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Esta seção descreve como criar, configurar e executar um ambiente local do Airflow usando a ferramenta CLI de desenvolvimento local do Composer.
Sobre a ferramenta CLI de desenvolvimento local do Composer
A ferramenta CLI de desenvolvimento local do Composer simplifica o desenvolvimento de DAGs do Apache Airflow para o Cloud Composer executando um ambiente do Airflow localmente. Esse ambiente do Airflow local usa uma imagem de uma versão específica do Cloud Composer.
É possível criar um ambiente local do Airflow com base em um ambiente do Cloud Composer. Nesse caso, o fluxo de trabalho local ambiente pega a lista de pacotes PyPI instalados e a variável de ambiente do ambiente do Cloud Composer.
Use esse ambiente local do Airflow para testes e desenvolvimento fins, como testar novos códigos DAG, pacotes PyPI ou configurações do Airflow .
Antes de começar
A ferramenta de CLI de desenvolvimento local do Composer cria ambientes locais do Airflow em uma em que você executa o comando
composer-dev create
. Para acessar sua ambiente local do Airflow mais tarde, execute os comandos da ferramenta no caminho você criou inicialmente o ambiente local. Todos os dados do ambiente local são armazenados em um subdiretório no caminho em que você criou o ambiente local:./composer/<local_environment_name>
.Seu computador precisa ter espaço em disco suficiente para armazenar imagens do Cloud Composer. A ferramenta CLI de desenvolvimento local do Composer armazena um arquivo de imagem para cada versão do Cloud Composer. Por exemplo, se você tiver duas instâncias ambientes do Airflow com diferentes versões do Cloud Composer, A ferramenta CLI de desenvolvimento local do Composer armazena dois objetos de imagens de contêiner.
A ferramenta de CLI de desenvolvimento local do Composer usa saída colorida. É possível desativar a saída colorida com a variável
NO_COLOR=1
:NO_COLOR=1 composer-dev <other commands>
.Se você tiver apenas um ambiente local, poderá omitir o nome dele de todos os comandos
composer-dev
, exceto orun-airflow-cmd
.Instale as dependências da ferramenta CLI de desenvolvimento local do Composer:
- Python versões 3.7 a 3.10 com
pip
- Google Cloud CLI
- Python versões 3.7 a 3.10 com
Instale o Docker. O Docker precisa ser instalado e executado no sistema local. Para verificar se o Docker está em execução, execute qualquer comando da CLI do Docker, como
docker ps
.
Configurar credenciais
Caso ainda não tenha feito isso, Receba novas credenciais de usuário para usar no Application Default Credentials:
gcloud auth application-default login
Faça login na CLI gcloud usando sua Conta do Google:
gcloud auth login
Todas as chamadas de API feitas pela ferramenta de CLI de desenvolvimento local do Composer e DAGs são executadas na conta que você usa na CLI gcloud. Por exemplo, se um DAG no seu ambiente local do Airflow ler o conteúdo de um bucket do Cloud Storage, essa conta precisa ter permissões para acessar o bucket. Isso é diferente dos ambientes do Cloud Composer, em que a conta de serviço de um ambiente faz as chamadas.
Instalar a ferramenta CLI de desenvolvimento local do Composer
Clone o repositório da CLI de desenvolvimento local do Composer:
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/composer-local-dev.git
No diretório de nível superior do repositório clonado, execute:
pip install .
Dependendo da configuração da pip
, o caminho em que a ferramenta está instalada
pode não estar na variável PATH
. Se esse for o caso, pip
exibirá um aviso.
mensagem. É possível usar as informações dessa mensagem de aviso para adicionar
diretório para a variável PATH
no seu sistema operacional.
Criar um ambiente local do Airflow com uma versão específica do Cloud Composer
Para listar as versões disponíveis do Cloud Composer, execute:
composer-dev list-available-versions --include-past-releases --limit 10
Para criar um ambiente local do Airflow com parâmetros padrão, execute:
composer-dev create \
--from-image-version IMAGE_VERSION \
LOCAL_ENVIRONMENT_NAME
Outros parâmetros:
composer-dev create \
--from-image-version IMAGE_VERSION \
--project PROJECT_ID \
--port WEB_SERVER_PORT \
--dags-path LOCAL_DAGS_PATH \
LOCAL_ENVIRONMENT_NAME
Substitua:
IMAGE_VERSION
pelo nome da imagem do Cloud Composer.PROJECT_ID
pelo ID do projeto;WEB_SERVER_PORT
com a porta que o servidor da Web do Airflow precisa detectar.LOCAL_DAGS_PATH
pelo caminho de um diretório local em que os arquivos DAG estão localizados.LOCAL_ENVIRONMENT_NAME
pelo nome do ambiente local do Airflow.
Exemplo:
composer-dev create \
--from-image-version composer-2.9.7-airflow-2.9.3 \
example-local-environment
Criar um ambiente local do Airflow a partir de um ambiente do Cloud Composer
Somente as seguintes informações são extraídas de um ambiente do Cloud Composer:
- Versão da imagem: versões do Cloud Composer e do Airflow usadas no seu ambiente.
