Cloud Composer の Python 依存関係をインストールする

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このページでは、Cloud Composer 環境の Python パッケージをインストールする方法について説明します。

Cloud Composer イメージのプリインストール済み PyPI パッケージとカスタム PyPI パッケージについて

Cloud Composer イメージには、プリインストール済み PyPI パッケージとカスタム PyPI パッケージの両方が含まれています。

  • プリインストールされた PyPI パッケージは、環境の Cloud Composer イメージに含まれているパッケージです。各 Cloud Composer イメージには、ご使用の Airflow と Cloud Composer のバージョンに固有の PyPI パッケージが含まれています。

  • カスタム PyPI パッケージは、プリインストールされたパッケージに加えて、環境にインストールできるパッケージです。

Cloud Composer 環境の PyPI パッケージを管理するためのオプション

オプション 使用条件
PyPI からインストールする 環境にパッケージをインストールするデフォルトの方法
パブリック IP アドレスを持つリポジトリからインストールする。 パッケージが PyPI 以外のパッケージ リポジトリでホストされている。このリポジトリにはパブリック IP アドレスがある
Artifact Registry リポジトリからインストールする パッケージが Artifact Registry リポジトリでホストされている
プロジェクトのネットワークのリポジトリからインストールする 環境は公共のインターネットにアクセスできません。パッケージは、プロジェクトのネットワークのパッケージ リポジトリでホストされています。
ローカルの Python ライブラリとしてインストールする PyPI でパッケージが見つからないため、ライブラリに外部依存関係(dist-packages など)はありません。
プラグインをインストールする このパッケージは、プラグイン固有の機能(Airflow ウェブ インターフェースの変更など)を提供します。
PythonVirtualenvOperator すべての Airflow ワーカーにパッケージをインストールしない、または、依存関係がプリインストールされているパッケージと競合する。パッケージは PyPI にあり、外部依存関係はありません。
KubernetesPodOperatorGKE の演算子 pip からインストールできない外部依存関係(dist-packages など)、または内部の pip サーバー上にある外部依存関係が必要な場合。このオプションには、追加の設定とメンテナンスが必要です。他のオプションが機能しない場合にのみ、これを考慮してください。

始める前に

  • 環境の更新オペレーションをトリガーできるロールが必要です。また、環境のサービス アカウントには、更新オペレーションの実行に十分な権限を持つロールが必要です。詳しくは、アクセス制御をご覧ください。
  • ご使用の環境が VPC Service Controls の境界で保護されている場合に PyPI の依存関係をインストールするには、サービス境界によって保護されているサービスへのアクセス権とともに追加のユーザー ID を付与し、プライベート PyPI リポジトリに対するサポートを有効にする必要があります。
  • 要件は PEP-508 で指定された形式に従う必要があります。各要件は、小文字で指定され、オプションの追加情報とバージョン指定子とともにパッケージ名で構成されます。
  • PyPI 依存関係の更新により、Artifact Registry に Docker イメージが生成されます。

  • 依存関係の競合が原因で更新が失敗した場合は、既存の依存関係内で環境が引き続き実行します。オペレーションが成功すると、DAG に新しくインストールされた Python 依存関係の使用を開始できます。

PyPI パッケージの一覧を表示する

環境のパッケージのリストは、複数の形式で取得できます。

プリインストールされているパッケージを表示する

環境にプリインストールされているパッケージのリストを表示するには、環境の Cloud Composer イメージのパッケージの一覧表示をご覧ください。

すべてのパッケージを表示

環境内のすべてのパッケージ(プリインストール済みとカスタムの両方)を表示するには:

gcloud

次の gcloud CLI コマンドは、環境内の Airflow ワーカーに対する python -m pip list コマンドの結果を返します。python -m pipdeptree --warn コマンドの結果を取得するには、--tree 引数を使用します。

gcloud beta composer environments list-packages \
    ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION

次のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_NAME を環境の名前にする。
  • LOCATION は、環境が配置されているリージョン。

カスタム PyPI パッケージを表示する

Console

  1. Google Cloud Console で [環境] ページに移動します。

    [環境] に移動

  2. 環境のリストで、ご利用の環境の名前をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。

  3. [PyPI パッケージ] タブに移動します。

gcloud

gcloud composer environments describe ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  --format="value(config.softwareConfig.pypiPackages)"

以下のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_NAME を環境の名前にする。
  • LOCATION は、環境が配置されているリージョン。

