Uso de una clave secreta en AWS Secrets Manager para una variable de Apache Airflow

El siguiente ejemplo, llama a AWS Secrets Manager para obtener una clave secreta para una variable de Apache Airflow en Amazon Managed Workflows for Apache Airflow. Se asume que ha realizado los pasos que se detallan en Configuración de una conexión Apache Airflow mediante un secreto AWS Secrets Manager.

Versión

• El código de ejemplo de esta página se puede utilizar con Apache Airflow v1 en Python 3.7.

• Puede usar el código de ejemplo de esta página con Apache Airflow v2 y versiones posteriores en Python 3.10.

Requisitos previos

Para usar el código de muestra de esta página, necesitará lo siguiente:

• El backend de Secrets Manager como opción de configuración de Apache Airflow, como se muestra en Configuración de una conexión Apache Airflow mediante un secreto AWS Secrets Manager.

• Una cadena de variables de Apache Airflow en Secrets Manager como se muestra en Configuración de una conexión Apache Airflow mediante un secreto AWS Secrets Manager.

Permisos

• Permisos de Secrets Manager como se muestra en Configuración de una conexión Apache Airflow mediante un secreto AWS Secrets Manager.

Requisitos

• No se requieren dependencias adicionales para usar este ejemplo de código con Apache Airflow v1. El código utiliza la instalación básica de Apache Airflow v1 en su entorno.

• Para usar este código de ejemplo con Apache Airflow v2, no se necesitan dependencias adicionales. El código utiliza la instalación básica de Apache Airflow v2 en su entorno.

Código de ejemplo

En los siguientes pasos se describe cómo crear el código DAG que llama a Secrets Manager para recibir el secreto.

1. En el símbolo del sistema, vaya hasta el directorio en el que esté almacenado el código DAG. Por ejemplo:

   cd dags

2. Copie el contenido del código de ejemplo siguiente y guárdelo localmente como secrets-manager-var.py.

   from airflow import DAG
   from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
   from airflow.models import Variable
   from airflow.utils.dates import days_ago
   from datetime import timedelta
   import os
   DAG_ID = os.path.basename(__file__).replace(".py", "")
   DEFAULT_ARGS = {
       'owner': 'airflow',
       'depends_on_past': False,
       'email': ['[e-mail]'],
       'email_on_failure': False,
       'email_on_retry': False,
   }
   def get_variable_fn(**kwargs):
       my_variable_name = Variable.get("test-variable", default_var="undefined")
       print("my_variable_name: ", my_variable_name)
       return my_variable_name
   with DAG(
       dag_id=DAG_ID,
       default_args=DEFAULT_ARGS,
       dagrun_timeout=timedelta(hours=2),
       start_date=days_ago(1),
       schedule_interval='@once',
       tags=['variable']
   ) as dag:
       get_variable = PythonOperator(
           task_id="get_variable",
           python_callable=get_variable_fn,
           provide_context=True
       )

Siguientes pasos

• Aprenda a cargar el código el DAG de este ejemplo en la carpeta dags de su bucket de Amazon S3 en Añadir o actualizar DAG.