如果先前的任务执行需要更多时间，则会跳过气流计划答案

【问题标题】：Airflow schedule getting skipped if previous task execution takes more time如果先前的任务执行需要更多时间，则会跳过气流计划
【发布时间】：2019-12-16 10:39:05
【问题描述】：

我的气流 DAG 中有两个任务。一个触发 API 调用（Http 运算符），另一个使用另一个 api（Http 传感器）继续检查其状态。此 DAG 计划每小时和 10 分钟运行一次。但有时一次执行可能需要很长时间才能完成，例如 20 小时。在这种情况下，前一个任务正在运行时的所有计划都不会执行。

例如，假设我 01:10 的工作需要 10 个小时才能完成。计划 02:10, 03:10, 04:10, ... 11:10 等本应运行的计划被跳过，仅执行 12:10 的计划。

我正在使用本地执行器。我正在使用以下脚本运行气流服务器和调度程序。 start_server.sh

export AIRFLOW_HOME=./airflow_home;
export AIRFLOW_GPL_UNIDECODE=yes;
export AIRFLOW_CONN_REST_API=http://localhost:5000;
export AIRFLOW_CONN_MANAGEMENT_API=http://localhost:8001;
airflow initdb;
airflow webserver -p 7200;

start_scheduler.sh

export AIRFLOW_HOME=./airflow_home;
# Connection string for connecting to REST interface server
export AIRFLOW_CONN_REST_API=http://localhost:5000;
export AIRFLOW_CONN_MANAGEMENT_API=http://localhost:8001;
#export AIRFLOW__SMTP__SMTP_PASSWORD=**********;
airflow scheduler;

my_dag_file.py

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': airflow.utils.dates.days_ago(2),
    'email': admin_email_ids,
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False

}

DAG_ID = 'reconciliation_job_pipeline'

MANAGEMENT_RES_API_CONNECTION_CONFIG = 'management_api'
DA_REST_API_CONNECTION_CONFIG = 'rest_api'

recon_schedule = Variable.get('recon_cron_expression',"10 * * * *")
dag = DAG(DAG_ID, max_active_runs=1, default_args=default_args,
          schedule_interval=recon_schedule,
          catchup=False)
dag.doc_md = __doc__

spark_job_end_point = conf['sip_da']['spark_job_end_point']
fetch_index_record_count_config_key = conf['reconciliation'][
    'fetch_index_record_count']


fetch_index_record_count = SparkJobOperator(
    job_id_key='fetch_index_record_count_job',
    config_key=fetch_index_record_count_config_key,
    exec_id_req=False,
    dag=dag,
    http_conn_id=DA_REST_API_CONNECTION_CONFIG,
    task_id='fetch_index_record_count_job',
    data={},
    method='POST',
    endpoint=spark_job_end_point,
    headers={
        "Content-Type": "application/json"}
)

job_endpoint = conf['sip_da']['job_resource_endpoint']

fetch_index_record_count_status_job = JobStatusSensor(
    job_id_key='fetch_index_record_count_job',
    http_conn_id=DA_REST_API_CONNECTION_CONFIG,
    task_id='fetch_index_record_count_status_job',
    endpoint=job_endpoint,
    method='GET',
    request_params={'required': 'status'},
    headers={"Content-Type": "application/json"},
    dag=dag,
    poke_interval=15
)

fetch_index_record_count>>fetch_index_record_count_status_job

SparkJobOperator & JobStatusSensor 我的自定义类扩展了SimpleHttpOperator & HttpSensor。

如果我设置 depends_on_past true 它会按预期工作吗？我对此选项的另一个问题是状态检查作业有时会失败。但是下一个时间表应该会触发。我怎样才能实现这种行为？

【问题讨论】：

标签： airflow airflow-scheduler

【解决方案1】：

我认为这里的主要讨论点是你设置的是catchup=False，更多细节可以找到here。所以气流调度程序将跳过那些任务执行，你会看到你提到的行为。

如果上一个过程花费的时间比预期的要长，这听起来像是您需要执行追赶。你可以尝试改一下catchup=True

【讨论】：