Attivazione dei DAG con Cloud Functions

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Questa pagina descrive come utilizzare le funzioni di Cloud Run per attivare i DAG di Cloud Composer in risposta agli eventi.

Apache Airflow è progettato per eseguire i DAG secondo una pianificazione regolare, ma puoi anche attivarli in risposta a eventi. Un modo per farlo è utilizzare funzioni Cloud Run per attivare i DAG di Cloud Composer quando si verifica un evento specifico.

L'esempio in questa guida esegue un DAG ogni volta che si verifica una modifica in un nel bucket Cloud Storage. Modifiche a qualsiasi oggetto in un trigger di bucket una funzione. Questa funzione invia una richiesta all'API REST Airflow del tuo nell'ambiente Cloud Composer. Airflow elabora questa richiesta e esegue un DAG. Il DAG restituisce le 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 poiché non è possibile configurare la connettività dalle funzioni Cloud Run al server web Airflow in queste configurazioni.

In Cloud Composer 2, puoi utilizzare un altro approccio: Attiva i DAG utilizzando le funzioni di Cloud Run e i messaggi Pub/Sub

Abilita le API per il tuo progetto

Console

Enable the Cloud Composer and Cloud Run functions APIs.

Enable the APIs

gcloud

Enable the Cloud Composer and Cloud Run functions APIs: 

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

Abilita l'API REST 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.

Consenti le chiamate API all'API REST di Airflow utilizzando il controllo dell'accesso al server web

Le funzioni Cloud Run possono contattare l'API REST di Airflow utilizzando un indirizzo IPv4 o IPv6.

Se non sei sicuro di quale sarà l'intervallo IP chiamante, utilizza un intervallo IP predefinito di configurazione del controllo dell'accesso al server web, che è All IP addresses have access (default) per non bloccare accidentalmente le tue funzioni di Cloud Run.

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.

Ottenere l'URL del server web di Airflow

Questo esempio invia richieste all'API REST all'endpoint del server web Airflow. Utilizza l'URL del server web Airflow nel codice della funzione Cloud.

Console

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

    Vai ad Ambienti

  2. Fai clic sul nome dell'ambiente.

  3. Nella pagina Dettagli ambiente, vai alla Scheda Configurazione dell'ambiente.

  4. L'URL del server web Airflow è elencato nella UI web di Airflow molto utile.

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.

Caricare un DAG nell'ambiente

Carica un DAG nel tuo ambiente. Il DAG di esempio seguente restituisce la configurazione dell'esecuzione del DAG ricevuta. Tu attivare questo DAG da una funzione, che creerai più avanti in questa guida.

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 }}"
    )

Esegui il deployment di una funzione Cloud Functions che attiva il DAG

Puoi eseguire il deployment di una Cloud Function utilizzando il linguaggio che preferisci, supportato da le funzioni di Cloud Run o Cloud Run. Questo tutorial dimostra la funzione Cloud Function implementata in Python e Java.

Specifica i parametri di configurazione della funzione Cloud

  • Trigger. Per questo esempio, seleziona un attivatore 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 gli scopi di questo esempio, ti consigliamo di disattivare questa opzione. Se utilizzi la tua funzione in un ambiente di produzione, attiva questa opzione per gestire gli errori temporanei.

  • Account di servizio di runtime, nel Sezione Impostazioni runtime, build, connessioni e sicurezza. Utilizza una delle seguenti opzioni le seguenti opzioni, a seconda delle tue preferenze:

    • Seleziona Account di servizio predefinito Compute Engine. Con le autorizzazioni IAM predefinite, questo account può eseguire funzioni che accedono agli ambienti Cloud Composer.

    • Crea un account di servizio personalizzato con il ruolo Utente Composer e specificalo come account di servizio di runtime per questa funzione. Questa opzione rispetta le regole minime del privilegio.

  • Runtime e punto di ingresso, nel passaggio Codice:

    • (Python) Quando aggiungi codice per questo esempio, seleziona il runtime Python 3.7 o versioni successive e specifica trigger_dag_gcf come punto di ingresso.

    • (Java) Quando aggiungi il codice per questo esempio, seleziona il pulsante Java 17 runtime e specifica com.example.Example come punto di ingresso.

Aggiungi requisiti

Python

Specifica le dipendenze nel file requirements.txt:

google-auth==2.19.1
requests==2.32.2

Java

Aggiungi le seguenti dipendenze alla sezione dependencies in pom.xml generate dalla UI di Google Cloud Functions.

    <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

Aggiungi il codice per attivare i DAG utilizzando l'API REST di Airflow. Crea un file denominato composer2_airflow_rest_api.py e inserisci al suo interno il codice per effettuare chiamate all'API REST di Airflow.

Non modificare le variabili. La funzione Cloud Functions importa questo file 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

Inserisci il seguente codice nel file main.py. Sostituisci il valore della variabile web_server_url con l'indirizzo del server web Airflow ottenuto in precedenza.

# 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

Inserisci il seguente codice nel file Example.java. Sostituisci il valore del parametro webServerUrl con l'indirizzo del server web Airflow che hai ottenuti in precedenza.


// 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;
  }
}

Testa la funzione

Per verificare che la funzione e il DAG funzionino come previsto:

  1. Attendi il deployment della funzione.
  2. Carica un file nel bucket Cloud Storage. In alternativa, puoi può attivare la funzione manualmente selezionando il pulsante Testa la funzione nella console Google Cloud.
  3. Controlla la pagina DAG nell'interfaccia web di Airflow. Il DAG deve avere un'esecuzione del DAG attiva o già completata.
  4. Nell'interfaccia utente di Airflow, controlla i log delle attività per questa esecuzione. Dovresti vedere che l'attività print_gcs_info restituisca i dati ricevuti dalla funzione ai log:

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

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