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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在与 apache airflow 1.8.0
一起工作.
这是当我 backfill
时的输出工作。
[2017-04-13 09:42:55,857] {models.py:1126} INFO - Dependencies all met for <TaskInstance: example_bash_operator.runme_1 2017-04-13 13:43:00 [scheduled]>
[2017-04-13 09:42:55,857] {models.py:1126} INFO - Dependencies all met for <TaskInstance: example_bash_operator.runme_1 2017-04-13 13:43:00 [scheduled]>
[2017-04-13 09:42:55,857] {models.py:1126} INFO - Dependencies all met for <TaskInstance: example_bash_operator.runme_2 2017-04-13 13:45:00 [scheduled]>
[2017-04-13 09:42:55,858] {models.py:1126} INFO - Dependencies all met for <TaskInstance: example_bash_operator.runme_2 2017-04-13 13:45:00 [scheduled]>
[2017-04-13 09:42:55,858] {models.py:1126} INFO - Dependencies all met for <TaskInstance: example_bash_operator.runme_2 2017-04-13 13:43:00 [scheduled]>
[2017-04-13 09:42:55,858] {models.py:1126} INFO - Dependencies all met for <TaskInstance: example_bash_operator.runme_2 2017-04-13 13:43:00 [scheduled]>
[2017-04-13 09:42:55,858] {models.py:1126} INFO - Dependencies all met for <TaskInstance: example_bash_operator.also_run_this 2017-04-13 13:44:00 [scheduled]>
[2017-04-13 09:42:55,858] {models.py:1126} INFO - Dependencies all met for <TaskInstance: example_bash_operator.also_run_this 2017-04-13 13:44:00 [scheduled]>
[2017-04-13 09:42:55,864] {models.py:1120} INFO - Dependencies not met for <TaskInstance: example_bash_operator.run_after_loop 2017-04-13 13:44:00 [scheduled]>, dependency 'Trigger Rule' FAILED: Task's trigger rule 'all_success' requires all upstream tasks to have succeeded, but found 3 non-success(es). upstream_tasks_state={'skipped': Decimal('0'), 'successes': Decimal('0'), 'done': 0, 'upstream_failed': Decimal('0'), 'failed': Decimal('0')}, upstream_task_ids=['runme_0', 'runme_1', 'runme_2']
DAG
它抛出错误。
Traceback (most recent call last):
File "/anaconda3/bin/airflow", line 28, in <module>
args.func(args)
File "/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/airflow/bin/cli.py", line 167, in backfill
pool=args.pool)
File "/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/airflow/models.py", line 3330, in run
job.run()
File "/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/airflow/jobs.py", line 200, in run
self._execute()
File "/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/airflow/jobs.py", line 2021, in _execute
raise AirflowException(err)
airflow.exceptions.AirflowException: ---------------------------------------------------
BackfillJob is deadlocked. These tasks have succeeded:
set()
These tasks have started:
{}
These tasks have failed:
set()
These tasks are skipped:
set()
These tasks are deadlocked:
{<TaskInstance: example_bash_operator.runme_0 2017-04-13 13:44:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.runme_1 2017-04-13 13:44:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.runme_0 2017-04-13 13:46:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.runme_2 2017-04-13 13:44:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.also_run_this 2017-04-13 13:46:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.runme_0 2017-04-13 13:45:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.run_this_last 2017-04-13 13:46:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.runme_1 2017-04-13 13:46:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.runme_2 2017-04-13 13:46:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.run_after_loop 2017-04-13 13:46:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.also_run_this 2017-04-13 13:43:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.run_after_loop 2017-04-13 13:43:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.run_this_last 2017-04-13 13:45:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.also_run_this 2017-04-13 13:45:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.run_this_last 2017-04-13 13:43:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.runme_0 2017-04-13 13:43:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.runme_1 2017-04-13 13:45:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.run_after_loop 2017-04-13 13:45:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.runme_1 2017-04-13 13:43:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.runme_2 2017-04-13 13:45:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.runme_2 2017-04-13 13:43:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.also_run_this 2017-04-13 13:44:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.run_after_loop 2017-04-13 13:44:00 [scheduled]>, <TaskInstance: example_bash_operator.run_this_last 2017-04-13 13:44:00 [scheduled]>}
最佳答案
您的 Airflow 实例处于死锁状态。失败的任务不允许将来运行该任务。
Airflow 将每个 dag 运行中的每个任务作为一个新进程启动,当任务失败并且没有处理死锁情况时出现
要解决这种情况,您可以执行以下操作之一:
airflow clear <<dag_id>>
这将解决死锁并允许 future 运行 DAG/任务 use airflow resetdb
这将清除 Airflow 数据库,从而解决问题 execution_timeout=timedelta(minutes=2)
设置一些超时,以便您可以明确控制运算符(operator) on_failure_callback=handle_failure
这将完全存在失败时的运算符(operator) 关于python - apache Airflow 调度程序未调度作业,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43394896/
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作为我学习过程的一部分,我认为如果我扩展更多关于 apache 的知识会很好。我有几个问题,虽然我知道有些内容可能需要相当冗长的解释,但我希望您能提供一个概述,以便我知道去哪里寻找。 (最好引用 mo
关闭。这个问题是opinion-based .它目前不接受答案。 想改善这个问题吗?更新问题,以便可以通过 editing this post 用事实和引文回答问题. 4 个月前关闭。 Improve
就目前而言,这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持,但这个问题可能会引起辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开,visit the he
这个问题在这里已经有了答案: Difference Between Apache Kafka and Camel (Broker vs Integration) (4 个回答) 3年前关闭。 据我所知
我有 2 个使用相同规则的子域,如下所示: RewriteEngine On RewriteCond %{REQUEST_FILENAME} !-f RewriteCond
我是一名优秀的程序员,十分优秀!