Prérequis Comment ça marche Vue d'ensemble des dépendances Python Création d'un fichier requirements.txt Téléchargement requirements.txt vers Amazon S3 Installation de dépendances Python dans votre environnement Afficher les journaux de votre requirements.txt Quelle est la prochaine étape ?

Installation des dépendances Python

Une dépendance Python est un package ou une distribution qui n'est pas inclus dans l'installation de base d'Apache Airflow pour votre version d'Apache Airflow sur votre environnement Amazon Managed Workflows for Apache Airflow. Cette rubrique décrit les étapes à suivre pour installer les dépendances Python d'Apache Airflow dans votre MWAA environnement Amazon à l'aide d'un requirements.txt fichier de votre compartiment Amazon S3.

Table des matières

Prérequis

Vous aurez besoin des éléments suivants avant de pouvoir effectuer les étapes indiquées sur cette page.

Autorisations — Votre AWS compte doit avoir été autorisé par votre administrateur à accéder à la politique de contrôle d'mazonMWAAFullConsoleAccessaccès A pour votre environnement. En outre, votre MWAA environnement Amazon doit être autorisé par votre rôle d'exécution à accéder aux AWS ressources utilisées par votre environnement.
Accès : si vous devez accéder à des référentiels publics pour installer des dépendances directement sur le serveur Web, votre environnement doit être configuré avec un accès au serveur Web du réseau public. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Modes d'accès à Apache Airflow.
Configuration Amazon S3 — Le compartiment Amazon S3 utilisé pour stocker vos DAGs plugins personnalisés et vos dépendances Python requirements.txt doit être configuré avec l'accès public bloqué et le versionnage activé. plugins.zip

Comment ça marche

Sur AmazonMWAA, vous installez toutes les dépendances Python en téléchargeant un requirements.txt fichier dans votre compartiment Amazon S3, puis en spécifiant la version du fichier sur la MWAA console Amazon à chaque mise à jour du fichier. Amazon MWAA s'exécute pip3 install -r requirements.txt pour installer les dépendances Python sur le planificateur Apache Airflow et sur chacun des travailleurs.

Pour exécuter des dépendances Python dans votre environnement, vous devez effectuer trois opérations :

Créez un requirements.txt fichier localement.
Téléchargez le fichier local requirements.txt dans votre compartiment Amazon S3.
Spécifiez la version de ce fichier dans le champ Fichier d'exigences de la MWAA console Amazon.

Note

Si c'est la première fois que vous créez et chargez un requirements.txt fichier dans votre compartiment Amazon S3, vous devez également spécifier le chemin d'accès au fichier sur la MWAA console Amazon. Vous ne devez effectuer cette étape qu'une seule fois.

Vue d'ensemble des dépendances Python

Vous pouvez installer des suppléments Apache Airflow et d'autres dépendances Python à partir du Python Package Index (PyPi.org), des roues Python (.whl) ou des dépendances Python hébergées sur un dépôt privé conforme à PyPi/PEP-503 de votre environnement.

Emplacement et limites de taille des dépendances Python

Le planificateur Apache Airflow et les Workers recherchent les packages dans le requirements.txt fichier et les packages sont installés dans l'environnement à l'adresse. /usr/local/airflow/.local/bin

Limite de taille. Nous recommandons un requirements.txt fichier qui fait référence à des bibliothèques dont la taille combinée est inférieure à 1 Go. Plus Amazon MWAA doit installer de bibliothèques, plus le temps de démarrage d'un environnement est long. Bien qu'Amazon MWAA ne limite pas explicitement la taille des bibliothèques installées, si les dépendances ne peuvent pas être installées dans les dix minutes, le service Fargate expirera et tentera de rétablir la stabilité de l'environnement.

Création d'un fichier requirements.txt

Les étapes suivantes décrivent les étapes que nous recommandons pour créer un fichier requirements.txt localement.

Étape 1 : tester les dépendances Python à l'aide de l'MWAACLIutilitaire Amazon

L'utilitaire d'interface de ligne de commande (CLI) reproduit localement un environnement Amazon Managed Workflows pour Apache Airflow.
CLIcrée localement une image de conteneur Docker similaire à une image de MWAA production Amazon. Cela vous permet d'exécuter un environnement Apache Airflow local pour développer et tester DAGs des plugins personnalisés et des dépendances avant le déploiement sur AmazonMWAA.
Pour exécuter leCLI, reportez-vous à la section aws-mwaa-local-runnerActivé GitHub.

Deuxième étape : créer le `requirements.txt`

La section suivante décrit comment spécifier les dépendances Python à partir de l'index des packages Python dans un requirements.txt fichier.

