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Befehlsreferenz für Apache Airflow CLI
Auf dieser Seite werden die unterstützten und nicht unterstützten Apache Airflow CLI-Befehle in Amazon Managed Workflows for Apache Airflow beschrieben.
Voraussetzungen
Im folgenden Abschnitt werden die vorbereitenden Schritte beschrieben, die zur Verwendung der Befehle und Skripts auf dieser Seite erforderlich sind.
Zugriff
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AWS Kontozugriff in AWS Identity and Access Management (IAM) auf die Amazon MWAA-Berechtigungsrichtlinie in. Zugriffsrichtlinie für die Apache Airflow-Benutzeroberfläche: AmazonMWAA WebServerAccess
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AWS Kontozugriff in AWS Identity and Access Management (IAM) auf die Amazon MWAA-Berechtigungsrichtlinie. Vollständige API- und Konsolenzugriffsrichtlinie: AmazonMWAA FullApiAccess
AWS CLI
Das AWS Command Line Interface (AWS CLI) ist ein Open-Source-Tool, mit dem Sie mithilfe von Befehlen in Ihrer AWS Befehlszeilen-Shell mit Diensten interagieren können. Um die Schritte auf dieser Seite abzuschließen, benötigen Sie Folgendes:
Was hat sich in Version 2 geändert
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Neu: Airflow CLI Befehlsstruktur. Die Apache Airflow v2-CLI ist so organisiert, dass verwandte Befehle als Unterbefehle gruppiert sind. Das bedeutet, dass Sie Apache Airflow v1-Skripte aktualisieren müssen, wenn Sie auf Apache Airflow v2 aktualisieren möchten. In Apache Airflow ist Version 1 beispielsweise jetzt
unpausedags unpausein Apache Airflow v2 enthalten. Weitere Informationen finden Sie unter Airflow CLI Changes in 2 imApache Airflow-Referenzhandbuch.
Unterstützte CLI-Befehle
Im folgenden Abschnitt sind die Apache Airflow CLI-Befehle aufgeführt, die auf Amazon MWAA verfügbar sind.
Unterstützte Befehle
Verwenden von Befehlen, die DAGs analysieren
Wenn in Ihrer Umgebung Apache Airflow v1.10.12 oder v2.0.2 ausgeführt wird, schlagen CLI-Befehle zum Parsen von DAGs fehl, wenn die DAG Plugins verwendet, die von Paketen abhängen, die über Folgendes installiert wurden: requirements.txt
Apache Airflow v2.0.2
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dags backfill -
dags list -
dags list-runs -
dags next-execution
Sie können diese CLI-Befehle verwenden, wenn Ihre DAGs keine Plugins verwenden, die von Paketen abhängen, die über a requirements.txt installiert wurden.
Beispiel-Code
Der folgende Abschnitt enthält Beispiele für verschiedene Verwendungsmöglichkeiten der Apache Airflow CLI.
Eine Apache Airflow v2-Variable festlegen, abrufen oder löschen
Sie können den folgenden Beispielcode verwenden, um eine Variable im Format von <script> <mwaa env name> get | set | delete <variable> <variable value> </variable> </variable> festzulegen, abzurufen oder zu löschen.
[ $# -eq 0 ] && echo "Usage: $0 MWAA environment name " && exit if [[ $2 == "" ]]; then dag="variables list" elif [ $2 == "get" ] || [ $2 == "delete" ] || [ $2 == "set" ]; then dag="variables $2 $3 $4 $5" else echo "Not a valid command" exit 1 fi CLI_JSON=$(aws mwaa --region $AWS_REGION create-cli-token --name $1) \ && CLI_TOKEN=$(echo $CLI_JSON | jq -r '.CliToken') \ && WEB_SERVER_HOSTNAME=$(echo $CLI_JSON | jq -r '.WebServerHostname') \ && CLI_RESULTS=$(curl --request POST "https://$WEB_SERVER_HOSTNAME/aws_mwaa/cli" \ --header "Authorization: Bearer $CLI_TOKEN" \ --header "Content-Type: text/plain" \ --data-raw "$dag" ) \ && echo "Output:" \ && echo $CLI_RESULTS | jq -r '.stdout' | base64 --decode \ && echo "Errors:" \ && echo $CLI_RESULTS | jq -r '.stderr' | base64 --decode
Fügen Sie beim Auslösen einer DAG eine Konfiguration hinzu
Sie können den folgenden Beispielcode mit Apache Airflow v1 und Apache Airflow v2 verwenden, um beim Auslösen einer DAG eine Konfiguration hinzuzufügen, z. airflow trigger_dag 'dag_name' —conf '{"key":"value"}'
import boto3 import json import requests import base64 mwaa_env_name = 'YOUR_ENVIRONMENT_NAME' dag_name = 'YOUR_DAG_NAME' key = "YOUR_KEY" value = "YOUR_VALUE" conf = "{\"" + key + "\":\"" + value + "\"}" client = boto3.client('mwaa') mwaa_cli_token = client.create_cli_token( Name=mwaa_env_name ) mwaa_auth_token = 'Bearer ' + mwaa_cli_token['CliToken'] mwaa_webserver_hostname = 'https://{0}/aws_mwaa/cli'.format(mwaa_cli_token['WebServerHostname']) raw_data = "trigger_dag {0} -c '{1}'".format(dag_name, conf) mwaa_response = requests.post( mwaa_webserver_hostname, headers={ 'Authorization': mwaa_auth_token, 'Content-Type': 'text/plain' }, data=raw_data ) mwaa_std_err_message = base64.b64decode(mwaa_response.json()['stderr']).decode('utf8') mwaa_std_out_message = base64.b64decode(mwaa_response.json()['stdout']).decode('utf8') print(mwaa_response.status_code) print(mwaa_std_err_message) print(mwaa_std_out_message)
Führen Sie CLI-Befehle in einem SSH-Tunnel zu einem Bastion-Host aus
Das folgende Beispiel zeigt, wie Airflow CLI-Befehle mithilfe eines SSH-Tunnel-Proxys zu einem Linux-Bastion-Host ausgeführt werden.
Mit curl
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ssh -D 8080 -f -C -q -NYOUR_USER@YOUR_BASTION_HOST -
curl -x socks5h://0:8080 --request POST https://YOUR_HOST_NAME/aws_mwaa/cli --headerYOUR_HEADERS--data-rawYOUR_CLI_COMMAND
Beispiele GitHub und Tutorials AWS