- Lista de pacotes PyPI personalizados instalados no seu de nuvem.
Lista comentada de nomes de variáveis de ambiente definidas no ambiente.
Outras informações e parâmetros de configuração do ambiente, como Arquivos DAG, histórico de execuções do DAG, variáveis do Airflow e conexões não são copiados do ambiente do Cloud Composer.
Para criar um ambiente local do Airflow a partir de um Ambiente do Cloud Composer:
composer-dev create LOCAL_ENVIRONMENT_NAME \
--from-source-environment ENVIRONMENT_NAME \
--location LOCATION \
--project PROJECT_ID \
--port WEB_SERVER_PORT \
--dags-path LOCAL_DAGS_PATH
Substitua:
LOCAL_ENVIRONMENT_NAME
com um nome para o ambiente local do Airflow.ENVIRONMENT_NAME
pelo nome do ambiente do Cloud Composer.LOCATION
pela região em que o ambiente do Cloud Composer está localizado.PROJECT_ID
pelo ID do projeto;WEB_SERVER_PORT
por uma porta para o servidor da Web local do Airflow.LOCAL_DAGS_PATH
por um caminho para um diretório local em que os DAGs estão localizado.
Exemplo:
composer-dev create example-local-environment \
--from-source-environment example-environment \
--location us-central1 \
--project example-project \
--port 8081 \
--dags-path example_directory/dags
Iniciar um ambiente local do Airflow
Para iniciar um ambiente local do Airflow, execute:
composer-dev start LOCAL_ENVIRONMENT_NAME
Substitua:
LOCAL_ENVIRONMENT_NAME
pelo nome de um ambiente local do Airflow.
Interromper ou reiniciar um ambiente local do Airflow
Quando você reinicia um ambiente local do Airflow, a CLI de desenvolvimento local do Composer reinicia o contêiner do Docker em que o ambiente é executado. Todo o Airflow são interrompidos e iniciados novamente. Como resultado, todas as execuções de DAG que são realizadas durante uma reinicialização são marcadas como com falha.
Para reiniciar ou iniciar um ambiente local do Airflow que foi interrompido, execute:
composer-dev restart LOCAL_ENVIRONMENT_NAME
Substitua:
LOCAL_ENVIRONMENT_NAME
pelo nome de um ambiente local do Airflow.
Para interromper um ambiente local do Airflow, execute:
composer-dev stop LOCAL_ENVIRONMENT_NAME
Adicionar e atualizar DAGs
Os DAGs são armazenados no diretório especificado no parâmetro --dags-path
quando você criou o ambiente local do Airflow. Por padrão,
diretório é ./composer/<local_environment_name>/dags
. Você pode receber
usado pelo seu ambiente com o comando describe
.
Para adicionar e atualizar DAGs, mude os arquivos neste diretório. Não é necessário reiniciar o ambiente local do Airflow.
Conferir os registros locais do ambiente do Airflow
É possível visualizar registros recentes de um contêiner do Docker que executa o Airflow local de nuvem. Dessa forma, é possível monitorar eventos relacionados ao contêiner e verificar Registros do Airflow para erros, como conflitos de dependência causados por pacotes PyPI e instalação.
Para conferir os registros de um contêiner do Docker que executa seu ambiente local do Airflow, execute:
composer-dev logs LOCAL_ENVIRONMENT_NAME --max-lines 10
Para acompanhar o fluxo de registros, omita o argumento --max-lines
:
composer-dev logs LOCAL_ENVIRONMENT_NAME
Executar um comando da CLI do Airflow
É possível executar comandos da CLI do Airflow no seu ambiente local do Airflow.
Para executar um comando da CLI do Airflow:
composer-dev run-airflow-cmd LOCAL_ENVIRONMENT_NAME \
SUBCOMMAND SUBCOMMAND_ARGUMENTS
Exemplo:
composer-dev run-airflow-cmd example-local-environment dags list -o table
Configurar ambientes locais do Airflow
A ferramenta CLI de desenvolvimento local do Composer armazena parâmetros de configuração para um
Ambiente do Airflow, como variáveis de ambiente e pacote PyPI
necessários no diretório do ambiente local,
(./composer/<local_environment_name>
).
A configuração é aplicada quando um ambiente local do Airflow é iniciado. Para Por exemplo, se você adicionar requisitos de pacote PyPI conflitantes, o Composer Local A ferramenta CLI de desenvolvimento relata erros quando você inicia o ambiente local.
As conexões do Airflow são armazenadas no banco de dados do Airflow de nuvem. Para configurá-los, execute uma CLI do Airflow. ou armazenando os parâmetros de conexão em variáveis de ambiente. Para mais informações sobre formas de criar e configurar conexões, consulte Como gerenciar conexões na documentação do Airflow.
Acessar uma lista e o status dos ambientes locais do Airflow
Para listar todos os ambientes locais disponíveis do Airflow e exibir o status deles:
composer-dev list
Para descrever um ambiente específico e receber detalhes como versão da imagem, caminho dos DAGs e URL do servidor da Web de um ambiente:
composer-dev describe LOCAL_ENVIRONMENT_NAME
Substitua:
LOCAL_ENVIRONMENT_NAME
pelo nome do ambiente local do Airflow.
