Como usar um DAG para importar variáveis na CLI

O código de exemplo a seguir importa variáveis usando a CLI no Amazon Managed Workflows for Apache Airflow.

Versão

• Você pode usar o exemplo de código nesta página com o Apache Airflow v2 e superior no Python 3.10.

Pré-requisitos

• Nenhuma permissão adicional é necessária para usar o exemplo de código nesta página.

Permissões

Sua conta da AWS precisa ter acesso à política AmazonMWAAAirflowCliAccess. Para saber mais, consulte Política de CLI do Apache Airflow: Acesso ao AmazonMWAA AirflowCli.

Dependências

• Para usar esse exemplo de código com o Apache Airflow v2, nenhuma dependência adicional é necessária. O código usa a instalação básica do Apache Airflow v2 em seu ambiente.

Exemplo de código

O código de exemplo a seguir usa três entradas: o nome do seu ambiente Amazon MWAA (em mwaa_env), a Região AWS do seu ambiente (em aws_region) e o arquivo local que contém as variáveis que você deseja importar (em var_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)

Próximas etapas

• Saiba como fazer o upload do código DAG neste exemplo para a pasta dags em seu bucket do Amazon S3 em Como adicionar ou atualizar DAGs.