Cloud Composer 3 | Cloud Composer 2 | Cloud Composer 1
Questa pagina descrive come utilizzare le funzioni Cloud Run per attivare i DAG di Cloud Composer in risposta agli eventi.
Apache Airflow è progettato per eseguire DAG in base a una pianificazione regolare, ma puoi anche attivare DAG in risposta a eventi. Un modo per farlo è utilizzare Cloud Run Functions per attivare i DAG di Cloud Composer quando si verifica un evento specificato.
L'esempio in questa guida esegue un DAG ogni volta che si verifica una modifica in un bucket Cloud Storage. Le modifiche a qualsiasi oggetto in un bucket attivano una funzione. Questa funzione effettua una richiesta all'API REST Airflow del tuo ambiente Cloud Composer. Airflow elabora questa richiesta ed esegue un DAG. Il DAG restituisce informazioni sulla modifica.
Prima di iniziare
Controlla la configurazione di rete del tuo ambiente
Questa soluzione non funziona nelle configurazioni di IP privato e Controlli di servizio VPC perché non è possibile configurare la connettività dalle funzioni Cloud Run al web server Airflow in queste configurazioni.
In Cloud Composer 2, puoi utilizzare un altro approccio: Attivare i DAG utilizzando le funzioni Cloud Run e i messaggi Pub/Sub
Abilitare le API per il progetto
Console
Enable the Cloud Composer and Cloud Run functions APIs.
gcloud
Enable the Cloud Composer and Cloud Run functions APIs:
gcloud services enable cloudfunctions.googleapis.comcomposer.googleapis.com
Abilitare l'API REST Airflow
A seconda della versione di Airflow:
- Per Airflow 2, l'API REST stabile è già abilitata per impostazione predefinita. Se nel tuo ambiente l'API stabile è disabilitata, abilita l'API REST stabile.
- Per Airflow 1, attiva l'API REST sperimentale.
Consenti chiamate API all'API REST Airflow utilizzando il controllo dell'accesso al server web
Le funzioni Cloud Run possono raggiungere l'API REST di Airflow utilizzando un indirizzo IPv4 o IPv6.
Se non hai la certezza di quale sarà l'intervallo IP di chiamata, utilizza un'opzione di configurazione predefinita in Controllo accesso al web server, ovvero All IP addresses have access (default)
, per non bloccare accidentalmente le tue Cloud Run Functions.
Crea un bucket Cloud Storage
Questo esempio attiva un DAG in risposta alle modifiche apportate a un bucket Cloud Storage. Crea un nuovo bucket da utilizzare in questo esempio.
Ottieni l'URL del server web Airflow
Questo esempio effettua richieste API REST all'endpoint del server web Airflow.
Utilizza la parte dell'URL dell'interfaccia web di Airflow prima di .appspot.com
nel codice della tua
Cloud Functiond.
Console
Nella console Google Cloud , vai alla pagina Ambienti.
Fai clic sul nome del tuo ambiente.
Nella pagina Dettagli ambiente, vai alla scheda Configurazione ambiente.
L'URL del server web Airflow è elencato nell'elemento UI web di Airflow.
gcloud
Esegui questo comando:
gcloud composer environments describe ENVIRONMENT_NAME \
--location LOCATION \
--format='value(config.airflowUri)'
Sostituisci:
ENVIRONMENT_NAME
con il nome dell'ambiente.LOCATION
con la regione in cui si trova l'ambiente.
Ottieni il client_id del proxy IAM
Per effettuare una richiesta all'endpoint API Airflow REST, la funzione richiede l'ID client del proxy Identity and Access Management che protegge il server web Airflow.
Cloud Composer non fornisce direttamente queste informazioni. In alternativa, invia una richiesta non autenticata al server web Airflow e acquisisci l'ID client dall'URL di reindirizzamento:
cURL
curl -v AIRFLOW_URL 2>&1 >/dev/null | grep -o "client_id\=[A-Za-z0-9-]*\.apps\.googleusercontent\.com"
Sostituisci AIRFLOW_URL
con l'URL dell'interfaccia web di Airflow.
Nell'output, cerca la stringa che segue client_id
. Ad esempio:
client_id=836436932391-16q2c5f5dcsfnel77va9bvf4j280t35c.apps.googleusercontent.com
Python
Salva il seguente codice in un file denominato get_client_id.py
. Inserisci i valori
per project_id
, location
e composer_environment
, poi esegui
il codice in Cloud Shell o nel tuo ambiente locale.
