Verwenden einer DAG zum Importieren von Variablen in die CLI

Der folgende Beispielcode importiert Variablen mithilfe der CLI in Amazon Managed Workflows for Apache Airflow.

Version

• Sie können das Codebeispiel auf dieser Seite verwenden mitApache Airflow v2 und höherinPython 3.10.

Voraussetzungen

• Für die Verwendung des Codebeispiels auf dieser Seite sind keine zusätzlichen Berechtigungen erforderlich.

Berechtigungen

DeinAWSKonto benötigt Zugriff aufAmazonMWAAAirflowCliAccessPolitik. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter Apache Airflow CLI-Richtlinie: AirflowCli AmazonMWAA Access.

Abhängigkeiten

• Um dieses Codebeispiel mit Apache Airflow v2 zu verwenden, sind keine zusätzlichen Abhängigkeiten erforderlich. Der Code verwendet dieApache Airflow v2-Basisinstallationauf deine Umgebung.

Codebeispiel

Der folgende Beispielcode benötigt drei Eingaben: Ihr Amazon MWAA-Umgebungsname (inmwaa_env), derAWSRegion Ihrer Umgebung (inaws_region) und die lokale Datei, die die Variablen enthält, die Sie importieren möchten (invar_file).

import boto3
import json
import requests 
import base64
import getopt
import sys

argv = sys.argv[1:]
mwaa_env=''
aws_region=''
var_file=''

try:
    opts, args = getopt.getopt(argv, 'e:v:r:', ['environment', 'variable-file','region'])
    #if len(opts) == 0 and len(opts) > 3:
    if len(opts) != 3:
        print ('Usage: -e MWAA environment -v variable file location and filename -r aws region')
    else:
        for opt, arg in opts:
            if opt in ("-e"):
                mwaa_env=arg
            elif opt in ("-r"):
                aws_region=arg
            elif opt in ("-v"):
                var_file=arg

        boto3.setup_default_session(region_name="{}".format(aws_region))
        mwaa_env_name = "{}".format(mwaa_env)

        client = boto3.client('mwaa')
        mwaa_cli_token = client.create_cli_token(
            Name=mwaa_env_name
        )
        
        with open ("{}".format(var_file), "r") as myfile:
            fileconf = myfile.read().replace('\n', '')

        json_dictionary = json.loads(fileconf)
        for key in json_dictionary:
            print(key, " ", json_dictionary[key])
            val = (key + " " + json_dictionary[key])
            mwaa_auth_token = 'Bearer ' + mwaa_cli_token['CliToken']
            mwaa_webserver_hostname = 'https://{0}/aws_mwaa/cli'.format(mwaa_cli_token['WebServerHostname'])
            raw_data = "variables set {0}".format(val)
            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)

except:
    print('Use this script with the following options: -e MWAA environment -v variable file location and filename -r aws region')
    print("Unexpected error:", sys.exc_info()[0])
    sys.exit(2)

Als nächstes

• Erfahren Sie, wie Sie den DAG-Code in diesem Beispiel auf diedagsOrdner in Ihrem Amazon S3-Bucket inHinzufügen oder Aktualisieren von DAGs.