Executar um DAG do Apache Airflow no Cloud Composer 1

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Neste guia de início rápido, mostramos como criar um ambiente do Cloud Composer e execute um DAG do Apache Airflow no Cloud Composer 1.

Antes de começar

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  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. Enable the Cloud Composer API.

    Enable the API

  7. Para conseguir as permissões necessárias a fim de concluir o guia de início rápido, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto:

    Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

    Também é possível conseguir as permissões necessárias por meio de papéis personalizados ou de outros papéis predefinidos.

Criar um ambiente

  1. No console do Google Cloud, acesse a página Criar ambiente.

    Acessar "Criar ambiente"

  2. No campo Nome, use example-environment.

  3. Na lista suspensa Local, selecione uma região para o ambiente do Cloud Composer. Este guia usa a região us-central1.

  4. Para outras opções de configuração do ambiente, use os padrões fornecidos.

  5. Clique em Criar e aguarde até que o ambiente seja criado.

  6. Quando terminar, uma marca de seleção verde vai aparecer ao lado do nome do ambiente.

Criar um arquivo DAG

Um DAG do Airflow é uma coleção de tarefas organizadas que você quer programar e executar. Os DAGs são definidos em arquivos Python padrão.

Neste guia, usamos um exemplo de DAG do Airflow definido no arquivo quickstart.py. O código Python neste arquivo faz o seguinte:

  1. Cria um DAG, composer_sample_dag. Esse DAG é executado todos os dias.
  2. Executa uma tarefa, print_dag_run_conf. A tarefa imprime a configuração da execução do DAG usando o operador bash.

Salve uma cópia do arquivo quickstart.py na sua máquina local:

import datetime

from airflow import models
from airflow.operators import bash

# If you are running Airflow in more than one time zone
# see https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/timezone.html
# for best practices
YESTERDAY = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1)

default_args = {
    "owner": "Composer Example",
    "depends_on_past": False,
    "email": [""],
    "email_on_failure": False,
    "email_on_retry": False,
    "retries": 1,
    "retry_delay": datetime.timedelta(minutes=5),
    "start_date": YESTERDAY,
}

with models.DAG(
    "composer_quickstart",
    catchup=False,
    default_args=default_args,
    schedule_interval=datetime.timedelta(days=1),
) as dag:
    # Print the dag_run id from the Airflow logs
    print_dag_run_conf = bash.BashOperator(
        task_id="print_dag_run_conf", bash_command="echo {{ dag_run.id }}"
    )

faça upload do arquivo DAG para o bucket do ambiente

Todos os ambientes do Cloud Composer têm um bucket do Cloud Storage associado. Apenas programações do Airflow no Cloud Composer DAGs que estão localizados na pasta /dags neste bucket.

Para programar seu DAG, faça upload do arquivo quickstart.py da máquina local para o pasta /dags do ambiente:

  1. No console do Google Cloud, acesse a página Ambientes.

    Acessar "Ambientes"

  2. Na lista de ambientes, clique no nome do ambiente, example-environment. A página Detalhes do ambiente é aberta.

  3. Clique em Abrir pasta de DAGs. A página Detalhes do bucket é aberta.

  4. Clique em Fazer upload de arquivos e selecione sua cópia de quickstart.py.

  5. Para fazer upload do arquivo, clique em Abrir.

Conferir o DAG

Depois de fazer upload do arquivo DAG, o Airflow faz o seguinte:

  1. Analisa o arquivo DAG que você enviou. Pode levar alguns minutos para que o DAG ficar disponível para o Airflow.
  2. Adiciona o DAG à lista de DAGs disponíveis.
  3. Executa o DAG de acordo com a programação que você forneceu no arquivo DAG.

Verifique se o DAG foi processado sem erros e está disponível no Airflow na interface do DAG. A interface do DAG é a interface do Cloud Composer para visualização Informações do DAG no console do Google Cloud. O Cloud Composer também oferece Acesso à IU do Airflow, que é uma interface nativa da plataforma interface gráfica do usuário.

  1. Aguarde cerca de cinco minutos para que o Airflow tenha tempo de processar o arquivo DAG que você enviou anteriormente e concluir a primeira execução do DAG (explicado mais tarde).

  2. No console do Google Cloud, acesse a página Ambientes.

    Acessar "Ambientes"

  3. Na lista de ambientes, clique no nome do ambiente. example-environment: A página Detalhes do ambiente é aberta.

  4. Acesse a guia DAGs.

  5. Verificar se o DAG composer_quickstart está presente na lista de DAGs.

    A lista de DAGs exibe o DAG composer_quickstart com informações adicionais, como estado e horário
    Figura 1. A lista de DAGs exibe DAG composer_quickstart (clique para ampliar)

Mais detalhes da execução do DAG

Uma única execução de um DAG é chamada de execução de DAG. Airflow imediatamente executa um DAG para o DAG de exemplo porque a data de início no arquivo DAG é definido como ontem. Assim, o Airflow alcança os DAGs especificados cronograma.

O DAG de exemplo contém uma tarefa, print_dag_run_conf, que executa a echo no console. Esse comando gera metainformações sobre o DAG (identificador numérico da execução do DAG).

  1. Na guia DAGs, clique em composer_quickstart. A guia Runs do DAG é aberta.

  2. Na lista de execuções do DAG, clique na primeira entrada.

    A lista de execuções do DAG mostra as execuções recentes do DAG (a data de execução delas) e status)
    Figura 2. A lista de execuções de DAG para o DAG composer_quickstart (clique para ampliar)

  3. Os detalhes da execução do DAG são mostrados, detalhando as informações as tarefas do DAG de exemplo.

    A lista de tarefas com uma entrada print_dag_run_conf, seu início horário de término e duração
    Figura 3. A lista de tarefas que foram executadas em a execução do DAG (clique para ampliar)

  4. A seção Registros da execução do DAG lista os registros de todas as tarefas na execução do DAG. É possível conferir a saída do comando echo nos registros.

    Registro de entradas da tarefa, uma delas é a saída e a outra lista um identificador
    Figura 4. Registros da tarefa print_dag_run_conf (clique para ampliar)

Limpar

Para evitar cobranças na conta do Google Cloud pelos recursos usados nesta página, siga estas etapas.

Exclua os recursos usados neste tutorial:

  1. Exclua o ambiente do Cloud Composer:

    1. No console do Google Cloud, acesse a página Ambientes.

      Acessar "Ambientes"

    2. Selecione example-environment e clique em Excluir.

    3. Aguarde até o ambiente ser excluído.

  2. Exclua o bucket do ambiente. A exclusão do ambiente do Cloud Composer não exclui o bucket.

    1. No console do Google Cloud, acesse Armazenamento > Navegador.

      Acesse Armazenamento > Navegador

    2. Selecione o bucket do ambiente e clique em Excluir. Por exemplo, ele pode ter o nome us-central1-example-environ-c1616fe8-bucket.

  3. Exclua o disco permanente da fila do Redis do seu ambiente. A exclusão do ambiente do Cloud Composer não remove o disco permanente.

    1. No console do Google Cloud, acesse a página Compute Engine > Discos.

      Acessar "Discos"

    2. Selecione o disco permanente da fila do Redis do ambiente e clique em Excluir.

      Por exemplo, esse disco pode ser nomeado gke-us-central1-exampl-pvc-b12055b6-c92c-43ff-9de9-10f2cc6fc0ee: Os discos do Cloud Composer 1 sempre têm a Standard persistent disk tipo e o tamanho de 2 GB.

A seguir