:检查Airflow配置文件中与Worker和ForkPoolWorker相关的配置项,确保配置正确。可以尝试调整一些配置参数,如 重启进程:尝试重启Airflow Worker和ForkPoolWorker进程,以确保它们重新建立连接。 以下是一个简单的Python代码示例,展示如何在Airflow中配置Worker和ForkPoolWorker: 在上面的示例中,通过设置 希望这些解决方法可以帮助您解决Airflow Worker等待来自ForkPoolWorker的UP消息超时的问题。如果问题仍然存在,请进一步检查系统和网络设置,或者查阅Airflow的官方文档以获取更多帮助。
parallelism
和max_threads
。from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from multiprocessing import Pool
def my_task():
# 在此处执行任务逻辑
pass
dag = DAG('my_dag', schedule_interval='@once')
task = PythonOperator(
task_id='my_task',
python_callable=my_task,
dag=dag,
executor='parallelism',
pool=Pool(processes=4) # 设置ForkPoolWorker的进程数
)
task
executor
参数为parallelism
,并使用Pool
类设置pool
参数,可以为ForkPoolWorker指定要使用的进程数。根据实际情况,可以调整进程数来优化性能。