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Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Cloud Run-Funktionen verwenden, um Cloud Composer-DAGs als Reaktion auf Ereignisse auszulösen.
Apache Airflow ist so konzipiert, dass DAGs nach einem regelmäßigen Zeitplan ausgeführt werden. Sie können aber auch DAGs in Reaktion auf Ereignisse auslösen. Eine Möglichkeit, dies zu tun, Auszulösende Cloud Run-Funktionen Cloud Composer-DAGs, wenn ein bestimmtes Ereignis eintritt.
Im vorliegenden Beispiel wird bei jeder Änderung an einem Cloud Storage-Bucket ein DAG ausgeführt. Änderungen an einem Objekt in einem Bucket lösen eine Funktion aus. Diese Funktion sendet eine Anfrage an die Airflow REST API Ihres 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 Konfigurationen mit privaten IP-Adressen und VPC Service Controls, da in diesen Konfigurationen keine Verbindung von Cloud Run-Funktionen zum Airflow-Webserver konfiguriert werden kann.
In Cloud Composer 2 können Sie einen anderen Ansatz verwenden: DAGs mit Cloud Run-Funktionen und Pub/Sub-Nachrichten auslösen
Die APIs für Ihr Projekt aktivieren
Console
Enable the Cloud Composer and Cloud Run functions APIs.
gcloud
Enable the Cloud Composer and Cloud Run functions APIs:
gcloud services enable cloudfunctions.googleapis.comcomposer.googleapis.com
Airflow REST API aktivieren
Je nach Airflow-Version:
- Für Airflow 2 ist die stabile REST API bereits standardmäßig aktiviert. Wenn die stabile API in Ihrer Umgebung deaktiviert ist, aktivieren Sie sie.
- Aktivieren Sie für Airflow 1 die experimentelle REST API.
API-Aufrufe an Airflow REST API mit Webserver-Zugriffssteuerung zulassen
Cloud Run-Funktionen können die Airflow REST API entweder über IPv4 oder IPv6-Adresse.
Wenn Sie sich nicht sicher sind, welcher IP-Bereich aufgerufen wird, verwenden Sie in der Webserver-Zugriffssteuerung die Standardkonfigurationsoption All IP addresses have access (default)
, um Ihre Cloud Run-Funktionen nicht versehentlich zu blockieren.
Cloud Storage-Bucket erstellen
In diesem Beispiel wird als Reaktion auf Änderungen in einem Cloud Storage-Bucket ein DAG ausgelöst. Erstellen Sie einen neuen Bucket, den Sie in diesem Beispiel verwenden können.
URL des Airflow-Webservers abrufen
In diesem Beispiel werden REST API-Anfragen an den Airflow-Webserver-Endpunkt gesendet.
Sie verwenden den Teil der URL der Airflow-Weboberfläche vor .appspot.com
in Ihrem
Cloud Function-Code
Console
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Umgebungen auf.
Klicken Sie auf den Namen Ihrer Umgebung.
Wechseln Sie auf der Seite Umgebungsdetails zur Tab Umgebungskonfiguration:
Die URL des Airflow-Webservers wird in der Airflow-Web-UI aufgeführt. ein.
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.
client_id des IAM-Proxys abrufen
Um eine Anfrage an den Airflow REST API-Endpunkt zu senden, benötigt die Funktion die Client-ID des Identity and Access Management-Proxys, der den Airflow-Webserver schützt.
Cloud Composer stellt diese Informationen nicht direkt zur Verfügung. Stattdessen eine nicht authentifizierte Anfrage an den Airflow-Webserver senden und Client-ID aus der Weiterleitungs-URL:
cURL
curl -v AIRFLOW_URL 2>&1 >/dev/null | grep -o "client_id\=[A-Za-z0-9-]*\.apps\.googleusercontent\.com"
Ersetzen Sie AIRFLOW_URL
durch die URL der Airflow-Weboberfläche.
