Amazon MWAA 환경에서 Aurora PostgreSQL 데이터베이스 정리 - Amazon Managed Workflows for Apache Airflow

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Amazon MWAA 환경에서 Aurora PostgreSQL 데이터베이스 정리

Amazon Managed Workflows for Apache Airflow는 Aurora PostgreSQL 데이터베이스를 Apache Airflow 메타데이터 베이스로 사용하며, 여기서 DAG가 실행되고 작업 인스턴스가 저장됩니다. 다음 샘플 코드는 Amazon MWAA 환경의 전용 Aurora PostgreSQL 데이터베이스에서 항목을 정기적으로 정리합니다.

버전

  • 이 페이지의 코드 예제는 Python 3.10Apache Airflow v2에서 사용할 수 있습니다.

필수 조건

이 페이지의 이 샘플 코드를 사용하려면 다음 항목이 필요합니다.

의존성

  • 이 코드 예제를 Apache Airflow v2와 함께 사용하려면 추가 종속성이 필요하지 않습니다. 코드는 사용자 환경에 설치된 Apache Airflow v2 기본 설치를 사용합니다.

코드 샘플

다음 DAG는 TABLES_TO_CLEAN에 지정된 테이블에 대한 메타데이터 데이터베이스를 정리합니다. 이 예제는 지정된 테이블에서 30일이 넘은 데이터를 삭제합니다. 항목이 삭제되는 기간을 조정하려면 MAX_AGE_IN_DAYS를 다른 값으로 설정합니다.

Apache Airflow v2.4 and later
from airflow import DAG from airflow.models.param import Param from airflow.operators.bash_operator import BashOperator from airflow.utils.dates import days_ago from datetime import datetime, timedelta # Note: Database commands may time out if running longer than 5 minutes. If this occurs, please increase the MAX_AGE_IN_DAYS (or change # timestamp parameter to an earlier date) for initial runs, then reduce on subsequent runs until the desired retention is met. MAX_AGE_IN_DAYS = 30 # To clean specific tables, please provide a comma-separated list per # https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/cli-and-env-variables-ref.html#clean # A value of None will clean all tables TABLES_TO_CLEAN = None with DAG( dag_id="clean_db_dag", schedule_interval=None, catchup=False, start_date=days_ago(1), params={ "timestamp": Param( default=(datetime.now()-timedelta(days=MAX_AGE_IN_DAYS)).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), type="string", minLength=1, maxLength=255, ), } ) as dag: if TABLES_TO_CLEAN: bash_command="airflow db clean --clean-before-timestamp '{{ params.timestamp }}' --tables '"+TABLES_TO_CLEAN+"' --skip-archive --yes" else: bash_command="airflow db clean --clean-before-timestamp '{{ params.timestamp }}' --skip-archive --yes" cli_command = BashOperator( task_id="bash_command", bash_command=bash_command )
Apache Airflow v2.2 and earlier
from airflow import settings from airflow.utils.dates import days_ago from airflow.models import DagTag, DagModel, DagRun, ImportError, Log, SlaMiss, RenderedTaskInstanceFields, TaskInstance, TaskReschedule, XCom from airflow.decorators import dag, task from airflow.utils.dates import days_ago from time import sleep from airflow.version import version major_version, minor_version = int(version.split('.')[0]), int(version.split('.')[1]) if major_version >= 2 and minor_version >= 6: from airflow.jobs.job import Job else: # The BaseJob class was renamed as of Apache Airflow v2.6 from airflow.jobs.base_job import BaseJob as Job # Delete entries for the past 30 days. Adjust MAX_AGE_IN_DAYS to set how far back this DAG cleans the database. MAX_AGE_IN_DAYS = 30 MIN_AGE_IN_DAYS = 0 DECREMENT = -7 # This is a list of (table, time) tuples. # table = the table to clean in the metadata database # time = the column in the table associated to the timestamp of an entry # or None if not applicable. TABLES_TO_CLEAN = [[Job, Job.latest_heartbeat], [TaskInstance, TaskInstance.execution_date], [TaskReschedule, TaskReschedule.execution_date], [DagTag, None], [DagModel, DagModel.last_parsed_time], [DagRun, DagRun.execution_date], [ImportError, ImportError.timestamp], [Log, Log.dttm], [SlaMiss, SlaMiss.execution_date], [RenderedTaskInstanceFields, RenderedTaskInstanceFields.execution_date], [XCom, XCom.execution_date], ] @task() def cleanup_db_fn(x): session = settings.Session() if x[1]: for oldest_days_ago in range(MAX_AGE_IN_DAYS, MIN_AGE_IN_DAYS, DECREMENT): earliest_days_ago = max(oldest_days_ago + DECREMENT, MIN_AGE_IN_DAYS) print(f"deleting {str(x[0])} entries between {earliest_days_ago} and {oldest_days_ago} days old...") earliest_date = days_ago(earliest_days_ago) oldest_date = days_ago(oldest_days_ago) query = session.query(x[0]).filter(x[1] >= earliest_date).filter(x[1] <= oldest_date) query.delete(synchronize_session= False) session.commit() sleep(5) else: # No time column specified for the table. Delete all entries print("deleting", str(x[0]), "...") query = session.query(x[0]) query.delete(synchronize_session= False) session.commit() session.close() @dag( dag_id="cleanup_db", schedule_interval="@weekly", start_date=days_ago(7), catchup=False, is_paused_upon_creation=False ) def clean_db_dag_fn(): t_last=None for x in TABLES_TO_CLEAN: t=cleanup_db_fn(x) if t_last: t_last >> t t_last = t clean_db_dag = clean_db_dag_fn()