Airflow-Planerprobleme beheben

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Diese Seite enthält Schritte zur Fehlerbehebung und Informationen zu häufigen Problemen mit Airflow-Planern.

Problemursache identifizieren

Ermitteln Sie zu Beginn der Fehlerbehebung, ob das Problem zur DAG-Parsing-Zeit oder bei der Verarbeitung von Aufgaben zur Ausführungszeit auftritt. Weitere Informationen zur Parsing- und zur Ausführungszeit finden Sie unter Unterschied zwischen der DAG-Parsing-Zeit und der DAG-Ausführungszeit.

DAG-Prozessor-Logs prüfen

Bei komplexen DAGs werden möglicherweise nicht alle DAGs vom DAG-Prozessor geparst, der vom Planer ausgeführt wird. Dies kann zu vielen Problemen mit den folgenden Symptomen führen.

Symptome:

• Wenn beim Parsen Ihrer DAGs Probleme auftreten, kann dies zu einer Kombination der unten aufgeführten Probleme führen. Wenn DAGs dynamisch generiert werden, können diese Probleme im Vergleich zu statischen DAGs schwerwiegender sein.

• DAGs sind in der Airflow-UI und der DAG-UI nicht sichtbar.

• Die Ausführung von DAGs ist nicht geplant.

• Die DAG-Prozessorlogs enthalten beispielsweise Fehler:

  dag-processor-manager [2023-04-21 21:10:44,510] {manager.py:1144} ERROR -
  Processor for /home/airflow/gcs/dags/dag-example.py with PID 68311 started
  at 2023-04-21T21:09:53.772793+00:00 has timed out, killing it.
  

  oder

  dag-processor-manager [2023-04-26 06:18:34,860] {manager.py:948} ERROR -
  Processor for /home/airflow/gcs/dags/dag-example.py exited with return
  code 1.
  

• Bei Airflow-Planern treten Probleme auf, die zu Neustarts von Planern führen.

• Zur Ausführung geplante Airflow-Aufgaben werden abgebrochen und DAG-Ausführungen ausgeführt für DAGs, die nicht geparst werden konnten, sind sie möglicherweise als failed gekennzeichnet. Beispiel:

  airflow-scheduler Failed to get task '<TaskInstance: dag-example.task1--1
  manual__2023-04-17T10:02:03.137439+00:00 [removed]>' for dag
  'dag-example'. Marking it as removed.
  

Lösung

• Erhöhen Sie die Parameter für das DAG-Parsing:

  • Erhöhung dagbag-import-timeout auf mindestens 120 Sekunden (oder länger, falls erforderlich).

  • Erhöhen Sie dag-file-processor-timeout auf mindestens 180 Sekunden (bei Bedarf auch mehr). Dieser Wert muss größer als dagbag-import-timeout sein.

• Korrigieren oder entfernen Sie DAGs, die Probleme beim DAG-Prozessor verursachen.

DAG-Parsing-Zeiten prüfen

Führen Sie folgende Schritte aus, um festzustellen, ob das Problem beim DAG-Parsen auftritt.

gcloud composer environments run ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
    dags report

Executing within the following Kubernetes cluster namespace: composer-2-0-31-airflow-2-3-3
file                  | duration       | dag_num | task_num | dags
======================+================+=========+==========+===================
/manydagsbig.py       | 0:00:00.038334 | 2       | 10       | serial-0,serial-0
/airflow_monitoring.py| 0:00:00.001620 | 1       | 1        | airflow_monitoring

Laufende und in der Warteschlange befindliche Aufgaben überwachen

So prüfen Sie, ob Aufgaben in einer Warteschlange hängen:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Umgebungen auf.

   Zur Seite Umgebungen

2. Klicken Sie in der Liste der Umgebungen auf den Namen Ihrer Umgebung. Die Seite Umgebungsdetails wird geöffnet.

3. Rufen Sie den Tab Monitoring auf.

4. Prüfen Sie im Tab Monitoring das Diagramm Airflow-Aufgaben im Abschnitt DAG-Ausführungen und identifizieren Sie mögliche Probleme. Airflow-Aufgaben Aufgaben, die sich in Airflow in einer Warteschlange befinden, können entweder Celery- oder Kubernetes Executor-Broker-Warteschlange. Tasks in der Celery-Warteschlange sind Taskinstanzen, die in die Celery-Broker-Warteschlange gestellt wurden.

