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Utilizzo di una chiave segreta inAWS Secrets Managerper una connessione Apache Airflow
I seguenti esempi di chiamateAWS Secrets Managerper ottenere una chiave segreta per una connessione Apache Airflow su Amazon Managed Workflows per Apache Airflow. Si presuppone che tu abbia completato i passaggi inConfigurazione di una connessione Apache Airflow utilizzando un segreto AWS Secrets Manager.
Versione
Prerequisiti
Per utilizzare il codice di esempio in questa pagina, avrai bisogno di quanto segue:
Autorizzazioni
Requisiti
Esempio di codice
I passaggi seguenti descrivono come creare il codice DAG che richiama Secrets Manager per ottenere il segreto.
- Apache Airflow v2
-
-
Nel prompt dei comandi, accedi alla directory in cui è archiviato il codice DAG. Ad esempio:
cd dags
-
Copia il contenuto del seguente esempio di codice e salvalo localmente comesecrets-manager.py
.
"""
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this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in
the Software without restriction, including without limitation the rights to
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the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so.
THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS
FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR
COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER
IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN
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('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
)
- Apache Airflow v1
-
-
Nel prompt dei comandi, accedi alla directory in cui è archiviato il codice DAG. Ad esempio:
cd dags
-
Copia il contenuto del seguente esempio di codice e salvalo localmente comesecrets-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
)
Fasi successive