Edu*_*rev 3 parallel-processing scheduled-tasks task airflow
我有一个 DAG,它有 30 个(或更多)动态创建的并行任务。
我concurrency
在该 DAG 上设置了选项,以便在追赶历史记录时只运行单个 DAG Run。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,但同时运行所有 30 多个任务?
根据这个 FAQ,它似乎是dag_concurrency
or 之一max_active_runs_per_dag
,但前者似乎concurrency
已经被设置过度驱动,而后者似乎没有效果(或者我实际上弄乱了我的设置)。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
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
编辑 1:我的当前airflow.cfg
包含:
executor = SequentialExecutor
parallelism = 32
dag_concurrency = 24
max_active_runs_per_dag = 26
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我的 env 变量如下(将所有变量设置为不同以轻松发现哪一个有帮助):
AIRFLOW__CORE__EXECUTOR=LocalExecutor
AIRFLOW__CORE__DAG_CONCURRENCY=18
AIRFLOW__CORE__MAX_ACTIVE_RUNS_PER_DAG=20
AIRFLOW__CORE__WORKER_CONCURRENCY=22
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
哪种类型给了我一个提示,即设置 DAG_CONCURRENCY 环境变量有效。
要更改的实际参数dag_concurrency
在airflow.cfg 中或使用AIRFLOW__CORE__DAG_CONCURRENCY
env 变量覆盖它。
根据我在问题中提到的文档:
concurrency
:$concurrency
在任何给定时间,Airflow 调度程序将只为您的 DAG运行任务实例。并发性在您的 Airflow DAG 中定义。如果您没有在 DAG 上设置并发,调度程序将使用dag_concurrency
您的 airflow.cfg 条目中的默认值。
这意味着以下简化代码:
default_args = {
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': True,
'wait_for_downstream': True,
'concurrency': 1,
}
dag = DAG(
dag_id='test_parallelism_dag',
default_args=default_args,
max_active_runs=1,
)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
应该改写为:
default_args = {
'owner': 'airflow',
'depends_on_past': True,
'wait_for_downstream': True,
}
dag = DAG(
dag_id='test_parallelism_dag',
default_args=default_args,
max_active_runs=1,
concurrency=30
)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我的代码实际上有错误的假设,即default_args
在某些时候将实际的 kwargs 替换为 DAG 构造函数。我不知道当时是什么让我得出这个结论,但我想设置concurrency
为1
有一些剩余的草稿,它实际上从未影响任何东西,实际的 DAG 并发性是从配置默认值设置的,即 16。