Cloud Composer-DAGs mit Cloud Functions und der Airflow REST API auslösen

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Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie mit Cloud Functions Cloud Composer-DAGs als Reaktion auf Ereignisse auslösen können.

Apache Airflow führt DAGs nach einem regelmäßigen Zeitplan aus. Sie können DAGs aber auch als Reaktion auf Ereignisse auslösen. Eine Möglichkeit dazu ist die Verwendung von Cloud Functions, um Cloud Composer-DAGs auszulösen, wenn ein bestimmtes Ereignis eintritt.

Im vorliegenden Beispiel wird bei jeder Änderung an einem Cloud Storage-Bucket ein DAG ausgeführt. Bei Änderungen an einem Objekt in einem Bucket wird eine Funktion ausgelöst. Diese Funktion sendet eine Anfrage an die Airflow REST API Ihrer Cloud Composer-Umgebung. Airflow verarbeitet diese Anfrage und führt einen DAG aus. Der DAG gibt Informationen über die Änderung aus.

Hinweise

Netzwerkkonfiguration der Umgebung prüfen

Diese Lösung funktioniert nicht in privaten IP- und VPC Service Controls-Konfigurationen, da in diesen Konfigurationen keine Verbindung von Cloud Functions zum Airflow-Webserver konfiguriert werden kann.

In Cloud Composer 2 können Sie einen anderen Ansatz verwenden: DAGs mit Cloud Functions und Pub/Sub-Nachrichten auslösen

Die APIs für Ihr Projekt aktivieren

Console

Cloud Composer and Cloud Functions APIs aktivieren.

Aktivieren Sie die APIs

gcloud

Aktivieren Sie die Cloud Composer and Cloud Functions APIs: 

gcloud services enable cloudfunctions.googleapis.com composer.googleapis.com

Airflow REST API aktivieren

Für Airflow 2 ist die stabile REST API bereits standardmäßig aktiviert. Wenn in Ihrer Umgebung die stabile API deaktiviert ist, aktivieren Sie die stabile REST API.

API-Aufrufe an Airflow REST API mit Webserver-Zugriffssteuerung zulassen

Cloud Functions kann die Airflow REST API entweder über eine IPv4- oder IPv6-Adresse kontaktieren.

Wenn Sie sich nicht sicher sind, welcher IP-Bereich der aufrufen wird, verwenden Sie in der Webserver-Zugriffssteuerung die Standardkonfigurationsoption All IP addresses have access (default), um Ihre Cloud Functions-Funktionen nicht versehentlich zu blockieren.

Cloud Storage-Bucket erstellen

In diesem Beispiel wird als Reaktion auf Änderungen an einem Cloud Storage-Bucket ein DAG ausgelöst. Erstellen Sie einen neuen Bucket, der in diesem Beispiel verwendet werden soll.

URL des Airflow-Webservers abrufen

In diesem Beispiel werden REST API-Anfragen an den Endpunkt des Airflow-Webservers gestellt. Sie verwenden die URL des Airflow-Webservers in Ihrem Cloud Function-Code.

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Umgebungen auf.

    Zur Seite Umgebungen“

  2. Klicken Sie auf den Namen Ihrer Umgebung.

  3. Wechseln Sie auf der Seite Umgebungsdetails zum Tab Umgebungskonfiguration.

  4. Die URL des Airflow-Webservers ist im Element Airflow-Web-UI aufgeführt.

gcloud

Führen Sie dazu diesen Befehl aus:

gcloud composer environments describe ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
    --format='value(config.airflowUri)'

Ersetzen Sie:

  • ENVIRONMENT_NAME durch den Namen der Umgebung.
  • LOCATION durch die Region, in der sich die Umgebung befindet.

