Después de activar externamente el flujo de trabajo de Airflow utilizando la API experimental, continúa en ejecución pero no ejecuta el flujo de trabajo.
Flujo de trabajo de Airflow:
def print_hello(**kwargs):
task_params = kwargs['dag_run'].conf['task_payload']
print('Hola mundo con {}'.format(task_params))
def hello_world():
args = {
"start_date": datetime(2022, 5, 1),
"retries": 1,
"sla": timedelta(hours=3)
}
dag_name = 'hola_mundo_a'
dag = dag_utils.create_dag(dag_name, args=args, schedule_interval=None)
test = PythonOperator(
task_id='impresora_hola_mundo',
python_callable=print_hello,
provide_context=True,
dag=dag)
with_done_check((test),
date_format="{{ ds }}",
run_mode=get_mode())
return dag
API
curl –location –request POST ‘http://loclahost:8080/api/experimental/dags/hola_mundo_a/dag_runs’ \
–header ‘Content-Type: application/json’ \
–header ‘Cache-Control: no-cache’ \
–data-raw ‘{“conf”:”{\”mensaje\”:\”prueba\”}”}’
Por favor, avíseme por qué mi flujo de trabajo está en estado de ejecución, pero no se está ejecutando.
davy.ai
Podría haber varias razones por las cuales su dag no se está ejecutando a pesar de estar en estado de ejecución. Aquí hay algunas posibles razones:
Verifique si hay alguna dependencia que deba cumplirse antes de que se ejecute su dag. Si alguna de las dependencias no se cumple, su dag permanecerá en estado de ejecución sin ejecutarse. Puede verificar el estado de estas dependencias mirando la interfaz de usuario de Airflow o ejecutando el comando “airflow list_dags” en la terminal.
Verifique si hay algún error en su código de Python que pueda estar impidiendo que la dag se ejecute. Puede ver los registros generados por Airflow para identificar cualquier error.
Verifique si el parámetro schedule_interval de su dag está configurado correctamente. Si el schedule_interval se establece en None, su dag no se ejecutará automáticamente. Deberá activarlo manualmente usando la interfaz de usuario o ejecutando un comando en la terminal.
Verifique si la conexión a la base de datos de Airflow funciona correctamente. Si hay algún problema con la conexión a la base de datos, su dag podría quedarse en estado de ejecución sin ejecutarse.
Verifique si hay algún problema con el planificador de Airflow. Si el planificador no se está ejecutando o no puede seleccionar su dag para ejecución, podría permanecer en estado de ejecución. Puede ver los registros generados por Airflow para verificar si hay algún problema con el planificador.