Probleme zur DAG-Parsing-Zeit beheben

In folgenden Abschnitten werden Symptome und mögliche Lösungen für einige während der DAG-Parsing-Zeit häufig auftretende Probleme beschrieben.

Begrenzte Anzahl an Threads

Der DAG-Prozessormanager (der Teil des Planers, der verarbeitet DAG-Dateien), sodass nur eine begrenzte Anzahl von Threads verwendet wird. die Zeit der DAG-Analyse.

Überschreiben Sie die folgenden Airflow-Konfigurationsoptionen, um das Problem zu beheben:

• Überschreiben Sie für Airflow 1.10.12 und frühere Versionen den max_threads-Parameter:

  Bereich	Schlüssel	Wert	Hinweise
  scheduler	max_threads	NUMBER_OF_CORES_IN_MACHINE - 1	Ersetzen Sie NUMBER_OF_CORES_IN_MACHINE durch die Anzahl der Kerne auf den Maschinen der Worker-Knoten.

• Für Airflow-Versionen ab 1.10.14 überschreiben Sie parsing_processes-Parameter:

  Bereich	Schlüssel	Wert	Hinweise
  scheduler	parsing_processes	NUMBER_OF_CORES_IN_MACHINE - 1	Ersetzen Sie NUMBER_OF_CORES_IN_MACHINE durch die Anzahl der Kerne auf den Maschinen der Worker-Knoten.

Anzahl und Zeitverteilung der Aufgaben

Airflow ist dafür bekannt, dass bei der Planung einer großen Zahl kleiner Aufgaben Probleme auftreten. In solchen Situationen sollten Sie eine kleinere Anzahl konsolidierter Aufgaben verwenden.

Die gleichzeitige Planung einer großen Zahl an DAGs oder Aufgaben kann ebenfalls zu Problemen führen. Um dieses Problem zu vermeiden, verteilen Sie Ihre Aufgaben gleichmäßiger über die Zeit.

Fehlerbehebung bei laufenden und in der Warteschlange befindlichen Aufgaben

In folgenden Abschnitten werden Symptome und mögliche Lösungen für einige bei laufenden und in der Warteschlange befindlichen Aufgaben häufig auftretenden Problemen beschrieben.

Die Aufgabenwarteschlangen sind zu lang

In einigen Fällen ist eine Aufgabenwarteschlange für den Planer zu lang. Informationen zum Optimieren von Worker- und Celery-Parametern finden Sie unter Cloud Composer-Umgebung mit Ihrem Unternehmen skalieren.

Zeitplanfunktion des Airflow-Planers verwenden

Ab Airflow 2.2 können Sie eine Fahrplantabelle für einen DAG mithilfe eines eine neue Funktion namens TimeTable.

Sie können einen Zeitplan mit einer der folgenden Methoden definieren:

• mit einer Python-Funktion

• mit einem benutzerdefinierten Plug-in

Eingeschränkte Clusterressourcen

Dieser Abschnitt gilt nur für Cloud Composer 1.

Wenn der GKE-Cluster Ihrer Umgebung zu klein ist, um alle DAGs und Aufgaben zu verarbeiten, können Leistungsprobleme auftreten. Versuchen Sie in diesem Fall eine der folgenden Lösungen:

• Erstellen Sie eine neue Umgebung mit einem Maschinentyp, der mehr Leistung bietet, und migrieren Sie Ihre DAGs dorthin.
• Erstellen Sie weitere Cloud Composer-Umgebungen und teilen Sie die DAGs zwischen ihnen auf.
• Ändern Sie den Maschinentyp für GKE-Knoten wie unter Maschinentyp für GKE-Knoten aktualisieren beschrieben. Da dieses Verfahren fehleranfällig ist, ist es die am wenigsten empfohlene Option.
• Führen Sie ein Upgrade des Maschinentyps der Cloud SQL-Instanz durch, auf der die Airflow-Datenbank in Ihrer Umgebung ausgeführt wird, z. B. mit den gcloud composer environments update-Befehlen. Eine geringe Leistung der Airflow-Datenbank könnte der Grund sein ist der Planer langsam.

Aufgabenplanung während Wartungsfenstern vermeiden

Sie können bestimmte Wartungsfenster für Ihr zu verbessern. In diesen Zeiträumen werden Wartungsereignisse für Cloud SQL und GKE ausgeführt.

