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Solución de problemas: CloudWatch registros y CloudTrail errores
Los temas de esta página contienen soluciones a los CloudWatch registros de Amazon y los AWS CloudTrail errores que se pueden encontrar en un entorno de Amazon Managed Workflows for Apache Airflow.
Contenido
Registros
En la siguiente página, se describen los errores que pueden aparecer cuando vea registros de Apache Airflow.
No puedo encontrar mis registros de tareas o he recibido un error al leer el registro remoto de Cloudwatch log_group
Amazon MWAA ha configurado Apache Airflow para leer y escribir registros directamente desde y hacia Amazon Logs. CloudWatch Si un proceso de trabajo no puede iniciar una tarea o no puede escribir ningún registro, aparecerá el siguiente error:
*** Reading remote log from Cloudwatch log_group: airflow-environmentName-Task log_stream:DAG_ID/TASK_ID/timestamp/n.log.Could not read remote logs from log_group: airflow-environmentName-Task log_stream:DAG_ID/TASK_ID/time/n.log.
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Recomendamos los siguientes pasos:
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Compruebe que han habilitado los registros de tareas en el nivel
INFOde su entorno. Para obtener más información, consulta Acceso a los registros de Airflow en Amazon CloudWatch. -
Compruebe que el rol de ejecución del entorno tenga las políticas de permisos correctas.
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Compruebe que el operador o la tarea funcionen correctamente, que cuenten con recursos suficientes para analizar el DAG y que tengan las bibliotecas de Python adecuadas para cargarse. Para comprobar si tiene las dependencias correctas, intente eliminar las importaciones hasta que encuentre la que está causando el problema. Recomendamos que pruebe sus dependencias de Python con aws-mwaa-docker-images
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Las tareas dan error sin ningún registro
Si las tareas dan error en un flujo de trabajo y no encuentra ningún registro de las tareas que generan errores, compruebe si el parámetro queue está configurado en sus argumentos predeterminados, como se muestra a continuación.
from airflow import DAG from airflow.operators.bash_operator import BashOperator from airflow.utils.dates import days_ago # Setting queue argument to default. default_args = { "start_date": days_ago(1), "queue": "default" } with DAG(dag_id="any_command_dag", schedule_interval=None, catchup=False, default_args=default_args) as dag: cli_command = BashOperator( task_id="bash_command", bash_command="{{ dag_run.conf['command'] }}" )
Para resolver el problema, elimine queue del código y vuelva a invocar el DAG.
Recibo un error en ResourceAlreadyExistsException CloudTrail
"errorCode": "ResourceAlreadyExistsException", "errorMessage": "The specified log stream already exists", "requestParameters": { "logGroupName": "airflow-MyAirflowEnvironment-DAGProcessing", "logStreamName": "scheduler_cross-account-eks.py.log" }
Algunos requisitos de Python, como apache-airflow-backport-providers-amazon la reversión de la watchtower biblioteca con la que Amazon MWAA se comunica, CloudWatch a una versión anterior. Recomendamos los siguientes pasos:
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Añada lo siguiente a su archivo
requirements.txtwatchtower==1.0.6
Recibo un error de solicitud no válida en CloudTrail
Invalid request provided: Provided role does not have sufficient permissions for s3 location airflow-xxx-xxx/dags
Si va a crear un entorno de Amazon MWAA y un bucket de Amazon S3 con la misma CloudFormation plantilla, debe añadir una DependsOn sección dentro de la plantilla CloudFormation . Los dos recursos (el entorno de MWAA y la política de ejecución de MWAA) dependen de CloudFormation. Recomendamos los siguientes pasos:
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Añada la siguiente
DependsOndeclaración a su plantilla. CloudFormation... MaxWorkers: 5 NetworkConfiguration: SecurityGroupIds: - !GetAtt SecurityGroup.GroupId SubnetIds: !Ref subnetIds WebserverAccessMode: PUBLIC_ONLYDependsOn: MwaaExecutionPolicyMwaaExecutionPolicy: Type: AWS::IAM::ManagedPolicy Properties: Roles: - !Ref MwaaExecutionRole PolicyDocument: Version: 2012-10-17 Statement: - Effect: Allow Action: airflow:PublishMetrics Resource: ...Para ver un ejemplo, consulte Tutorial de inicio rápido de Amazon Managed Workflows para Apache Airflow.
