ApacheAirflow2.5.2,DAG没有自动触发。
创始人
2024-09-05 09:01:27
0

可能是由于以下原因导致DAG没有自动触发:

  1. 检查DAG的schedule_interval是否正确设置。如果schedule_interval没有设置或设置不正确,则DAG将不会自动触发。在DAG文件中,您可以使用以下代码设置schedule_interval:
from airflow import DAG
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    description='My DAG',
    schedule_interval=timedelta(days=1)
)

在这个例子中,DAG被设置为每天触发一次。

  1. 检查依赖任务是否已成功完成。如果一个任务的前提条件没有被满足,DAG将不会自动触发。您可以在DAG文件中设置依赖任务,如下所示:
from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime, timedelta

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5)
}

dag = DAG(
    'my_dag',
    default_args=default_args,
    description='My DAG',
    schedule_interval=timedelta(days=1)
)

t1 = BashOperator(
    task_id='task_1',
    bash_command='echo "Hello world"',
    dag=dag,
)

t2 = BashOperator(
    task_id='task_2',
    bash_command='echo "Hello world 2"',
    dag=dag,
)

t2.set_upstream(t1)

在这个例子中,当task_1完成后,task_2才会被触发。

  1. 检查DAG文件是否已经被导入。如果DAG文件尚未被导入Airflow,则DAG将不会自动触发。您可以通过在Airflow中运行以下命令来检查DAG是否已经被导入:
airflow list_dags

如果在这个列表中看不到您的DAG,则需要将DAG文件放置在Airflow的dags_folder目录中。

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