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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 su una pianificazione regolare, ma puoi anche attivare i DAG in risposta agli eventi. Un modo per farlo è utilizzare Funzioni Cloud Run da attivare I DAG di Cloud Composer quando si verifica un evento specificato.
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 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.
gcloud
Enable the Cloud Composer and Cloud Run functions APIs:
gcloud services enable cloudfunctions.googleapis.comcomposer.googleapis.com
Abilita l'API REST Airflow
A seconda della versione di 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.
- Per Airflow 1, abilitare l'API REST sperimentale.
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 Airflow utilizzando 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 in in un bucket Cloud Storage. crea un nuovo bucket da usare in questo esempio.
Recupera l'URL del server web Airflow
In questo esempio vengono effettuate richieste API REST all'endpoint del server web di Airflow.
Utilizza la parte dell'URL dell'interfaccia web di Airflow prima di .appspot.com
nella
il codice della Cloud Function.
Console
Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.
Fai clic sul nome dell'ambiente.
Nella pagina Dettagli ambiente, vai alla Scheda Configurazione dell'ambiente.
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.
Ottieni il client_id del proxy IAM
Per effettuare una richiesta all'endpoint API REST di Airflow, la funzione richiede l'ID client del proxy Identity and Access Management che protegge il server web di Airflow.
Cloud Composer non fornisce direttamente queste informazioni. Invece, effettuare una richiesta non autenticata al server web Airflow e acquisire ID client dell'URL di reindirizzamento:
cURL
curl -v AIRFLOW_URL 2>&1 >/dev/null | grep -o "client_id\=[A-Za-z0-9-]*\.apps\.googleusercontent\.com"
Sostituisci AIRFLOW_URL
con l'URL dell'interfaccia web di Airflow.
Nell'output, cerca la stringa successiva a client_id
. Ad esempio:
client_id=836436932391-16q2c5f5dcsfnel77va9bvf4j280t35c.apps.googleusercontent.com
Python
Salva il seguente codice in un file denominato get_client_id.py
. Inserisci i valori per project_id
, location
e composer_environment
, quindi esegui il codice in Cloud Shell o nel tuo ambiente locale.
Caricare un DAG nell'ambiente
Carica un DAG nel tuo ambiente. Il DAG di esempio seguente restituisce la configurazione dell'esecuzione del DAG ricevuta. Puoi attivare questo DAG da una funzione che crei più avanti in questa guida.
Esegui il deployment di una Cloud Function 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 Functions
Attiva. Per questo esempio, seleziona un attivatore che funzioni quando viene creato un nuovo oggetto in un bucket o viene sovrascritto un oggetto esistente.
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. Ti consigliamo di disabilitare questa opzione per gli scopi di questo esempio. Se utilizzi la tua funzione in un ambiente di produzione, abilita 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 impostazione predefinita autorizzazioni IAM, questo account può eseguire funzioni per accedere agli ambienti Cloud Composer.
Crea un account di servizio personalizzato che ha il ruolo Utente Composer e lo specifichi come runtime l'account di servizio per questa funzione. Questa opzione rispetta le regole minime del privilegio.
Runtime e punto di ingresso, nel passaggio Codice. Quando aggiungi codice per questo esempio, seleziona il runtime Python 3.7 o versioni successive e specifica
trigger_dag
come punto di accesso.
Aggiungi requisiti
Specifica le dipendenze nel file requirements.txt
:
Inserisci il seguente codice nel file main.py
ed esegui le seguenti sostituzione:
Sostituisci il valore della variabile
client_id
con il valoreclient_id
che hai ottenuto in precedenza.Sostituisci il valore della variabile
webserver_id
con il tuo progetto tenant che fa parte dell'URL dell'interfaccia web di Airflow prima.appspot.com
. In precedenza hai ottenuto l'URL dell'interfaccia web di Airflow.Specifica la versione dell'API REST Airflow che utilizzi:
- Se utilizzi l'API REST Airflow stabile, imposta
USE_EXPERIMENTAL_API
suFalse
. - Se utilizzi l'API REST Airflow sperimentale, non sono necessarie modifiche. La
La variabile
USE_EXPERIMENTAL_API
è già impostata suTrue
.
- Se utilizzi l'API REST Airflow stabile, imposta
Testa la funzione
Per verificare che la funzione e il DAG funzionino come previsto:
- Attendi il deployment della funzione.
- 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.
- Controlla la pagina DAG nell'interfaccia web di Airflow. Il DAG deve avere un'esecuzione del DAG attiva o già completata.
- Nella UI di Airflow, controlla i log delle attività per questa esecuzione. Dovresti vedere
che il task
print_gcs_info
estrae i dati ricevuti dalla funzione nei log:
[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
Passaggi successivi
- Accedi alla UI di Airflow
- Accedi all'API REST Airflow
- Scrivi i DAG
- Scrivere funzioni Cloud Run
- Trigger di Cloud Storage