Aparece No se puede encontrar una biblioteca cliente de Oracle de 64 bits: «libclntsh.so: no se puede abrir el archivo de objeto compartido: no existe ese archivo o directorio en los registros de Apache Airflow
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Recomendamos los siguientes pasos:
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Si utiliza Apache Airflow v2, agregue
core.lazy_load_plugins : Falsecomo opción de configuración de Apache Airflow. Para obtener más información, consulte Uso de las opciones de configuración para cargar complementos en la versión 2.
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Con respecto a psycopg2, me aparece “server closed the connection unexpectedly” (el servidor cerró la conexión de forma inesperada) en mis registros de programador
Si aparece un error similar al siguiente, es posible que el programador de Apache Airflow se haya quedado sin recursos.
2021-06-14T10:20:24.581-05:00 sqlalchemy.exc.OperationalError: (psycopg2.OperationalError) server closed the connection unexpectedly 2021-06-14T10:20:24.633-05:00 This probably means the server terminated abnormally 2021-06-14T10:20:24.686-05:00 before or while processing the request.
Recomendamos los siguientes pasos:
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Valore la posibilidad de actualizar a Apache Airflow v2.0.2, donde podrá especificar hasta 5 programadores.
El ejecutor informa que la instancia de tarea %s ha terminado (%s), aunque la tarea dice que es %s en mis registros de procesamiento del DAG
Si le sale un error similar al siguiente, es posible que sus tareas de larga ejecución hayan alcanzado el límite de tiempo de tareas en Amazon MWAA. Amazon MWAA tiene un límite de 12 horas para cada tarea de Airflow, a fin de evitar que las tareas se queden atascadas en la cola y bloqueen actividades como el escalado automático.
Executor reports task instance %s finished (%s) although the task says its %s. (Info: %s) Was the task killed externally
Recomendamos los siguientes pasos:
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Valore la posibilidad de dividir la tarea en varias tareas de ejecución más cortas. Airflow suele tener un modelo en el que los operadores son asíncronos. Invoca actividades en sistemas externos y los sensores de Apache Airflow llevan a cabo un sondeo para ver cuándo se han completado. Si un sensor falla, se puede volver a probar de forma segura sin que hacerlo afecte a la funcionalidad del operador.
Los registros de los activadores no aparecen en el Flujo de aire IU
Si los registros de los activadores no aparecen en la interfaz de usuario de Apache Airflow, es posible que su rol de ejecución no tenga el permiso. logs:DescribeLogStreams Sin este permiso, Amazon MWAA no puede descubrir las secuencias de registros de los activadores. No aparece ningún error en los registros, lo que puede dificultar la identificación del problema.
logs:DescribeLogStreamsAñádalo a su rol de ejecución. Asigne el permiso al ARN del grupo de registros de su entorno. Para obtener más información, consulte Rol de ejecución de Amazon MWAA.
nota
Este problema afecta a su entorno si utiliza la versión 3.x de Apache Airflow con operadores diferibles. Si creaste tu rol de ejecución en la consola antes de que el rol predeterminado incluyera este permiso, agrégalo manualmente.
No puedo leer los registros remotos de log_group: airflow-* {*environmentName} -Task log_stream: * {*DAG_ID} /* {*TASK_ID} /* {*time} /* {*n} .log.en mis registros de tareas
Si aparece un error similar al siguiente, es posible que el rol de ejecución de su entorno no contenga una política de permisos para crear flujos de registro para los registros de tareas.
Could not read remote logs from log_group: airflow-*{*environmentName}-Task log_stream:* {*DAG_ID}/*{*TASK_ID}/*{*time}/*{*n}.log.
Recomendamos los siguientes pasos:
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Modifique el rol de ejecución de su entorno mediante una de las políticas de ejemplo que se muestran en Rol de ejecución de Amazon MWAA.
Es posible que también haya especificado un paquete de proveedores en el archivo requirements.txt que no sea compatible con su versión de Apache Airflow. Por ejemplo, si usa Apache Airflow v2.0.2, es posible que haya especificado un paquete, por ejemplo, apache-airflow-providers-databricks
Recomendamos los siguientes pasos:
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Si utiliza Apache Airflow v2.0.2, modifique el archivo
requirements.txty añadaapache-airflow[databricks]. Así se instala la versión correcta del paquete de Databricks compatible con Apache Airflow v2.0.2. -
Pruebe sus DAG, complementos personalizados y dependencias de Python de forma local con https://github.com/aws/amazon-mwaa-docker-images
aws-mwaa-docker-images on. GitHub