Python 从今天开始，即2019-12-18，安排气流中的DAG每5分钟运行一次

从今天（2019-12-18）开始，我尝试每5分钟运行一次DAG。我将我的开始日期定义为

start\u date:dt.datetime（2019,12,18,10,00,00）

，计划间隔定义为

schedule\u interval='*/5****'

。启动

气流调度器时，我看不到任何任务正在运行

但是，当我将
开始日期
修改为
开始日期：dt.datetime（2019、12、17、10、00、00）
即昨天的日期时，DAG会像每10秒而不是每5分钟一样连续运行

我认为解决这个问题的方法是正确设置
开始日期
，但我找不到完美的解决方案。请帮帮我

这是我的密码

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
import datetime as dt
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

def print_world():
   print('world')


default_args = {
    'owner': 'bhanuprakash',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': dt.datetime(2019, 12, 18, 10, 00, 00),
    'email': ['bhanuprakash.uchula@techwave.net'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
    'retries': 1,
    'retry_delay': dt.timedelta(minutes=5)
}

with DAG('dag_today',
    default_args=default_args,
    schedule_interval= '*/5 * * * *'
    ) as dag:


    print_hello = BashOperator(task_id='print_hello',
        bash_command='gnome-terminal')


    sleep = BashOperator(task_id='sleep',
        bash_command='sleep 5')


    print_world = PythonOperator(task_id='print_world',
        python_callable=print_world)

print_hello >> sleep >> print_world

您传递给Airflow的datetime对象不支持时区。气流内部使用UTC。您传递给Airflow的原始datetime对象可能与调度器的时间概念不一致，这可能是DAG没有被安排在“今天”（2019-12-18）午夜运行的原因

而不是像这样传递一个简单的datetime对象：

'start_date': dt.datetime(2019, 12, 18, 10, 00, 00)

尝试使用钟摆使DAG时区感知：

import pendulum

...
'start_date': pendulum.datetime(year=2019, month=12, day=10).astimezone('YOUR TIMEZONE'), # See list of tz database time zones here -> https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones

这些文档（）非常有用，它们提供了如何处理数据流中的日期时间的技巧

至于你关于跑步频率的另一个问题。。。默认情况下，DAG跑步的目的是在开始日期和结束日期之间的所有时间间隔上进行“追赶”。要禁用此行为，需要在实例化DAG时添加catchup=False

从

回填和收集

带有开始日期、结束日期和结束日期的气流DAG
schedule\u interval定义了一系列由调度器执行的间隔
转换为单个Dag运行并执行。气流的关键性能
这些DAG运行是原子的、幂等项，并且
默认情况下，调度程序将检查DAG的生存期（从
从开始到结束/现在，每次间隔一次）并开始DAG跑步
未运行（或已清除）的任何间隔。这个概念
这叫追赶

如果您的DAG是为处理自己的捕获而编写的（即不限于
间隔，但改为“现在”，例如。），然后您将需要
关闭catchup（使用DAG.catchup在DAG本身上=
False）或默认情况下在配置文件级别使用
默认情况下，catchup\u=False。这样做的目的是指导
调度器仅为的最新实例创建DAG运行
DAG区间序列

我建议浏览我链接的两页，以更好地了解基本气流概念。
您传递给气流的datetime对象不支持时区。气流内部使用UTC。您传递给Airflow的原始datetime对象可能与调度器的时间概念不一致，这可能是DAG没有被安排在“今天”（2019-12-18）午夜运行的原因

而不是像这样传递一个简单的datetime对象：

'start_date': dt.datetime(2019, 12, 18, 10, 00, 00)

尝试使用钟摆使DAG时区感知：

import pendulum

...
'start_date': pendulum.datetime(year=2019, month=12, day=10).astimezone('YOUR TIMEZONE'), # See list of tz database time zones here -> https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones

这些文档（）非常有用，它们提供了如何处理数据流中的日期时间的技巧

至于你关于跑步频率的另一个问题。。。默认情况下，DAG跑步的目的是在开始日期和结束日期之间的所有时间间隔上进行“追赶”。要禁用此行为，需要在实例化DAG时添加catchup=False

从

回填和收集

带有开始日期、结束日期和结束日期的气流DAG
schedule\u interval定义了一系列由调度器执行的间隔
转换为单个Dag运行并执行。气流的关键性能
这些DAG运行是原子的、幂等项，并且
默认情况下，调度程序将检查DAG的生存期（从
从开始到结束/现在，每次间隔一次）并开始DAG跑步
未运行（或已清除）的任何间隔。这个概念
这叫追赶

如果您的DAG是为处理自己的捕获而编写的（即不限于
间隔，但改为“现在”，例如。），然后您将需要
关闭catchup（使用DAG.catchup在DAG本身上=
False）或默认情况下在配置文件级别使用
默认情况下，catchup\u=False。这样做的目的是指导
调度器仅为的最新实例创建DAG运行
DAG区间序列

我建议浏览我链接的两页，以更好地了解基本气流概念