Cloud Composer 環境にカスタム パッケージをインストールする

このセクションでは、環境にカスタム パッケージをインストールするためのさまざまな方法について説明します。

PyPI からパッケージをインストールする

外部の依存関係がない場合や、プリインストールされているパッケージと競合しない場合は、Python パッケージ インデックスからインストールできます。

環境の Python 依存関係を追加、更新、削除するには、次の手順を行います。

Console

  1. Google Cloud Console で [環境] ページに移動します。

    [環境] に移動

  2. 環境のリストで、ご利用の環境の名前をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。

  3. [PyPI パッケージ] タブに移動します。

  4. [編集] をクリックします。

  5. [パッケージを追加] をクリックします。

  6. [PyPI パッケージ] セクションで、オプションの追加情報とバージョン指定子とともにパッケージ名を指定します。

    例:

    • scikit-learn
    • scipy>=0.13.3
    • nltk[machine_learning]
  7. [保存] をクリックします。

gcloud

gcloud CLI には、カスタムの PyPI パッケージを使用して作業するためのいくつかの引数があります。

  • --update-pypi-packages-from-file は、既存のすべてのカスタム PyPI パッケージを、指定されたパッケージに置き換えます。指定しないパッケージは削除されます。
  • --update-pypi-package は、1 つのパッケージを更新またはインストールします。
  • --remove-pypi-packages は、指定されたパッケージを削除します。
  • --clear-pypi-packages はパッケージをすべて削除します。

ファイルからの要件のインストール

requirements.txt ファイルには、個別の列に要件指定子が必要です。

次に例を示します。

scipy>=0.13.3
scikit-learn
nltk[machine_learning]

環境を更新し、--update-pypi-packages-from-file 引数で requirements.txt ファイルを指定します。

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
     --update-pypi-packages-from-file requirements.txt

次のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_NAME を環境の名前にする。
  • LOCATION は、環境が配置されているリージョン。

1 つのパッケージのインストール

環境を更新し、--update-pypi-package 引数でパッケージ、バージョン、その他情報を指定します。

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
     --update-pypi-package PACKAGE_NAMEEXTRAS_AND_VERSION

次のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_NAME を環境の名前にする。
  • LOCATION は、環境が配置されているリージョン。
  • PACKAGE_NAME はパッケージの名前に置き換えます。
  • EXTRAS_AND_VERSION は、オプションのバージョンと追加の指定子に置き換えます。バージョンとその他情報を省略するには、空の値を指定します。

例:

gcloud composer environments update example-environment \
    --location us-central1 \
    --update-pypi-package "scipy>=0.13.3"

パッケージの削除

環境を更新し、--remove-pypi-packages 引数に削除するパッケージを指定します。

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
     --remove-pypi-packages PACKAGE_NAMES

次のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_NAME を環境の名前にする。
  • LOCATION は、環境が配置されているリージョン。
  • PACKAGE_NAMES は、パッケージのカンマ区切りのリストに置き換えます。

例:

gcloud composer environments update example-environment \
    --location us-central1 \
    --remove-pypi-packages scipy,scikit-learn

API

environments.patch API リクエストを作成します。

このリクエストで次のように操作します。

  1. updateMask パラメータで、マスクを指定します。

    • config.softwareConfig.pypiPackages マスクを使用して、既存のすべてのパッケージを指定パッケージに置き換えます。指定しないパッケージは削除されます。
    • 特定のパッケージを追加または更新するには、config.softwareConfig.envVariables.PACKAGE_NAME を使用します。複数のパッケージを追加または更新するには、複数のマスクをカンマで指定します。
  2. リクエストの本文で、パッケージと、バージョンと追加情報の値を指定します。

    {
      "config": {
        "softwareConfig": {
          "pypiPackages": {
            "PACKAGE_NAME": "EXTRAS_AND_VERSION"
          }
        }
      }
    }
    

    次のように置き換えます。

    • PACKAGE_NAME はパッケージの名前に置き換えます。
    • EXTRAS_AND_VERSION は、オプションのバージョンと追加の指定子に置き換えます。バージョンとその他情報を省略するには、空の値を指定します。
    • 複数のパッケージを追加するには、パッケージの追加エントリを pypiPackages に加えます。

例:

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.softwareConfig.pypiPackages.EXAMPLE_PACKAGE,
// config.softwareConfig.pypiPackages.ANOTHER_PACKAGE
{
  "config": {
    "softwareConfig": {
      "pypiPackages": {
        "EXAMPLE_PACKAGE": "",
        "ANOTHER_PACKAGE": ">=1.10.3"
      }
    }
  }
}

