【发布时间】:2019-08-12 05:17:18
【问题描述】:
我有一个有 30 个(或更多)动态创建的并行任务的 DAG。
我在该 DAG 上设置了 concurrency 选项,因此在追赶历史记录时,我只有一个 DAG Run 运行。
当我在我的服务器上运行它时,实际上只有 16 个任务并行运行,而其余 14 个任务只是等待排队。
我应该更改哪个设置,以便我只运行 1 个 DAG Run,但所有 30 多个任务并行运行?
根据this FAQ,它似乎是dag_concurrency 或max_active_runs_per_dag 之一,但前者似乎已经被concurrency 设置过度驱动,而后者似乎没有效果(或者我有效搞砸了我的设置)。
这是示例代码:
import datetime as dt
import logging
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
import config
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
default_args = {
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': True,
'wait_for_downstream': True,
'concurrency': 1,
'retries': 0,
}
def print_operators(ds, **kwargs):
logging.info(f"Task {kwargs.get('task_instance_key_str', 'unknown_task_instance')}")
dag = DAG(
dag_id='test_parallelism_dag',
start_date=dt.datetime(2019, 1, 1),
default_args=default_args,
schedule_interval='@daily',
catchup=True,
template_searchpath=[config.DAGS_PATH],
params={'schema': config.SCHEMA_DB},
max_active_runs=1,
)
print_operators = [PythonOperator(
task_id=f'test_parallelism_dag.print_operator_{i}',
python_callable=print_operators,
provide_context=True,
dag=dag
) for i in range(60)]
dummy_operator_start = DummyOperator(
task_id=f'test_parallelism_dag.dummy_operator_start',
)
dummy_operator_end = DummyOperator(
task_id=f'test_parallelism_dag.dummy_operator_end',
)
dummy_operator_start >> print_operators >> dummy_operator_end
编辑 1:
我当前的airflow.cfg 包含:
executor = SequentialExecutor
parallelism = 32
dag_concurrency = 24
max_active_runs_per_dag = 26
我的环境变量如下(将它们全部设置为不同的,以便轻松发现哪个有帮助):
AIRFLOW__CORE__EXECUTOR=LocalExecutor
AIRFLOW__CORE__DAG_CONCURRENCY=18
AIRFLOW__CORE__MAX_ACTIVE_RUNS_PER_DAG=20
AIRFLOW__CORE__WORKER_CONCURRENCY=22
哪种方式提示我设置 DAG_CONCURRENCY 环境变量有效。
【问题讨论】:
-
那些并发任务是 SubDagOperator 类型的吗?
-
@RyanTheCoder 不,它们只是简单的任务,PythonOperator 的。
-
嗨,是否可以将变量传递给 for 条件?我的意思是可以传递 xcom 或 variable.get 而不是 range(60) 吗?我问这个是因为我希望我的限制来自以前的任务。
标签: parallel-processing task scheduled-tasks airflow