Caricare un DAG nel tuo ambiente
Carica un DAG nel tuo ambiente. Il seguente DAG di esempio restituisce la configurazione di esecuzione del DAG ricevuta. Attiverai questo DAG da una funzione, che creerai più avanti in questa guida.
Esegui il deployment di una Cloud Function che attiva il DAG
Puoi eseguire il deployment di una Cloud Function utilizzando il linguaggio che preferisci supportato da Cloud Run Functions o Cloud Run. Questo tutorial mostra una funzione Cloud Function implementata in Python e Java.
Specifica i parametri di configurazione della funzione Cloud
Trigger. Per questo esempio, seleziona un trigger che funzioni quando viene creato un nuovo oggetto in un bucket o quando un oggetto esistente viene sovrascritto.
Tipo di trigger. di archiviazione ideale in Cloud Storage.
Tipo di evento. Finalizza / Crea.
Bucket. Seleziona un bucket che deve attivare questa funzione.
Riprova in caso di errore. Per questo esempio, ti consigliamo di disattivare questa opzione. Se utilizzi una tua funzione in un ambiente di produzione, attiva questa opzione per gestire gli errori temporanei.
Account di servizio di runtime, nella sezione Impostazioni di runtime, build, connessioni e sicurezza. Utilizza una delle seguenti opzioni, a seconda delle tue preferenze:
Seleziona Service account predefinito di Compute Engine. Con le autorizzazioni IAM predefinite, questo account può eseguire funzioni che accedono agli ambienti Cloud Composer.
Crea un service account personalizzato con il ruolo Utente Composer e specificalo come account di servizio di runtime per questa funzione. Questa opzione segue il principio del privilegio minimo.
Runtime e punto di ingresso, nel passaggio Codice. Quando aggiungi il codice per questo esempio, seleziona il runtime Python 3.7 o versioni successive e specifica
trigger_dag
come punto di ingresso.
Aggiungere requisiti
Specifica le dipendenze nel file requirements.txt
:
Inserisci il seguente codice nel file main.py
ed esegui le seguenti sostituzioni:
Sostituisci il valore della variabile
client_id
con il valoreclient_id
che hai ottenuto in precedenza.Sostituisci il valore della variabile
webserver_id
con l'ID progetto tenant, che fa parte dell'URL dell'interfaccia web di Airflow prima di.appspot.com
. In precedenza hai ottenuto l'URL dell'interfaccia web di Airflow.Specifica la versione dell'API REST Airflow che utilizzi:
- Se utilizzi l'API REST Airflow stabile, imposta la variabile
USE_EXPERIMENTAL_API
suFalse
. - Se utilizzi l'API REST Airflow sperimentale, non sono necessarie modifiche. La variabile
USE_EXPERIMENTAL_API
è già impostata suTrue
.
- Se utilizzi l'API REST Airflow stabile, imposta la variabile
Testare la funzione
Per verificare che la funzione e il DAG funzionino come previsto:
- Attendi il deployment della funzione.
- Carica un file nel bucket Cloud Storage. In alternativa, puoi attivare la funzione manualmente selezionando l'azione Testa la funzione nella console Google Cloud .
- Controlla la pagina DAG nell'interfaccia web di Airflow. Il DAG deve avere un'esecuzione attiva o già completata.
- Nell'interfaccia utente di Airflow, controlla i log delle attività per questa esecuzione. Dovresti vedere
che l'attività
print_gcs_info
restituisce i dati ricevuti dalla funzione ai log:
[2021-04-04 18:25:44,778] {bash_operator.py:154} INFO - Output:
[2021-04-04 18:25:44,781] {bash_operator.py:158} INFO - Triggered from GCF:
{bucket: example-storage-for-gcf-triggers, contentType: text/plain,
crc32c: dldNmg==, etag: COW+26Sb5e8CEAE=, generation: 1617560727904101,
... }
[2021-04-04 18:25:44,781] {bash_operator.py:162} INFO - Command exited with
return code 0h
Passaggi successivi
- Accedere alla UI di Airflow
- Accedere all'API REST Airflow
- Scrivere DAG
- Scrivi funzioni Cloud Run
- Trigger di Cloud Storage