Застрял работник воздушного потока: задача находится в состоянии «выполняется», что не является допустимым состоянием для выполнения.Задача должна быть очищена для запуска - PullRequest
0 голосов
/ 04 июля 2019

Задачи воздушного потока выполняются без каких-либо проблем и внезапно оказываются застрявшими на половине пути, а подробности экземпляра задачи говорят в сообщении выше.

Я очистил всю базу данных, но все равно получаю ту же ошибку.

Дело в том, что я получаю эту проблему только для некоторых дагов. В основном при длительных работах.

Я получаю ошибку ниже

[2019-07-03 12:14:56,337] {{models.py:1353}} INFO - Dependencies not met for <TaskInstance: XXXXXX.index_to_es 2019-07-01T13:30:00+00:00 [running]>, dependency 'Task Instance State' FAILED: Task is in the 'running' state which is not a valid state for execution. The task must be cleared in order to be run.
[2019-07-03 12:14:56,341] {{models.py:1353}} INFO - Dependencies not met for <TaskInstance: XXXXXX.index_to_es 2019-07-01T13:30:00+00:00 [running]>, dependency 'Task Instance Not Already Running' FAILED: Task is already running, it started on 2019-07-03 05:58:51.601552+00:00.
[2019-07-03 12:14:56,342] {{logging_mixin.py:95}} INFO - [2019-07-03 12:14:56,342] {{jobs.py:2514}} INFO - Task is not able to be run

Мой черт выглядит как ниже

default_args = {
    'owner': 'datascience',
    'depends_on_past': True,
    'start_date': datetime(2019, 6, 12),
    'email': ['datascience@mycompany.com'],
    'email_on_failure': True,
    'email_on_retry': True,
    'retries': 3,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
    # 'queue': 'nill',
    # 'pool': 'backfill',
    # 'priority_weight': 10,
    # 'end_date': datetime(2016, 1, 1),
}
def get_index_date(**kwargs):
    tomorrow=kwargs.get('templates_dict').get('tomorrow')
    return str(tomorrow).replace('-','.')

"""
Create Dags specify its features
"""
dag = DAG(
    DAG_NAME,
    schedule_interval="0 9 * * *",
    catchup=True,
    default_args=default_args,
    template_searchpath='/efs/sql')

create_table = BigQueryOperator(
    dag=dag,
    task_id='create_temp_table_from_query',
    sql='daily_demand.sql',
    use_legacy_sql=False,
    destination_dataset_table=TEMP_TABLE,
    bigquery_conn_id=CONNECTION_ID,
    create_disposition='CREATE_IF_NEEDED',
    write_disposition='WRITE_TRUNCATE'
)

"""Task to zip and export to GCS"""
export_to_storage = BigQueryToCloudStorageOperator(
    task_id='export_to_GCS',
    source_project_dataset_table=TEMP_TABLE,
    destination_cloud_storage_uris=[CLOUD_STORAGE_URI],
    export_format='NEWLINE_DELIMITED_JSON',
    compression='GZIP',
    bigquery_conn_id=CONNECTION_ID,
    dag=dag)
"""Task to get the tomorrow execution date formatted for indexing"""
get_index_date = PythonOperator(
    task_id='get_index_date',
    python_callable=get_index_date,
    templates_dict={'tomorrow':"{{ tomorrow_ds }}"},
    provide_context=True,
    dag=dag
)
"""Task to download zipped files and bulkindex to elasticsearch"""
es_indexing = EsDownloadAndIndexOperator(
    task_id="index_to_es",
    object=OBJECT,
    es_url=ES_URI,
    local_path=LOCAL_FILE,
    gcs_conn_id=CONNECTION_ID,
    bucket=GCS_BUCKET_ID,
    es_index_type='demand_shopper',
    es_bulk_batch=5000,
    es_index_name=INDEX,
    es_request_timeout=300,
    dag=dag)


"""Define the chronology of tasks in DAG"""
create_table >> export_to_storage >> get_index_date >> es_indexing

Спасибо за вашу помощь

1 Ответ

0 голосов
/ 05 июля 2019

Я разобрался в проблеме, это была проблема базовой инфраструктуры.Я использовал AWS EFS, и пакетный режим блокировал работника при достижении пропускной способности.После перехода в режим обеспечения работники больше не находятся в застрявшем состоянии.Я получил идею от ecs-airflow-1-10-2-проблемы производительности-операторы-и-задачи-взять-10x-дольше

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...