Test dei DAG

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Prima di eseguire il deployment dei DAG in produzione, puoi esegui i sottocomandi dell'interfaccia a riga di comando di Airflow per analizzare il codice DAG nello stesso contesto in cui viene eseguito il DAG.

Testa i DAG in locale con lo strumento dell'interfaccia a riga di comando dello sviluppo locale di Composer

Strumento di interfaccia a riga di comando per lo sviluppo locale di Composer, che semplifica Sviluppo di DAG di Apache Airflow per Cloud Composer 2 mediante l'esecuzione di un flusso di lavoro Airflow in locale. Questo ambiente Airflow locale utilizza l'immagine di un una versione specifica di Cloud Composer 2.

Puoi sviluppare e testare i tuoi DAG utilizzando questo ambiente Airflow locale e e trasferire i DAG nell'ambiente Cloud Composer di test. Il resto di questa guida descrive il test dei DAG in un test nell'ambiente Cloud Composer.

Test durante la creazione del DAG

Puoi eseguire una singola istanza di attività in locale e visualizzare l'output del log. La visualizzazione dell'output consente di verificare la presenza di errori di sintassi e delle attività. I test in locale non controllano le dipendenze né comunicano lo stato al database.

Ti consigliamo di inserire i DAG in una cartella data/test nel tuo ambiente di test.

Crea una directory di test

Nel bucket del tuo ambiente, crea una directory di test in cui copia i DAG.

gsutil cp -r BUCKET_NAME/dags \
  BUCKET_NAME/data/test

Sostituisci quanto segue:

  • BUCKET_NAME: il nome del bucket associato al tuo nell'ambiente Cloud Composer.

Esempio:

gsutil cp -r gs://us-central1-example-environment-a12bc345-bucket/dags \
  gs://us-central1-example-environment-a12bc345-bucket/data/test

Per ulteriori informazioni sul caricamento dei DAG, vedi Aggiungi e aggiorna i DAG.

Verificare la presenza di errori di sintassi

Per verificare la presenza di errori di sintassi nei DAG che hai caricato in /data/test inserisci il seguente comando gcloud:

gcloud composer environments run \
  ENVIRONMENT_NAME \
  --location ENVIRONMENT_LOCATION \
  dags list -- --subdir /home/airflow/gcs/data/test

Sostituisci quanto segue:

  • ENVIRONMENT_NAME: il nome dell'ambiente.
  • ENVIRONMENT_LOCATION: la regione in cui si trova l'ambiente.

Verificare la presenza di errori nelle attività

Per verificare la presenza di errori specifici delle attività nei DAG che hai caricato nell'/data/test esegui questo comando gcloud:

gcloud composer environments run \
  ENVIRONMENT_NAME \
  --location ENVIRONMENT_LOCATION \
  tasks test -- --subdir /home/airflow/gcs/data/test \
  DAG_ID TASK_ID \
  DAG_EXECUTION_DATE

Sostituisci quanto segue:

  • ENVIRONMENT_NAME: il nome dell'ambiente.
  • ENVIRONMENT_LOCATION: la regione in cui si trova l'ambiente.
  • DAG_ID: l'ID del DAG.
  • TASK_ID: l'ID dell'attività.
  • DAG_EXECUTION_DATE: la data di esecuzione del DAG. Questa data è in uso per la creazione di modelli. Indipendentemente dalla data specificata qui, il DAG viene eseguita immediatamente.

Esempio:

gcloud composer environments run \
  example-environment \
  --location us-central1 \
  tasks test -- --subdir /home/airflow/gcs/data/test \
  hello_world print_date 2021-04-22

Aggiornamento e test di un DAG di cui è stato eseguito il deployment

Per testare gli aggiornamenti dei DAG nel tuo ambiente di test:

  1. Copia in data/test il DAG di cui hai eseguito il deployment che vuoi aggiornare.
  2. Aggiorna il DAG.
  3. Testa il DAG.
    1. Verifica la presenza di errori di sintassi.
    2. Verifica la presenza di errori specifici delle attività.
  4. Assicurati che il DAG venga eseguito correttamente.
  5. Disattiva il DAG nel tuo ambiente di test.
    1. Vai alla UI di Airflow > dei DAG.
    2. Se il DAG che stai modificando viene eseguito costantemente, disattiva il DAG.
    3. Per velocizzare le attività in sospeso, fai clic sull'attività e su Contrassegna come completata.
  6. Esegui il deployment del DAG nel tuo ambiente di produzione.
    1. Disattiva il DAG nel tuo ambiente di produzione.
    2. Carica il DAG aggiornato nella cartella dags/ del tuo ambiente di produzione.

Domande frequenti per i test dei DAG

Come posso isolare le esecuzioni dei DAG nei miei ambienti di produzione e test?

Ad esempio, Airflow dispone di un repository globale di codice sorgente in dags/ condivisa condivisa da tutte le esecuzioni dei DAG. Vuoi aggiornare il codice sorgente in produzione o testare senza interferire con i DAG in esecuzione.

Airflow non fornisce un forte isolamento dei DAG. I nostri suggerimenti di mantenere una produzione separata e testare Cloud Composer per impedire ai DAG di test di interferire con la tua produzione e i DAG.

Come evitare le interferenze dei DAG quando eseguo test di integrazione da diversi rami GitHub

Usa nomi univoci per le attività per evitare interferenze. Ad esempio, puoi aggiungere un prefisso gli ID attività con il nome del ramo.

Qual è una best practice per i test di integrazione con Airflow?

Ti consigliamo di utilizzare un ambiente dedicato per i test di integrazione Airflow. Un modo per segnalare che l'esecuzione del DAG è riuscita è scrivere in un file in una cartella di Cloud Storage e quindi verifica il contenuto scenari di test di integrazione specifici.

Come posso collaborare in modo efficiente con altri collaboratori DAG?

Ogni collaboratore può avere una sottodirectory nella cartella data/ per lo sviluppo.

I DAG aggiunti alla cartella data/ non vengono raccolti automaticamente Scheduler o server web Airflow

I collaboratori DAG possono creare esecuzioni manuali di DAG utilizzando il comando gcloud composer environments run e il sottocomando test con il flag --subdir per specificare la directory di sviluppo del collaboratore.

Ad esempio:

gcloud composer environments run test-environment-name \
  tasks test -- dag-id task-id execution-date \
  --subdir /home/airflow/gcs/data/alice_dev

Come posso mantenere sincronizzati il mio ambiente di deployment e produzione?

Per gestire l'accesso:

Per eseguire il deployment dallo sviluppo alla produzione:

  • Assicurati una configurazione coerente, ad esempio variabili di ambiente e PyPI pacchetti.

  • Assicurati che gli argomenti DAG siano coerenti. Per evitare l'hardcoded, ti consigliamo di usano le macro e le variabili Airflow.

    Ad esempio:

    gcloud composer environments run test-environment-name \
  variables set -- DATA_ENDPOINT_KEY DATA_ENDPOINT_VALUE

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