Suchen Sie in der Ausgabe nach dem String nach client_id
. Beispiel:
client_id=836436932391-16q2c5f5dcsfnel77va9bvf4j280t35c.apps.googleusercontent.com
Python
Speichern Sie den folgenden Code in einer Datei mit dem Namen get_client_id.py
. Geben Sie die Werte für project_id
, location
und composer_environment
ein und führen Sie den Code dann in Cloud Shell oder in Ihrer lokalen Umgebung aus.
DAG in Ihre Umgebung hochladen
Laden Sie einen DAG in Ihre Umgebung hoch. Der folgende Beispiel-DAG gibt die empfangene DAG-Ausführungskonfiguration aus. Ich diesen DAG über eine Funktion auslösen, die Sie später in diesem Leitfaden erstellen.
Cloud Functions-Funktion bereitstellen, die den DAG auslöst
Sie können eine Cloud-Funktion in der von Ihnen bevorzugten Sprache bereitstellen, die von Cloud Run-Funktionen oder Cloud Run unterstützt wird. In dieser Anleitung wird ein In Python implementierte Cloud Functions-Funktion und Java
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 eine Produktionsumgebung haben, aktivieren Sie diese Option, vorübergehende Fehler beheben.
Laufzeitdienstkonto in der Bereich Laufzeit, Build, Verbindungen und Sicherheitseinstellungen: Verwenden Sie je nach Bedarf eine der folgenden Optionen:
Wählen Sie das Compute Engine-Standarddienstkonto aus. Mit den standardmäßigen IAM-Berechtigungen 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 den Mindestanforderungen Prinzip der Gleichberechtigung.
Laufzeit und Einstiegspunkt im Schritt Code Wenn Sie Code für dieses Beispiel hinzufügen, wählen Sie die Laufzeit Python 3.7 oder höher aus und geben Sie
trigger_dag
als Einstiegspunkt an.
Anforderungen hinzufügen
Geben Sie die Abhängigkeiten in der Datei requirements.txt
an:
Fügen Sie den folgenden Code in die Datei main.py
ein und nehmen Sie Folgendes vor:
Ersatz:
Ersetzen Sie den Wert der Variablen
client_id
durch den Wert vonclient_id
die Sie zuvor erhalten haben.Ersetzen Sie den Wert der Variable
webserver_id
durch die Mandantenprojekt-ID, die Teil der URL der Airflow-Weboberfläche vor.appspot.com
ist. Sie haben die URL der Airflow-Weboberfläche bereits ermittelt.Geben Sie die von Ihnen verwendete Airflow REST API-Version an:
- Wenn Sie die stabile Airflow API verwenden, legen Sie die Variable
USE_EXPERIMENTAL_API
aufFalse
fest. - Wenn Sie die experimentelle Airflow REST API verwenden, sind keine Änderungen erforderlich. Die Variable
USE_EXPERIMENTAL_API
ist bereits aufTrue
festgelegt.
- Wenn Sie die stabile Airflow API verwenden, legen Sie die Variable
Funktion testen
So prüfen Sie, ob Ihre Funktion und DAG wie vorgesehen funktionieren:
- Warten Sie, bis die Funktion bereitgestellt ist.
- Laden Sie eine Datei in Ihren Cloud Storage-Bucket hoch. Alternativ können Sie die Funktion manuell auslösen, indem Sie in der Google Cloud Console die Aktion Funktion testen für diese auswählen.
- DAG-Seite prüfen auf der Airflow-Weboberfläche. Der DAG sollte eine aktive oder bereits abgeschlossene DAG-Ausführung haben.
- Prüfen Sie in der Airflow-Benutzeroberfläche die Aufgabenprotokolle für diesen Lauf. Sie sollten sehen, dass die Aufgabe
print_gcs_info
die von der Funktion empfangenen Daten in die Protokolle ausgibt:
[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
Nächste Schritte
- Airflow-UI aufrufen
- Airflow REST API aufrufen
- DAGs schreiben
- Cloud Run-Funktionen schreiben
- Google Cloud Storage-Trigger