我的舵图不工作，但原来的yamls是的

舵图（DAG，Directed Acyclic Graph）通常用于表示任务之间的依赖关系，常见于工作流管理系统如Apache Airflow、Kubernetes等。YAML文件是一种常用的配置文件格式，用于描述系统配置或数据结构。

当您提到“舵图不工作”，可能是指基于YAML文件定义的工作流或任务调度出现了问题。以下是一些可能的原因和解决方法：

可能的原因

1. YAML文件语法错误：YAML文件对缩进和格式非常敏感，任何小的错误都可能导致解析失败。
2. 依赖关系错误：任务之间的依赖关系可能配置错误，导致某些任务无法按预期执行。
3. 资源不足：执行任务的节点或容器可能没有足够的资源（如CPU、内存）来完成任务。
4. 环境问题：运行环境的配置或状态可能与预期不符，导致任务无法正常执行。
5. 代码逻辑错误：任务执行的代码本身可能存在逻辑错误。

解决方法

1. 检查YAML文件语法：
   • 使用在线的YAML验证工具（如http://www.yamllint.com/）检查文件的语法是否正确。
   • 确保所有缩进和格式都符合YAML的要求。

• 验证依赖关系：
  • 仔细检查任务之间的依赖关系，确保每个任务的依赖项都已正确配置。
  • 可以使用工具或手动模拟任务执行流程，确保依赖关系没有问题。
• 检查资源分配：
  • 检查运行任务的节点或容器的资源使用情况，确保它们有足够的资源来完成任务。
  • 如果资源不足，可以考虑增加资源分配或优化任务代码以减少资源消耗。
• 检查环境配置：
  • 确保运行环境的配置与预期一致，包括操作系统、库版本、环境变量等。
  • 可以使用配置管理工具（如Ansible、Puppet）来管理和验证环境配置。
• 调试代码逻辑：
  • 如果任务执行的代码存在逻辑错误，可以通过添加日志、调试器或单元测试来定位和修复问题。
  • 确保代码逻辑正确处理了所有可能的输入和边界条件。

示例代码

假设您使用的是Apache Airflow，以下是一个简单的DAG示例：

dag:
  id: example_dag
  schedule_interval: '@daily'
  default_args:
    owner: 'airflow'
    start_date: '2023-01-01'

tasks:
  task1:
    operator: BashOperator
    bash_command: echo "Hello World"
    dependencies: []

  task2:
    operator: PythonOperator
    python_callable: my_module.my_function
    dependencies: ['task1']

确保my_module.py文件中定义了my_function函数：

# my_module.py
def my_function():
    print("This is a Python function")

参考链接

• Apache Airflow Documentation
• YAML Lint

通过以上步骤，您应该能够找到并解决舵图不工作的问题。如果问题仍然存在，请提供更多的错误信息或日志，以便进一步诊断。