So bestimmen Sie, dass der Airflow-Planer unnötige Dateien ignoriert:

Sie können die Leistung des Airflow-Planers verbessern, wenn Sie unnötige Dateien im DAGs-Ordner überspringen. Der Airflow-Planer ignoriert Dateien und Ordner, die in der Datei .airflowignore angegeben sind.

So bestimmen Sie, dass der Airflow-Planer unnötige Dateien ignoriert:

1. Erstellen Sie eine .airflowignore-Datei.
2. Listen Sie in dieser Datei Dateien und Ordner auf, die ignoriert werden sollen.
3. Laden Sie diese Datei in den Ordner /dags in Ihrem im Bucket der Umgebung.

Weitere Informationen zum Dateiformat .airflowignore findest du unter Airflow-Dokumentation.

Airflow-Planer verarbeitet pausierte DAGs

Airflow-Nutzer pausieren DAGs, um ihre Ausführung zu vermeiden. Dies spart Verarbeitungszyklen von Airflow-Workern.

Der Airflow-Planer parst pausierte DAGs weiter. Wenn Sie die Leistung des Airflow-Planers wirklich verbessern möchten, verwenden Sie .airflowignore oder löschen pausierte DAGs aus dem DAGs-Ordner.

Verwendung von "wait_for_downstream" in Ihren DAGs

Wenn Sie den Parameter wait_for_downstream in den DAGs auf True festlegen, müssen, damit eine Aufgabe erfolgreich ist, alle Aufgaben, die in Bezug auf diese Aufgabe unmittelbar nachgelagert sind, ebenfalls erfolgreich ausgeführt werden. Dies bedeutet, dass die Ausführung von Aufgaben, die zu einer bestimmten DAG-Ausführung gehören, durch die Ausführung von Aufgaben aus der vorherigen DAG-Ausführung verlangsamt werden kann. Weitere Informationen dazu finden Sie in der Airflow-Dokumentation.

Aufgaben, die zu lange in der Warteschlange stehen, werden abgebrochen und neu geplant.

Wenn eine Airflow-Aufgabe zu lange in der Warteschlange verbleibt, wird sie vom Scheduler noch einmal für die Ausführung geplant. In Airflow-Versionen vor 2.3.1 wird die Aufgabe außerdem als fehlgeschlagen markiert und bei Vorliegen der Voraussetzungen noch einmal ausgeführt.

Eine Möglichkeit, die Symptome dieser Situation zu beobachten, sich das Diagramm mit der Anzahl der Aufgaben in der Warteschlange anzusehen, Tab „Monitoring“ in der Cloud Composer-UI Und wenn die Spitzen in diesem Diagramm nicht innerhalb von etwa zwei Stunden abfallen, werden die Aufgaben höchstwahrscheinlich neu geplant (ohne Logs) gefolgt von „Angenommene Aufgaben standen noch aus ...“ Logeinträge in den Planerlogs. In solchen Fällen wird möglicherweise die Meldung „Protokolldatei wurde nicht gefunden...“ angezeigt. Nachricht in Airflow-Tasks-Logs angezeigt, da die Aufgabe nicht ausgeführt wurde.

Im Allgemeinen ist dieses Verhalten normal und die nächste Instanz der geplanten Aufgabe wird gemäß dem Zeitplan ausgeführt. Wenn Sie in Ihren Cloud Composer-Umgebungen viele solche Fälle feststellen, bedeutet das möglicherweise, dass nicht genügend Airflow-Worker in Ihrer Umgebung vorhanden sind, um alle geplanten Aufgaben zu verarbeiten.

Lösung: Um dieses Problem zu beheben, müssen Sie dafür sorgen, dass in den Airflow-Workern immer Kapazität vorhanden ist, um anstehende Aufgaben auszuführen. Zum Beispiel können Sie die Anzahl der „worker_concurrency“ oder „worker_concurrency“. Sie können auch die Parallelität oder Pools optimieren, um zu verhindern, dass mehr Aufgaben in die Warteschlange gestellt werden, als Sie verarbeiten können.

Gelegentlich können veraltete Aufgaben die Ausführung eines bestimmten DAG blockieren.

In regulären Fällen sollte der Airflow-Planer in der Lage sein, in denen sich veraltete Aufgaben in der Warteschlange befinden, die Möglichkeit, sie korrekt auszuführen (z. B. ein DAG, zu dem die veralteten Aufgaben gehören). wurde gelöscht).