DAG in Ihre Umgebung hochladen

Laden Sie einen DAG in Ihre Umgebung hoch. Der folgende Beispiel-DAG gibt die empfangene DAG-Ausführungskonfiguration aus. Sie lösen diesen DAG über eine Funktion aus, die Sie später in diesem Leitfaden erstellen.

import datetime

import airflow
from airflow.operators.bash import BashOperator


with airflow.DAG(
    "composer_sample_trigger_response_dag",
    start_date=datetime.datetime(2021, 1, 1),
    # Not scheduled, trigger only
    schedule_interval=None,
) as dag:
    # Print the dag_run's configuration, which includes information about the
    # Cloud Storage object change.
    print_gcs_info = BashOperator(
        task_id="print_gcs_info", bash_command="echo {{ dag_run.conf }}"
    )

Cloud Functions-Funktion bereitstellen, die den DAG auslöst

Sie können eine Cloud Function in Ihrer bevorzugten Sprache bereitstellen, die von Cloud Functions oder Cloud Run unterstützt wird. In dieser Anleitung wird eine in Python und Java implementierte Cloud Functions-Funktion veranschaulicht.

Cloud Functions-Funktion-Konfigurationsparameter angeben

  • Trigger Wählen Sie für dieses Beispiel einen Trigger aus, der arbeitet, wenn ein neues Objekt in einem Bucket erstellt oder ein vorhandenes Objekt überschrieben wird.

    • Triggertyp Cloud Storage

    • Ereignistyp Abschließen/Erstellen

    • Bucket Wählen Sie einen Bucket aus, der diese Funktion auslösen muss.

    • Bei Fehler noch einmal versuchen. Wir empfehlen, diese Option für dieses Beispiel zu deaktivieren. Wenn Sie Ihre eigene Funktion in einer Produktionsumgebung verwenden, aktivieren Sie diese Option, um vorübergehende Fehler zu verarbeiten.

  • Laufzeitdienstkonto im Bereich Laufzeit, Build, Verbindungen und Sicherheitseinstellungen Verwenden Sie je nach Bedarf eine der folgenden Optionen:

    • Wählen Sie das Compute Engine-Standarddienstkonto aus. Mit IAM-Standardberechtigungen kann dieses Konto Funktionen ausführen, die auf Cloud Composer-Umgebungen zugreifen.

    • Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Dienstkonto mit der Rolle Composer-Nutzer und geben Sie es als Laufzeitdienstkonto für diese Funktion an. Diese Option entspricht dem Prinzip der Mindestberechtigungen.

  • Laufzeit und Einstiegspunkt im Schritt Code:

    • (Python) Wenn Sie Code für dieses Beispiel hinzufügen, wählen Sie die Laufzeit von Python 3.7 oder höher aus und geben Sie trigger_dag_gcf als Einstiegspunkt an.

    • (Java) Wenn Sie Code für dieses Beispiel hinzufügen, wählen Sie die Java 17-Laufzeit aus und geben Sie com.example.Example als Einstiegspunkt an.

Anforderungen hinzufügen

Python

Geben Sie die Abhängigkeiten in der Datei requirements.txt an:

google-auth==2.19.1
requests==2.32.2

Java

Fügen Sie die folgenden Abhängigkeiten dem Abschnitt dependencies in der pom.xml hinzu, die von der Google Cloud Functions-UI generiert wurde.

    <dependency>
      <groupId>com.google.apis</groupId>
      <artifactId>google-api-services-docs</artifactId>
      <version>v1-rev20210707-1.32.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>com.google.api-client</groupId>
      <artifactId>google-api-client</artifactId>
      <version>1.32.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>com.google.auth</groupId>
      <artifactId>google-auth-library-credentials</artifactId>
      <version>1.14.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>com.google.auth</groupId>
      <artifactId>google-auth-library-oauth2-http</artifactId>
      <version>1.14.0</version>
    </dependency>

Python

Fügen Sie den Code zum Auslösen von DAGs mit der Airflow REST API hinzu. Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen composer2_airflow_rest_api.py und fügen Sie den Code für Airflow-REST API-Aufrufe in diese Datei ein.

