本地运行的Airflow无法从dags目录加载DAG问题求助

• Python环境依赖冲突：部署Heroku时安装新版Airflow，可能导致本地Python环境的Airflow核心包、provider依赖版本不兼容。执行pip list查看本地Airflow及相关依赖版本，对比Heroku环境的版本，或者创建全新虚拟环境安装对应版本的Airflow测试。
• DAG代码兼容性问题：新版Airflow可能废弃了旧API或语法，本地原有DAG代码在新版本下无法解析。运行airflow dags list查看终端输出的报错，或检查Airflow webserver的日志，定位是否有语法错误、导入失败或API弃用提示。
• DAG目录权限异常：部署操作可能误改了本地DAG目录的读写权限，导致Airflow进程无法读取文件。Linux/macOS下执行ls -l查看目录权限，Windows下检查文件夹的安全权限，确保Airflow运行用户拥有读权限。
• 元数据数据库未升级：Airflow版本升级后，元数据库的Schema可能需要更新。运行airflow db upgrade执行数据库迁移，修复元数据结构与新版本的兼容性问题。
• 生效DAG目录被覆盖：即便airflow.cfg配置正常，可能存在系统或shell级的环境变量（如AIRFLOW__CORE__DAGS_FOLDER）在部署后被修改，覆盖了配置文件的设置。执行airflow config get-value core dags_folder确认实际生效的DAG目录路径是否正确。
• DAG缓存残留问题：Airflow会缓存已解析的DAG，升级后旧缓存可能导致加载异常。删除$AIRFLOW_HOME/dags下的缓存文件，或清理$AIRFLOW_HOME/tmp目录，重启Airflow webserver和scheduler进程。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kevin.c