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Utilisation d'une clé secrète AWS Secrets Manager pour une connexion Apache Airflow
Les exemples d'appels suivants AWS Secrets Manager pour obtenir une clé secrète pour une connexion Apache Airflow sur Amazon Managed Workflows for Apache Airflow. Cela suppose que vous avez terminé les étapes deConfiguration d'une connexion Apache Airflow à l'aide d'un secret AWS Secrets Manager.
Version
Prérequis
Pour utiliser l'exemple de code présenté sur cette page, vous aurez besoin des éléments suivants :
Autorisations
Prérequis
Exemple de code
Les étapes suivantes décrivent comment créer le DAG code qui appelle Secrets Manager pour obtenir le secret.
- Apache Airflow v2
-
-
Dans votre invite de commande, accédez au répertoire dans lequel votre DAG code est stocké. Par exemple :
cd dags
-
Copiez le contenu de l'exemple de code suivant et enregistrez-le localement soussecrets-manager.py.
"""
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CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.
"""
from airflow import DAG, settings, secrets
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.providers.amazon.aws.hooks.base_aws import AwsBaseHook
from datetime import timedelta
import os
### The steps to create this secret key can be found at: https://docs.aws.amazon.com/mwaa/latest/userguide/connections-secrets-manager.html
sm_secretId_name = 'airflow/connections/myconn'
default_args = {
'owner': 'airflow',
'start_date': days_ago(1),
'depends_on_past': False
}
### Gets the secret myconn from Secrets Manager
def read_from_aws_sm_fn(**kwargs):
### set up Secrets Manager
hook = AwsBaseHook(client_type='secretsmanager')
client = hook.get_client_type(region_name='us-east-1')
response = client.get_secret_value(SecretId=sm_secretId_name)
myConnSecretString = response["SecretString"]
return myConnSecretString
### 'os.path.basename(__file__).replace(".py", "")' uses the file name secrets-manager.py for a DAG ID of secrets-manager
with DAG(
dag_id=os.path.basename(__file__).replace(".py", ""),
default_args=default_args,
dagrun_timeout=timedelta(hours=2),
start_date=days_ago(1),
schedule_interval=None
) as dag:
write_all_to_aws_sm = PythonOperator(
task_id="read_from_aws_sm",
python_callable=read_from_aws_sm_fn,
provide_context=True
)
- Apache Airflow v1
-
-
Dans votre invite de commande, accédez au répertoire dans lequel votre DAG code est stocké. Par exemple :
cd dags
-
Copiez le contenu de l'exemple de code suivant et enregistrez-le localement soussecrets-manager.py.
from airflow import DAG, settings, secrets
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.contrib.hooks.aws_hook import AwsHook
from datetime import timedelta
import os
### The steps to create this secret key can be found at: https://docs.aws.amazon.com/mwaa/latest/userguide/connections-secrets-manager.html
sm_secretId_name = 'airflow/connections/myconn'
default_args = {
'owner': 'airflow',
'start_date': days_ago(1),
'depends_on_past': False
}
### Gets the secret myconn from Secrets Manager
def read_from_aws_sm_fn(**kwargs):
### set up Secrets Manager
hook = AwsHook()
client = hook.get_client_type('secretsmanager')
response = client.get_secret_value(SecretId=sm_secretId_name)
myConnSecretString = response["SecretString"]
return myConnSecretString
### 'os.path.basename(__file__).replace(".py", "")' uses the file name secrets-manager.py for a DAG ID of secrets-manager
with DAG(
dag_id=os.path.basename(__file__).replace(".py", ""),
default_args=default_args,
dagrun_timeout=timedelta(hours=2),
start_date=days_ago(1),
schedule_interval=None
) as dag:
write_all_to_aws_sm = PythonOperator(
task_id="read_from_aws_sm",
python_callable=read_from_aws_sm_fn,
provide_context=True
)
Quelle est la prochaine étape ?