Ändern Sie keine Variablen. Die Cloud Functions-Funktion importiert diese Datei aus der Datei main.py.

from __future__ import annotations

from typing import Any

import google.auth
from google.auth.transport.requests import AuthorizedSession
import requests


# Following GCP best practices, these credentials should be
# constructed at start-up time and used throughout
# https://cloud.google.com/apis/docs/client-libraries-best-practices
AUTH_SCOPE = "https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"
CREDENTIALS, _ = google.auth.default(scopes=[AUTH_SCOPE])


def make_composer2_web_server_request(
    url: str, method: str = "GET", **kwargs: Any
) -> google.auth.transport.Response:
    """
    Make a request to Cloud Composer 2 environment's web server.
    Args:
      url: The URL to fetch.
      method: The request method to use ('GET', 'OPTIONS', 'HEAD', 'POST', 'PUT',
        'PATCH', 'DELETE')
      **kwargs: Any of the parameters defined for the request function:
                https://github.com/requests/requests/blob/master/requests/api.py
                  If no timeout is provided, it is set to 90 by default.
    """

    authed_session = AuthorizedSession(CREDENTIALS)

    # Set the default timeout, if missing
    if "timeout" not in kwargs:
        kwargs["timeout"] = 90

    return authed_session.request(method, url, **kwargs)


def trigger_dag(web_server_url: str, dag_id: str, data: dict) -> str:
    """
    Make a request to trigger a dag using the stable Airflow 2 REST API.
    https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/stable-rest-api-ref.html

    Args:
      web_server_url: The URL of the Airflow 2 web server.
      dag_id: The DAG ID.
      data: Additional configuration parameters for the DAG run (json).
    """

    endpoint = f"api/v1/dags/{dag_id}/dagRuns"
    request_url = f"{web_server_url}/{endpoint}"
    json_data = {"conf": data}

    response = make_composer2_web_server_request(
        request_url, method="POST", json=json_data
    )

    if response.status_code == 403:
        raise requests.HTTPError(
            "You do not have a permission to perform this operation. "
            "Check Airflow RBAC roles for your account."
            f"{response.headers} / {response.text}"
        )
    elif response.status_code != 200:
        response.raise_for_status()
    else:
        return response.text

Fügen Sie den folgenden Code in die Datei main.py ein. Ersetzen Sie den Wert der Variablen web_server_url durch die zuvor abgerufene Adresse des Airflow-Webservers.

# Copyright 2021 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

"""
Trigger a DAG in a Cloud Composer 2 environment in response to an event,
using Cloud Functions.
"""

from typing import Any

import composer2_airflow_rest_api

def trigger_dag_gcf(data, context=None):
    """
    Trigger a DAG and pass event data.

    Args:
      data: A dictionary containing the data for the event. Its format depends
      on the event.
      context: The context object for the event.

    For more information about the arguments, see:
    https://cloud.google.com/functions/docs/writing/background#function_parameters
    """

    # TODO(developer): replace with your values
    # Replace web_server_url with the Airflow web server address. To obtain this
    # URL, run the following command for your environment:
    # gcloud composer environments describe example-environment \
    #  --location=your-composer-region \
    #  --format="value(config.airflowUri)"
    web_server_url = (
        "https://example-airflow-ui-url-dot-us-central1.composer.googleusercontent.com"
    )
    # Replace with the ID of the DAG that you want to run.
    dag_id = 'composer_sample_trigger_response_dag'

    composer2_airflow_rest_api.trigger_dag(web_server_url, dag_id, data)

Java

Fügen Sie den folgenden Code in die Datei Example.java ein. Ersetzen Sie den Wert der Variablen webServerUrl durch die zuvor abgerufene Adresse des Airflow-Webservers.


// Copyright 2022 Google LLC
//
// Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
// you may not use this file except in compliance with the License.
// You may obtain a copy of the License at
//
//     https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
//
// Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
// distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
// WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
// See the License for the specific language governing permissions and
// limitations under the License.

package com.example;

import com.example.Example.GcsEvent;
import com.google.api.client.http.GenericUrl;
import com.google.api.client.http.HttpContent;
import com.google.api.client.http.HttpRequest;
import com.google.api.client.http.HttpRequestFactory;
import com.google.api.client.http.HttpResponse;
import com.google.api.client.http.HttpResponseException;
import com.google.api.client.http.javanet.NetHttpTransport;
import com.google.api.client.http.json.JsonHttpContent;
import com.google.api.client.json.gson.GsonFactory;
import com.google.auth.http.HttpCredentialsAdapter;
import com.google.auth.oauth2.GoogleCredentials;
import com.google.cloud.functions.BackgroundFunction;
import com.google.cloud.functions.Context;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.logging.Logger;

