Вопрос или проблема
Я использую Google Composer для оркестрации своих заданий и создал DAG с использованием BeamRunPythonPipelineOperator, который создаст задание в Google Dataflow. Когда я создаю DAG с двумя задачами параллельно, всё работает хорошо, но когда я добавляю более двух задач параллельно, DAG застревает в состоянии выполнения и не создает никаких заданий в Dataflow.
Я уже увеличил ресурсы планировщика и исполнителя, но поведение остаётся прежним. Что мне нужно сделать, чтобы DAG создавал более двух задач параллельно?
Ответ или решение
Привет! Ситуация, с которой вы сталкиваетесь, может быть связана с несколькими факторами, которые влияют на выполнение задач в Apache Airflow, используемом в Google Composer для оркестрации и запуска ваших задач на Google Dataflow. Давайте рассмотрим несколько возможных причин и решений этой проблемы.
-
Параметры DAG и зависимости задач:
Убедитесь, что ваши задачи настроены без ненужных зависимостей. Если в вашем DAG есть какие-либо зависимости между задачами, это может ограничивать параллельное выполнение. Проверьте, что ваши задачи действительно могут запускаться одновременно и не зависят друг от друга. -
Настройки пула задач:
В Google Composer имеются пулы, которые позволяют ограничивать количество одновременно выполняющихся задач. Проверьте, какой пул назначен для ваших задач. Убедитесь, что в пуле достаточно ресурсов для выполнения большего числа параллельных задач. Вы можете создать новый пул с большим количеством работающих задач и назначить его вашим задачам. -
Настройки ресурсов Airflow:
Убедитесь, что ваш Google Composer имеет достаточно ресурсов для обработки запрашиваемого количества параллельных задач. Возможно, вам потребуется увеличить количество рабочих узлов в кластере Composer или их тип. Также проверьте конфигурациюparallelism, чтобы убедиться, что ограничение на количество одновременно выполняемых задач не слишком низкое. -
Логи задач:
Обязательно посмотрите логи выполнения ваших DAG и задач. Логи могут дать вам представление о том, почему задачи не запускаются. Возможно, есть информационные сообщения об ошибках или предупреждения, которые могут указать на конкретные проблемы. -
Использование Google Dataflow:
При создании заданий Dataflow из Airflow черезBeamRunPythonPipelineOperatorубедитесь, что нет ограничений на стороне Dataflow. Проверьте настройки вашего проекта Dataflow, включая квоты и лимиты ресурсов. Если в вашем проекте превышен лимит на количество одновременно выполняемых заданий, это может привести к блокировке задач. -
Обновление Google Composer:
Если вы используете устаревшую версию Google Composer или Apache Airflow, рекомендуется обновить до последней стабильной версии, так как новые версии могут содержать исправления и улучшения, связанные с производительностью и обработкой параллельных задач. - Обратитесь в поддержку Google:
Если ни одно из вышеуказанных решений не помогло, я рекомендую обратиться в поддержку Google Cloud. Они могут предоставить более детальную информацию и помочь диагностировать проблему на уровне инфраструктуры.
В общем, чтобы успешно запускать более двух задач параллельно в Google Composer с использованием Google Dataflow, вам нужно убедиться в правильной настройке DAG, пулах, ресурсов и проверить, нет ли ограничений на стороне Dataflow. Надеюсь, эти рекомендации помогут вам решить вашу проблему!