Wenn diese veralteten Aufgaben vom Planer nicht dauerhaft gelöscht werden, müssen Sie möglicherweise manuell löschen. Sie können dies beispielsweise in der Airflow-Benutzeroberfläche tun. Gehen Sie dazu zu Menü > Browser > Aufgabeninstanzen, suchen Sie nach Aufgaben in der Warteschlange, die zu einem veralteten DAG gehören, und löschen Sie sie.

Aktualisieren Sie Ihre Umgebung auf Cloud Composer-Version 2.1.12 oder höher, um dieses Problem zu beheben.

Cloud Composer-Ansatz für den Parameter [scheduler]min_file_process_interval

Cloud Composer ändert die Art und Weise, wie [scheduler]min_file_process_interval vom Airflow-Planer verwendet wird.

Airflow 1

Wenn Cloud Composer Airflow 1 verwendet, können Nutzer den Wert für [scheduler]min_file_process_interval zwischen 0 und 600 Sekunden festlegen. Werte über 600 Sekunden führen zu denselben Ergebnissen wie bei einem Wert von 600 Sekunden für [scheduler]min_file_process_interval.

Airflow 2

In Airflow 2 kann [scheduler]min_file_process_interval nur mit den Versionen 1.19.9 und 2.0.26 oder höher verwendet werden.

• Cloud Composer-Versionen vor 1.19.9 und 2.0.26

  In diesen Versionen wird [scheduler]min_file_process_interval ignoriert.

• Cloud Composer-Versionen 1.19.9 oder 2.0.26 oder höher

  Der Airflow-Planer wird nach einer bestimmten Anzahl von geplanten DAGs neu gestartet. Der Parameter [scheduler]num_runs steuert, wie oft dies vom Planer geschieht. Wenn Planer [scheduler]num_runs Planungsschleifen erreicht, ist es neu gestartet – der Scheduler ist eine zustandslose Komponente, einen Mechanismus zur automatischen Reparatur für alle Probleme, die in Scheduler auftreten könnten. Wenn keine Angabe erfolgt, wird die Standardeinstellung Wert von [scheduler]num_runs angewendet wird, also 5.000.

  Mit [scheduler]min_file_process_interval lässt sich konfigurieren, wie häufig Das DAG-Parsing erfolgt, aber dieser Parameter darf nicht länger als die erforderliche Zeit sein damit ein Planer [scheduler]num_runs ausführt. bei der Planung Ihrer DAGs.

Airflow-Konfiguration skalieren

Airflow bietet Konfigurationsoptionen, die steuern, wie viele Aufgaben und DAGs es gleichzeitig ausführen kann. Um diese Konfigurationsoptionen festzulegen, ihre Werte für Ihre Umgebung überschreiben.

• Worker-Gleichzeitigkeit

  Der Parameter [celery]worker_concurrency steuert die maximale Anzahl von Aufgaben, die ein Airflow-Worker gleichzeitig ausführen kann. Wenn Sie den Wert dieses Parameters mit der Anzahl der Airflow-Worker in Ihrer Cloud Composer-Umgebung multiplizieren, erhalten Sie die maximale Anzahl von Aufgaben, die zu einem bestimmten Zeitpunkt in Ihrer Umgebung ausgeführt werden können. Diese Zahl ist durch die Airflow-Konfigurationsoption [core]parallelism begrenzt, die unten weiter beschrieben wird.

  In Cloud Composer 2-Umgebungen wird der Standardwert für [celery]worker_concurrency automatisch berechnet.

  • Bei Airflow-Versionen 2.3.3 und höher wird [celery]worker_concurrency auf einen Mindestwert von 32, 12 * worker_CPU und 8 * worker_memory festgelegt.

  • Bei Airflow-Versionen 2.2.5 oder niedriger ist [celery]worker_concurrency auf 12 * Anzahl der Worker-CPUs festgelegt.

• Maximale Anzahl aktiver DAG-Ausführungen

  Die Airflow-Konfigurationsoption [core]max_active_runs_per_dag steuert die maximale Anzahl aktiver DAG-Ausführungen pro DAG. Der Planer erstellt keine weiteren DAG-Ausführungen, wenn das Limit erreicht ist.

  Ist dieser Parameter falsch eingestellt, kann ein Problem auftreten, bei dem der Planer die DAG-Ausführung drosselt, da er zu einer bestimmten Zeit keine DAG-Ausführungsinstanzen mehr erstellen kann.