Listar imagens usadas por ambientes locais do Airflow
Para listar todas as imagens usadas pela ferramenta de CLI de desenvolvimento local do Composer, execute:
docker images --filter=reference='*/cloud-airflow-releaser/*/*'
Instalar plug-ins e alterar dados
Os plug-ins e os dados de um ambiente local do Airflow são recebidos
diretório do ambiente local: ./composer/<local_environment_name>/data
e
./composer/<local_environment_name>/plugins
).
Para mudar o conteúdo dos diretórios /data
e /plugins
, adicione ou remova
nesses diretórios. O Docker propaga automaticamente as mudanças de arquivo para
seu ambiente local do Airflow.
A ferramenta CLI de desenvolvimento local do Composer não oferece suporte para especificar um diretório diferente para dados e plug-ins.
Configure as variáveis de ambiente
Para configurar as variáveis de ambiente, edite o arquivo variables.env
no diretório de ambiente:
./composer/<local_environment_name>/variables.env
.
O arquivo variables.env
precisa conter definições de chave-valor, uma linha para cada
variável de ambiente. Para mudar as opções de configuração do Airflow, use o
AIRFLOW__SECTION__KEY
. Para mais informações sobre as variáveis de ambiente
disponíveis, consulte a
referência de configuração do Airflow.
EXAMPLE_VARIABLE=True
ANOTHER_VARIABLE=test
AIRFLOW__WEBSERVER__DAG_DEFAULT_VIEW=graph
Para aplicar as mudanças, reinicie o ambiente local do Airflow.
Instalar ou remover pacotes PyPI
Para instalar ou remover pacotes PyPI, modifique o arquivo requirements.txt
no
diretório de ambiente: ./composer/<local_environment_name>/requirements.txt
.
Os requisitos devem seguir o formato especificado em PEP-508, em que cada requisito é especificado em letras minúsculas e consiste no nome do pacote com extras opcionais e especificadores de versão.
Para aplicar as mudanças, reinicie o ambiente local do Airflow.
Alternar para uma imagem diferente do Cloud Composer
É possível usar qualquer imagem do Cloud Composer com a ferramenta CLI de desenvolvimento local do Composer e alternar entre as imagens. Essa abordagem é diferente do upgrade do ambiente do Cloud Composer, porque os parâmetros de configuração do ambiente local do Airflow são aplicados quando ele é iniciado.
Por exemplo, depois que uma nova versão do Cloud Composer for lançada, você poderá mudar seu ambiente para usar a nova versão e manter a configuração do ambiente local do Airflow. Como outro exemplo, é possível alternar entre diferentes versões do Airflow em um Versão do Cloud Composer.
Para mudar a imagem do ambiente usada pelo seu ambiente local do Airflow:
Edite o arquivo de configuração do ambiente local:
./composer/<local_environment_name>/config.json
:Mude o valor do parâmetro
composer_image_version
. Para exibir os valores disponíveis, você pode listar as versões disponíveis do Cloud Composer.Para aplicar as mudanças, reinicie o ambiente local do Airflow.
Excluir um ambiente local do Airflow
Atenção: salve todos os dados necessários do ambiente, como registros e configuração.
Para excluir um ambiente local do Airflow, execute o seguinte comando:
composer-dev remove LOCAL_ENVIRONMENT_NAME
Se o ambiente estiver em execução, adicione a flag --force
para forçar a remoção.
Excluir imagens do Docker
Para excluir todas as imagens baixadas pela ferramenta CLI de desenvolvimento local do Composer, execute:
docker rmi $(docker images --filter=reference='*/cloud-airflow-releaser/*/*' -q)
Solução de problemas
Esta seção oferece soluções para problemas comuns.
Não é possível iniciar um ambiente local no MacOS
Se você instalou o pacote composer-dev
em um diretório em que o Docker não pode
acessá-lo, o ambiente local pode não ser iniciado.
Por exemplo, se o Python estiver instalado no diretório /opt
, como quando você
fazer a instalação com a configuração padrão do Homebrew no MacOS,
O pacote composer-dev
também está instalado no diretório /opt
. Devido ao
o Docker obedece às regras de sandbox da Apple, o diretório /opt
não
disponíveis por padrão. Além disso, não é possível adicioná-lo pela UI (Configurações)
> Recursos > Compartilhamento de arquivos).
Nesse caso, a ferramenta de CLI de desenvolvimento local do Composer gera uma mensagem de erro. semelhante a este exemplo:
Failed to create container with an error: 400 Client Error for ...
Bad Request ("invalid mount config for type "bind": bind source path does not exist:
/opt/homebrew/lib/python3.9/site-packages/composer_local_dev/docker_files/entrypoint.sh
Possible reason is that composer-dev was installed in the path that is
not available to Docker. See...")
É possível usar uma das seguintes soluções:
- Instale o Python ou o pacote
composer-dev
em um diretório diferente para que o Docker possa acessar o pacote. - Edite manualmente o
arquivo
~/Library/Group\ Containers/group.com.docker/settings.json
e adicione/opt
afilesharingDirectories
.