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Tasks that are running when a DAG run reaches its timeout should optionally support `on_killed`

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#41 036 ouverte le 26 juil. 2024

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Description

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The current functionality for task instances that are in the running state when a DAG run reaches its timeout is controversial (see #30264). It'd be great if users could optionally allow tasks' on_kill method to be called at this time.

Use case/motivation

Some users would like for externally running workloads (e.g. snowflake, emr, bigquery, etc etc) to stop executing when a DAG run times out.

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#30264

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Guide contributeur

Direction de recherche
Examinez comment Airflow gère les dépassements de délai d'exécution des DAG et l'arrêt des tâches, en vous concentrant sur le callback `on kill`. Étudiez la logique existante dans `taskinstance.py` et `dagrun.py` pour comprendre où les tâches sont terminées et comment appeler optionnellement `on kill` pendant le délai d'attente. Envisagez d'ajouter un indicateur de configuration.
Stack technique
python
Domaine
backend
Type d'issue
Fonctionnalité
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
2
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
1-2 jours
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Claire
Prérequis
PythonAirflow internals
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
60