• Max. aktive Aufgaben pro DAG

  Die Airflow-Konfigurationsoption [core]max_active_tasks_per_dag steuert die maximale Anzahl an Aufgabeninstanzen, die pro DAG gleichzeitig ausgeführt werden können. Dies ist ein Parameter auf DAG-Ebene.

  Ist dieser Parameter falsch festgelegt, kann ein Problem auftreten, bei dem die Ausführung einer einzelnen DAG-Instanz langsam läuft, da nur eine begrenzte Anzahl an DAG-Aufgaben zu einer bestimmten Zeit ausgeführt werden können.

  Lösung: [core]max_active_tasks_per_dag erhöhen

• Parallelität und Poolgröße

  Die Airflow-Konfigurationsoption [core]parallelism steuert, wie viele Aufgaben der Airflow-Planer in die Warteschlange des Executors stellen kann, nachdem alle Abhängigkeiten für diese Aufgaben erfüllt wurden.

  Dies ist ein globaler Parameter für die gesamte Airflow-Einrichtung.

  Aufgaben werden in die Warteschlange gestellt und in einem Pool ausgeführt. Cloud Composer-Umgebungen verwenden nur einen Pool. Die Größe dieses Pools steuert, wie viele Aufgaben der Planer in einem bestimmten Moment zur Ausführung in die Warteschlange stellen kann. Wenn die Poolgröße zu klein ist, kann der Planer Aufgaben nicht für die Ausführung in die Warteschlange stellen, auch wenn Grenzwerte, die durch die Konfigurationsoption [core]parallelism und die Konfigurationsoption [celery]worker_concurrency multipliziert mit der Anzahl der Airflow-Worker definiert sind, noch nicht erreicht sind.

  Sie können die Poolgröße in der Airflow-UI konfigurieren (Menü > Administrator > Pools). Passen Sie die Poolgröße an das Maß an Parallelität an, das Sie in Ihrer Umgebung erwarten.

  Normalerweise ist [core]parallelism ein Produkt der maximalen Anzahl von Workern und [celery]worker_concurrency.

DAGs werden aufgrund von Zeitüberschreitungen des DAG-Prozessors nicht vom Planer geplant

Weitere Informationen zu diesem Problem finden Sie unter Fehlerbehebung bei DAGs.

Aufgaben werden nach Erreichen von dagrun_timeout als fehlgeschlagen markiert

Der Planer markiert Aufgaben, die noch nicht abgeschlossen sind (ausgeführt, geplant und in die Warteschlange gestellt). als fehlgeschlagen, wenn eine DAG-Ausführung nicht innerhalb dagrun_timeout (ein DAG-Parameter).

Lösung:

• Erhöhen Sie dagrun_timeout, um das Zeitlimit einzuhalten.

• (Cloud Composer 2) Anzahl der Worker erhöhen oder Parameter für die Worker-Leistung damit der DAG schneller ausgeführt wird.

Symptome, bei denen eine Airflow-Datenbank geladen wird

In den Airflow-Scheduler-Logs wird manchmal der folgende Warneintrag angezeigt:

Scheduler heartbeat got an exception: (_mysql_exceptions.OperationalError) (2006, "Lost connection to MySQL server at 'reading initial communication packet', system error: 0")"

Ähnliche Symptome können auch in den Airflow-Worker-Logs auftreten:

Für MySQL:

(_mysql_exceptions.OperationalError) (2006, "Lost connection to MySQL server at
'reading initial communication packet', system error: 0")"

Für PostgreSQL:

psycopg2.OperationalError: connection to server at ... failed

Solche Fehler oder Warnungen können ein Symptom dafür sein, dass die Airflow-Datenbank durch die Anzahl der offenen Verbindungen oder die Anzahl der Abfragen, die gleichzeitig ausgeführt werden, überlastet ist, entweder durch Planer oder andere Airflow-Komponenten wie Worker, Trigger und Webserver.

Mögliche Lösungen:

• Unnötige Daten aus der Airflow-Datenbank entfernen

• Skalieren Sie die Airflow-Datenbank hoch:

  • (Cloud Composer 1) Maschinentyp der Cloud SQL-Instanz ändern in dem die Airflow-Datenbank Ihrer Umgebung gespeichert wird.
  • (Cloud Composer 2) Größe der Umgebung anpassen

• Verringern Sie die Anzahl der Planer. In den meisten Fällen reichen ein oder zwei Planer aus, um Airflow-Aufgaben zu parsen und zu planen. Es wird nicht empfohlen, mehr als zwei Planer zu konfigurieren, es sei denn, es gibt einen triftigen Grund dafür.