/**
 * Cloud Function that triggers an Airflow DAG in response to an event (in
 * this case a Cloud Storage event).
 */
public class Example implements BackgroundFunction<GcsEvent> {
  private static final Logger logger = Logger.getLogger(Example.class.getName());

  // TODO(developer): replace with your values
  // Replace webServerUrl with the Airflow web server address. To obtain this
  // URL, run the following command for your environment:
  // gcloud composer environments describe example-environment \
  //  --location=your-composer-region \
  //  --format="value(config.airflowUri)"
  @Override
  public void accept(GcsEvent event, Context context) throws Exception {
    String webServerUrl = "https://example-airflow-ui-url-dot-us-central1.composer.googleusercontent.com";
    String dagName = "composer_sample_trigger_response_dag";
    String url = String.format("%s/api/v1/dags/%s/dagRuns", webServerUrl, dagName);

    logger.info(String.format("Triggering DAG %s as a result of an event on the object %s.",
      dagName, event.name));
    logger.info(String.format("Triggering DAG via the following URL: %s", url));

    GoogleCredentials googleCredentials = GoogleCredentials.getApplicationDefault()
        .createScoped("https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform");
    HttpCredentialsAdapter credentialsAdapter = new HttpCredentialsAdapter(googleCredentials);
    HttpRequestFactory requestFactory =
      new NetHttpTransport().createRequestFactory(credentialsAdapter);

    Map<String, Map<String, String>> json = new HashMap<String, Map<String, String>>();
    Map<String, String> conf = new HashMap<String, String>();
    conf.put("bucket", event.bucket);
    conf.put("name", event.name);
    conf.put("generation", event.generation);
    conf.put("operation", context.eventType());
    json.put("conf", conf);
    HttpContent content = new JsonHttpContent(new GsonFactory(), json);
    HttpRequest request = requestFactory.buildPostRequest(new GenericUrl(url), content);
    request.getHeaders().setContentType("application/json");
    HttpResponse response;
    try {
      response = request.execute();
      int statusCode = response.getStatusCode();
      logger.info("Response code: " + statusCode);
      logger.info(response.parseAsString());
    } catch (HttpResponseException e) {
      // https://cloud.google.com/java/docs/reference/google-http-client/latest/com.google.api.client.http.HttpResponseException
      logger.info("Received HTTP exception");
      logger.info(e.getLocalizedMessage());
      logger.info("- 400 error: wrong arguments passed to Airflow API");
      logger.info("- 401 error: check if service account has Composer User role");
      logger.info("- 403 error: check Airflow RBAC roles assigned to service account");
      logger.info("- 404 error: check Web Server URL");
    } catch (Exception e) {
      logger.info("Received exception");
      logger.info(e.getLocalizedMessage());
    }
  }

  /** Details of the storage event. */
  public static class GcsEvent {
    /** Bucket name. */
    String bucket;
    /** Object name. */
    String name;
    /** Object version. */
    String generation;
  }
}

Funktion testen

So prüfen Sie, ob die Funktion und der DAG wie vorgesehen funktionieren:

  1. Warten Sie, bis die Funktion bereitgestellt ist.
  2. Laden Sie eine Datei in Ihren Cloud Storage-Bucket hoch. Alternativ können Sie die Funktion manuell auslösen. Dazu wählen Sie in der Google Cloud Console die Aktion Funktion testen aus.
  3. Prüfen Sie die DAG-Seite in der Airflow-Weboberfläche. Der DAG sollte eine aktive oder bereits abgeschlossene DAG-Ausführung haben.
  4. Prüfen Sie in der Airflow-UI die Aufgabenlogs für diese Ausführung. Die Aufgabe print_gcs_info sollte die von der Funktion empfangenen Daten an die Logs ausgeben:

Python 

[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

Java 

[2023-02-08, 08:00:09 UTC] {subprocess.py:86} INFO - Output:
[2023-02-08, 08:00:09 UTC] {subprocess.py:93} INFO - {bucket: example-storage-for-gcf-triggers, generation: 1675843189006715, name: file.txt, operation: google.storage.object.create}
[2023-02-08, 08:00:09 UTC] {subprocess.py:97} INFO - Command exited with return code 0

Nächste Schritte