В чем заключается проблема маленьких (мелких) задач в Apache Airflow?

Проблема маленьких задач (или «пыльцы») в Airflow возникает, когда DAG состоит из огромного количества очень быстрых задач (выполняющихся за миллисекунды или секунды). Это создает значительные накладные расходы и может привести к:

1. Перегрузке планировщика (Scheduler): Scheduler тратит больше времени на управление состоянием задач (scheduled, queued, running, success) в метаданных базы данных, чем на полезную работу.
2. Очереди исполнителей (Executor): Каждая задача, даже крошечная, проходит через очередь. При использовании CeleryExecutor это означает постоянное создание и уничтожение процессов/потоков, что очень затратно.
3. Давление на базу метаданных: Резко возрастает количество операций INSERT/UPDATE в таблицах dag_run, task_instance, log, что может привести к деградации производительности всей платформы.

Как я решал эту проблему:

• Объединение задач (task grouping): Вместо 1000 задач, каждая из которых обрабатывает одну строку, я создавал одну задачу, которая обрабатывает пакет строк, используя динамическое создание задач через TaskGroup или цикл внутри одного оператора.
• Использование более легковесных операторов: Например, для серии последовательных Bash-команд лучше объединить их в один скрипт и вызвать одним BashOperator, а не десятком.
• Настройка пула (Pools) и приоритетов: Можно выделить отдельный пул с ограниченным числом слотов для таких «пылевых» DAG, чтобы они не блокировали выполнение более важных длительных задач.
• Пример объединения в PythonOperator:

# ПЛОХО: 1000 задач
for i in range(1000):
    DummyOperator(task_id=f'task_{i}', dag=dag)

# ХОРОШО: 1 задача, обрабатывающая пакет
from airflow.decorators import task

@task
def process_batch(batch_items):
    results = []
    for item in batch_items:
        # Обработка каждого элемента
        results.append(transform(item))
    return results

# В DAG
batch_task = process_batch(my_large_list)