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Criação de um plug-in personalizado para o Apache Airflow PythonVirtualenvOperator
O exemplo a seguir mostra como corrigir o Apache Airflow PythonVirtualenvOperator com um plug-in personalizado no Amazon Managed Workflows para Apache Airflow.
Version (Versão)
Pré-requisitos
Para usar o código de amostra nesta página, você precisará do seguinte:
Permissões
Requisitos
Para usar o código de amostra nesta página, adicione as seguintes dependências ao seu requirements.txt. Para saber mais, consulte Como instalar dependências do Python.
virtualenv
Código de exemplo de plugin personalizado
O Apache Airflow executará o conteúdo dos arquivos Python na pasta de plugins na inicialização. Este plug-in corrigirá o integrado PythonVirtualenvOperator durante o processo de inicialização para torná-lo compatível com a AmazonMWAA. As seguintes etapas mostram o código de exemplo para o plugin personalizado.
- Apache Airflow v2
-
-
Em seu prompt de comando, navegue até o diretório plugins acima. Por exemplo:
cd plugins
-
Copie o conteúdo da amostra de código a seguir e salve localmente como virtual_python_plugin.py.
"""
Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
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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.plugins_manager import AirflowPlugin
import airflow.utils.python_virtualenv
from typing import List
def _generate_virtualenv_cmd(tmp_dir: str, python_bin: str, system_site_packages: bool) -> List[str]:
cmd = ['python3','/usr/local/airflow/.local/lib/python3.7/site-packages/virtualenv', tmp_dir]
if system_site_packages:
cmd.append('--system-site-packages')
if python_bin is not None:
cmd.append(f'--python={python_bin}')
return cmd
airflow.utils.python_virtualenv._generate_virtualenv_cmd=_generate_virtualenv_cmd
class VirtualPythonPlugin(AirflowPlugin):
name = 'virtual_python_plugin'
- Apache Airflow v1
-
-
Em seu prompt de comando, navegue até o diretório plugins acima. Por exemplo:
cd plugins
-
Copie o conteúdo da amostra de código a seguir e salve localmente como virtual_python_plugin.py.
from airflow.plugins_manager import AirflowPlugin
from airflow.operators.python_operator import PythonVirtualenvOperator
def _generate_virtualenv_cmd(self, tmp_dir):
cmd = ['python3','/usr/local/airflow/.local/lib/python3.7/site-packages/virtualenv', tmp_dir]
if self.system_site_packages:
cmd.append('--system-site-packages')
if self.python_version is not None:
cmd.append('--python=python{}'.format(self.python_version))
return cmd
PythonVirtualenvOperator._generate_virtualenv_cmd=_generate_virtualenv_cmd
class EnvVarPlugin(AirflowPlugin):
name = 'virtual_python_plugin'
Plugins.zip
As etapas a seguir mostram como criar plugins.zip.
-
Em seu prompt de comando, navegue até o diretório acima que contém virtual_python_plugin.py. Por exemplo:
cd plugins
-
Compacte o conteúdo em sua pasta plugins.
zip plugins.zip virtual_python_plugin.py
Exemplo de código
As etapas a seguir descrevem como criar o DAG código para o plug-in personalizado.
- Apache Airflow v2
-
-
No prompt de comando, navegue até o diretório em que seu DAG código está armazenado. Por exemplo:
cd dags
-
Copie o conteúdo da amostra de código a seguir e salve localmente como virtualenv_test.py.
"""
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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
from airflow.operators.python import PythonVirtualenvOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
import os
os.environ["PATH"] = os.getenv("PATH") + ":/usr/local/airflow/.local/bin"
def virtualenv_fn():
import boto3
print("boto3 version ",boto3.__version__)
with DAG(dag_id="virtualenv_test", schedule_interval=None, catchup=False, start_date=days_ago(1)) as dag:
virtualenv_task = PythonVirtualenvOperator(
task_id="virtualenv_task",
python_callable=virtualenv_fn,
requirements=["boto3>=1.17.43"],
system_site_packages=False,
dag=dag,
)
- Apache Airflow v1
-
-
No prompt de comando, navegue até o diretório em que seu DAG código está armazenado. Por exemplo:
cd dags
-
Copie o conteúdo da amostra de código a seguir e salve localmente como virtualenv_test.py.
"""
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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
from airflow.operators.python_operator import PythonVirtualenvOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
import os
os.environ["PATH"] = os.getenv("PATH") + ":/usr/local/airflow/.local/bin"
def virtualenv_fn():
import boto3
print("boto3 version ",boto3.__version__)
with DAG(dag_id="virtualenv_test", schedule_interval=None, catchup=False, start_date=days_ago(1)) as dag:
virtualenv_task = PythonVirtualenvOperator(
task_id="virtualenv_task",
python_callable=virtualenv_fn,
requirements=["boto3>=1.17.43"],
system_site_packages=False,
dag=dag,
)
Opções de configuração do Airflow
Se você estiver usando o Apache Airflow v2, adicione core.lazy_load_plugins : False como uma opção de configuração do Apache Airflow. Para saber mais, consulte Usar opções de configuração para carregar plug-ins em 2.
Próximas etapas