Terraform

software_config ブロックの pypi_packages ブロックでパッケージを指定します。

resource "google_composer_environment" "example" {
  name = "ENVIRONMENT_NAME"
  region = "LOCATION"

  config {

    software_config {

      pypi_packages = {
          PACKAGE_NAME = "EXTRAS_AND_VERSION"
      }

    }
  }
}

次のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_NAME を環境の名前にする。
  • LOCATION は、環境が配置されているリージョン。
  • PACKAGE_NAME はパッケージの名前に置き換えます。
  • EXTRAS_AND_VERSION は、オプションのバージョンと追加の指定子に置き換えます。バージョンとその他情報を省略するには、空の値を指定します。
  • 複数のパッケージを追加するには、パッケージの追加エントリを pypi_packages に加えます。

例:

resource "google_composer_environment" "example" {
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {

    software_config {
      pypi_packages = {
          scipy = ">=1.10.3"
          scikit-learn = ""
          nltk = "[machine_learning]"
      }
    }
  }
}

パブリック リポジトリからパッケージをインストールする

パブリック IP アドレスを持つ他のリポジトリでホストされているパッケージをインストールできます。

パッケージは、デフォルトの pip ツールでインストールされるように適切に構成されている必要があります。

パブリック アドレスを持つパッケージ リポジトリからインストールするには:

  1. pip.conf ファイルを作成し、必要に応じて次の情報をファイルに含めます。

    • リポジトリの URL
    • リポジトリの認証情報にアクセスする
    • デフォルト以外の pip インストール オプション

    例:

    [global]
    index-url=https://example.com/
    

    複数のリポジトリからパッケージを取得する場合は、Artifact Registry 仮想リポジトリを使用して、pip がリポジトリを検索する順序を制御します。

  2. 環境のバケットの URI を決定します

  3. 環境のバケット内の /config/pip/ フォルダに pip.conf ファイルをアップロードします。

  4. 使用可能ないずれかの方法を使用してパッケージをインストールします。

Artifact Registry リポジトリからパッケージをインストールする

プロジェクトの Artifact Registry リポジトリにパッケージを保存し、そこからインストールするように環境を構成できます。

ロールと権限を構成する:

  1. 環境のサービス アカウントに iam.serviceAccountUser ロールが必要です。

  2. Cloud Build サービス アカウントに Artifact Registry リポジトリから読み取る権限があることを確認します。

  3. VPC Service Controls を使用しているなど、プロジェクト内の他のサービスに対するアクセスが制限されている場合:

    1. Artifact Registry リポジトリにアクセスするための権限を、Cloud Build サービス アカウントではなく、環境のサービス アカウントに割り当てます。

    2. プロジェクトで Artifact Registry リポジトリへの接続が構成されていることを確認してください。

Artifact Registry リポジトリからカスタム PyPI パッケージをインストールするには:

  1. pip.conf ファイルを作成し、必要に応じて次の情報をファイルに含めます。

    • Artifact Registry リポジトリの URL
    • リポジトリの認証情報にアクセスする
    • デフォルト以外の pip インストール オプション
    • Artifact Registry リポジトリのみをパッケージのソースとして使用する場合は、index-url パラメータを再定義します。それ以外の場合は、デフォルトの PyPI パッケージ インデックス(pypi.python.org)に加えて、extra-index-url パラメータで指定したリポジトリが使用されます。

    Artifact Registry リポジトリの場合は、/simple/ をリポジトリ URL に追加します。

    [global]
    extra-index-url = https://us-central1-python.pkg.dev/example-project/example-repository/simple/
    
  2. 環境のバケット内の /config/pip/ フォルダに pip.conf ファイルをアップロードします。例: gs://us-central1-example-bucket/config/pip/pip.conf

  3. 使用可能ないずれかの方法を使用してパッケージをインストールします。

プライベート リポジトリからパッケージをインストールする

プロジェクトのネットワークでプライベート リポジトリをホストし、そこから Python パッケージをインストールする環境を構成できます。

ロールと権限を構成する:

  1. Cloud Composer 環境用のサービス アカウントには、iam.serviceAccountUser のロールが必要です。

  2. プロジェクトのネットワークのリポジトリからカスタム PyPI パッケージをインストールし、このリポジトリにパブリック IP アドレスがない場合:

    1. このリポジトリにアクセスする権限を環境のサービス アカウントに割り当てます。

    2. このリポジトリへの接続性が、プロジェクトで構成されていることを確認します。

プロジェクトのネットワークでホストされているプライベート リポジトリからパッケージをインストールするには:

