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Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie mit Cloud Functions Cloud Composer-DAGs als Reaktion auf Ereignisse.
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 Functions-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 beliebigen Objekten in einem Bucket-Trigger eine Funktion. 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 privaten IP- und VPC Service Controls-Konfigurationen da es nicht möglich ist, die Konnektivität von Cloud Functions aus zu konfigurieren mit dem Airflow-Webserver in diesen Konfigurationen verbunden.
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.
gcloud
Aktivieren Sie die Cloud Composer and Cloud 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 Ihr in der stabilen API deaktiviert ist, Aktivieren Sie die stabile REST API.
- Aktivieren Sie für Airflow 1 die experimentelle REST API.
API-Aufrufe an Airflow REST API mit Webserver-Zugriffssteuerung zulassen
Cloud Functions kann die Airflow REST API entweder über IPv4 oder IPv6-Adresse.
Wenn Sie sich nicht sicher sind, welcher IP-Bereich der aufrufen wird, verwenden Sie einen Standardwert
Konfigurationsoption in der Webserver-Zugriffssteuerung, nämlich All IP addresses have access (default)
um Cloud Functions
nicht versehentlich zu blockieren.
Cloud Storage-Bucket erstellen
In diesem Beispiel wird ein DAG als Reaktion auf Änderungen in Cloud Storage-Bucket Neuen Bucket erstellen in diesem Beispiel verwenden.
URL des Airflow-Webservers abrufen
In diesem Beispiel werden REST API-Anfragen an den Endpunkt des Airflow-Webservers gestellt.
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, der auf client_id
folgt. Beispiel:
client_id=836436932391-16q2c5f5dcsfnel77va9bvf4j280t35c.apps.googleusercontent.com
Python
Speichern Sie den folgenden Code in einer Datei mit dem Namen get_client_id.py
. Füllen Sie Ihre
Werte für project_id
, location
und composer_environment
und führen Sie dann
den Code in Cloud Shell oder Ihrer lokalen Umgebung.
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 Function in Ihrer bevorzugten Sprache bereitstellen, die von Cloud Functions oder Cloud Run. 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 alle für die Zwecke dieses Beispiels. 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 eines der folgenden Formate: die folgenden Optionen, je nach Ihren Einstellungen:
Wählen Sie das Compute Engine-Standarddienstkonto aus. Mit Standardeinstellung IAM-Berechtigungen verfügt, kann dieses Konto Funktionen ausführen, die Auf Cloud Composer-Umgebungen zugreifen
Benutzerdefiniertes Dienstkonto erstellen der die Rolle Composer-Nutzer hat, und sie als Laufzeit angeben Dienstkonto für diese Funktion. Diese Option entspricht den Mindestanforderungen Prinzip der Gleichberechtigung.
Laufzeit und Einstiegspunkt im Schritt Code Wenn Sie Code für diese Wählen Sie beispielsweise die Python 3.7- oder eine neuere Laufzeit aus und geben Sie an,
trigger_dag
als Einstiegspunkt festlegen.
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. Die URL der Airflow-Weboberfläche haben Sie bereits abgerufen.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 die Funktion und der DAG wie vorgesehen funktionieren:
- Warten Sie, bis die Funktion bereitgestellt ist.
- Laden Sie eine Datei in Ihren Cloud Storage-Bucket hoch. Als Alternative können Sie kann die Funktion manuell auslösen. Dazu wählen Sie Funktion testen aus. in der Google Cloud Console.
- DAG-Seite prüfen auf der Airflow-Weboberfläche. Der DAG sollte eine aktive oder bereits abgeschlossene DAG-Ausführung haben.
- Prüfen Sie in der Airflow-UI die Aufgabenlogs für diese Ausführung. Sie sollten Folgendes sehen:
dass die Aufgabe
print_gcs_info
die empfangenen Daten ausgibt, von der Funktion in die Logs:
[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 Functions-Funktionen schreiben
- Google Cloud Storage-Trigger