• Verwenden Sie keine globalen Variablen in Airflow-DAGs: Cloud Composer-Umgebungsvariablen und Airflow-Variablen.

• Festlegen [scheduler]scheduler-heartbeat-sec auf einen höheren Wert, z. B. auf 15 Sekunden oder mehr.

• Festlegen [scheduler]job-herzschlag-sek auf einen höheren Wert, z. B. 30 Sekunden oder mehr.

• Legen Sie für [scheduler]scheduler_health_check_threshold den Wert [scheduler]job-heartbeat-sec × 4 fest.

Auf dem Webserver wird die Warnung „Der Planer wird anscheinend nicht ausgeführt“ angezeigt

Der Scheduler meldet seinen Heartbeat regelmäßig an die Airflow-Datenbank. Anhand dieser Informationen bestimmt der Airflow-Webserver, Planer ist aktiv.

Wenn der Scheduler stark ausgelastet ist, kann er seinen Heartbeat manchmal nicht alle [scheduler]scheduler-heartbeat-sec Sekunden senden.

In einer solchen Situation zeigt der Airflow-Webserver möglicherweise die folgende Warnung an:

The scheduler does not appear to be running. Last heartbeat was received <X>
seconds ago.

Mögliche Lösungen:

• Erhöhen Sie die CPU- und Arbeitsspeicherressourcen für den Planer.

• Optimieren Sie Ihre DAGs, damit das Parsen und Planen schneller erfolgt und nicht zu viele Ressourcen des Planers verbraucht werden.

• Vermeiden Sie die Verwendung globaler Variablen in Airflow-DAGs: Cloud Composer-Umgebungsvariablen und Airflow-Variablen.

• Erhöhen Sie den Wert von [scheduler]scheduler-health-check-threshold, damit der Webserver länger wartet, bevor er die Nichtverfügbarkeit des Schedulers meldet.

Problemumgehungen für Probleme beim Backfill von DAGs

Manchmal möchten Sie bereits ausgeführte DAGs noch einmal ausführen. Mit dem Airflow-Befehlszeilentool können Sie dies so tun:

gcloud composer environments run \
  ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  backfill -- -B \
  -s START_DATE \
  -e END_DATE \
  DAG_NAME

gcloud composer environments run \
  ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
   dags backfill -- -B \
   -s START_DATE \
   -e END_DATE \
   DAG_NAME

Ersetzen Sie:

• ENVIRONMENT_NAME durch den Namen der Umgebung.
• LOCATION durch die Region, in der sich die Umgebung befindet.
• START_DATE mit einem Wert für den DAG-Parameter start_date im YYYY-MM-DD-Format.
• END_DATE durch einen Wert für den DAG-Parameter end_date in YYYY-MM-DD-Format.
• DAG_NAME durch den Namen des DAG.

Backfill-Vorgänge können manchmal zu einem Deadlock führen, in dem ein Backfill ist nicht möglich, da eine Aufgabe gesperrt ist. Beispiel:

2022-11-08 21:24:18.198 CET DAG ID Task ID Run ID Try number
2022-11-08 21:24:18.201 CET -------- --------- -------- ------------
2022-11-08 21:24:18.202 CET 2022-11-08 21:24:18.203 CET These tasks are deadlocked:
2022-11-08 21:24:18.203 CET DAG ID Task ID Run ID Try number
2022-11-08 21:24:18.204 CET ----------------------- ----------- ----------------------------------- ------------
2022-11-08 21:24:18.204 CET <DAG name> <Task name> backfill__2022-10-27T00:00:00+00:00 1
2022-11-08 21:24:19.249 CET Command exited with return code 1
...
2022-11-08 21:24:19.348 CET Failed to execute job 627927 for task backfill

In einigen Fällen können Sie die folgenden Problemumgehungen verwenden, um Deadlocks zu vermeiden:

• Deaktivieren Sie den Mini-Scheduler, indem Sie False auf [core]schedule-after-task-execution überschreiben.

• Führen Sie Backfills für kürzere Zeiträume aus. Legen Sie beispielsweise START_DATE und END_DATE fest, um einen Zeitraum von nur einem Tag anzugeben.

Nächste Schritte

• Cloud Composer 2-Umgebung optimieren
• Umgebungen skalieren