  1. pip.conf ファイルを作成し、必要に応じて次の情報をファイルに含めます。

    • プロジェクトのネットワーク内にあるリポジトリの IP アドレス
    • リポジトリの認証情報にアクセスする
    • デフォルト以外の pip インストール オプション

    例:

    [global]
    extra-index-url=https://192.0.2.10/
    
  2. 環境のバケット内の /config/pip/ フォルダに pip.conf ファイルをアップロードします。例: gs://us-central1-example-bucket/config/pip/pip.conf

  3. 使用可能ないずれかの方法を使用してパッケージをインストールします。

ローカルの Python ライブラリをインストールする

社内またはローカルの Python ライブラリをインストールするには、次の手順を行います。

  1. 環境のバケットにある dags/ フォルダ内のサブディレクトリに依存関係を配置します。サブディレクトリからモジュールをインポートするには、モジュールのパス内の各サブディレクトリに __init__.py パッケージのマーカー ファイルが含まれている必要があります。

    次の例では、依存関係は coin_module.py です。

    dags/
      use_local_deps.py  # A DAG file.
      dependencies/
        __init__.py
        coin_module.py
    
  2. DAG 定義ファイルから依存関係をインポートします。

    例:

from dependencies import coin_module

共有オブジェクト ライブラリに依存するパッケージを使用する

特定の PyPI パッケージは、システムレベルのライブラリに依存します。 Cloud Composer ではシステム ライブラリはサポートされていませんが、次のオプションを使用できます。

  • KubernetesPodOperator を使用してください。Operator イメージをカスタムビルド イメージに設定します。システムの依存関係が満たされていないためインストール中にパッケージが失敗する場合は、このオプションを使用します。

  • 環境のバケットに共有オブジェクト ライブラリをアップロードします。PyPI パッケージが正常にインストールされたが実行時にエラーが発生した場合は、このオプションを使用します。

    1. PyPI 依存関係の共有オブジェクト ライブラリを手動で検索します(.so ファイル)。
    2. 環境のバケットの /plugins フォルダに共有オブジェクト ライブラリをアップロードします。
    3. 次の環境変数を設定します。 LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/airflow/gcs/plugins

プライベート IP 環境にパッケージをインストールする

このセクションでは、プライベート IP 環境にパッケージをインストールする方法について説明します。

プロジェクトの構成によっては、環境が公共のインターネットにアクセスできない場合があります。

公共のインターネットにアクセスできるプライベート IP 環境

プライベート IP 環境で公共のインターネットにアクセスできる場合は、パブリック IP 環境用のオプションを使用してパッケージをインストールできます。

インターネットにアクセスできないプライベート IP 環境

プライベート IP 環境で公共のインターネットにアクセスできない場合は、次のいずれかの方法でパッケージをインストールできます。

  • プロジェクトのネットワークでホストされているプライベート PyPI リポジトリを使用する。
  • プロジェクトのネットワーク内のプロキシ サーバー VM を使用して、公共のインターネット上の PyPI リポジトリに接続する。環境のバケット内の /config/pip/pip.conf ファイルでプロキシ アドレスを指定します。
  • パッケージの唯一のソースとして Artifact Registry リポジトリを使用する。これを行うには、前述のように index-url パラメータを再定義します。
  • セキュリティ ポリシーで VPC ネットワークから外部 IP アドレスへのアクセスを許可している場合は、Cloud NAT を構成することで、公共のインターネット上のリポジトリからのパッケージのインストールを有効にできます。
  • Python 依存関係を環境のバケット内の /dags フォルダに配置し、ローカル ライブラリとしてインストールします。依存関係ツリーが大規模な場合は、この方法は適していません。

リソース ロケーションの制限を有するプライベート IP 環境にインストールする

リソースのロケーション制限の要件に合わせてプロジェクトを維持すると、一部のツールが使用できなくなります。特に、Cloud Build はパッケージのインストールには使用できないため、公共のインターネット上のリポジトリに直接アクセスできません。

このような環境に Python 依存関係をインストールするには、インターネット接続なしのプライベート IP 環境のガイダンスに従ってください。

VPC Service Controls の境界内のプライベート IP 環境への Python 依存関係のインストール

VPC Service Controls の境界でプロジェクトを保護すると、セキュリティがさらに制限されます。特に、Cloud Build はパッケージのインストールには使用できないため、公共のインターネット上のリポジトリに直接アクセスできません。

境界内にプライベート IP 環境用の Python 依存関係をインストールするには、インターネット アクセスのないプライベート IP 環境のガイダンスに従ってください。

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