Apache Airflow v2

Testez localement. Ajoutez des bibliothèques supplémentaires de manière itérative pour trouver la bonne combinaison de packages et de leurs versions, avant de créer un requirements.txt fichier. Pour exécuter l'MWAACLIutilitaire Amazon, consultez aws-mwaa-local-runnerle GitHub
Consultez les suppléments du package Apache Airflow. Pour consulter la liste des packages installés pour Apache Airflow v2 sur AmazonMWAA, consultez Amazon MWAA local Runner requirements.txt sur le GitHub site Web.
Ajoutez une déclaration de contraintes. Ajoutez le fichier de contraintes pour votre environnement Apache Airflow v2 en haut de votre requirements.txt fichier. Les fichiers de contraintes d'Apache Airflow spécifient les versions des fournisseurs disponibles au moment de la publication d'Apache Airflow.

À partir de la version 2.7.2 d'Apache Airflow, votre fichier d'exigences doit inclure une instruction. --constraint Si vous ne fournissez aucune contrainte, Amazon vous en MWAA indiquera une afin de garantir que les packages répertoriés dans vos exigences sont compatibles avec la version d'Apache Airflow que vous utilisez.

Dans l'exemple suivant, remplacez {environment-version} avec le numéro de version de votre environnement, et {Python-version} avec la version de Python compatible avec votre environnement.

Pour plus d'informations sur la version de Python compatible avec votre environnement Apache Airflow, consultez la section Versions d'Apache Airflow.
```
--constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-{Airflow-version}/constraints-{Python-version}.txt"
```
Si le fichier de contraintes détermine que le xyz==1.0 package n'est pas compatible avec les autres packages de votre environnement, il pip3 install échouera afin d'empêcher l'installation de bibliothèques incompatibles dans votre environnement. Si l'installation d'un package échoue, vous pouvez consulter les journaux d'erreurs de chaque composant Apache Airflow (le planificateur, le programme de travail et le serveur Web) dans le flux de journal correspondant sur Logs. CloudWatch Pour plus d'informations sur les types de journaux, consultezAfficher les journaux Airflow sur Amazon CloudWatch.
Paquets Apache Airflow. Ajoutez les extras du package et la version (==). Cela permet d'éviter que des packages portant le même nom, mais dont la version est différente, ne soient installés sur votre environnement.
```
apache-airflow[package-extra]==2.5.1
```
Bibliothèques Python. Ajoutez le nom du package et la version (==) dans votre requirements.txt fichier. Cela permet d'éviter qu'une future mise à jour de rupture de PyPi.org ne soit automatiquement appliquée.
```
library == version
```
Exemple Boto3 et psycopg2-binary
Cet exemple est fourni à des fins de démonstration. Les bibliothèques boto et psycopg2-binary sont incluses dans l'installation de base d'Apache Airflow v2 et n'ont pas besoin d'être spécifiées dans un fichier. requirements.txt
```
boto3==1.17.54
boto==2.49.0
botocore==1.20.54
psycopg2-binary==2.8.6
```
Si un package est spécifié sans version, Amazon MWAA installe la dernière version du package depuis PyPi.org. Cette version peut entrer en conflit avec les autres packages de votrerequirements.txt.

Apache Airflow v1

Testez localement. Ajoutez des bibliothèques supplémentaires de manière itérative pour trouver la bonne combinaison de packages et de leurs versions, avant de créer un requirements.txt fichier. Pour exécuter l'MWAACLIutilitaire Amazon, consultez aws-mwaa-local-runnerle GitHub
Consultez les extras du package Airflow. Consultez la liste des packages disponibles pour Apache Airflow v1.10.12 à l'adresse -3.7.txt. https://raw.githubusercontent.com/apache/ airflow/constraints-1.10.12/constraints
Ajoutez le fichier de contraintes. Ajoutez le fichier de contraintes pour Apache Airflow v1.10.12 en haut de votre fichier. requirements.txt Si le fichier de contraintes détermine que le xyz==1.0 package n'est pas compatible avec les autres packages de votre environnement, pip3 install il n'empêchera pas l'installation de bibliothèques incompatibles dans votre environnement.
```
--constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-1.10.12/constraints-3.7.txt"
```
Paquets Apache Airflow v1.10.12. Ajoutez les extras du package Airflow et la version Apache Airflow v1.10.12 (). == Cela permet d'éviter que des packages portant le même nom, mais dont la version est différente, ne soient installés sur votre environnement.
```
apache-airflow[package]==1.10.12
```
Exemple Coque sécurisée (SSH)
L'exemple de requirements.txt fichier suivant s'installe SSH pour Apache Airflow v1.10.12.
```
apache-airflow[ssh]==1.10.12
```
Bibliothèques Python. Ajoutez le nom du package et la version (==) dans votre requirements.txt fichier. Cela permet d'éviter qu'une future mise à jour de rupture de PyPi.org ne soit automatiquement appliquée.
```
library == version
```
Exemple Boto3
Le requirements.txt fichier d'exemple suivant installe la bibliothèque Boto3 pour Apache Airflow v1.10.12.
```
boto3 == 1.17.4
```
Si un package est spécifié sans version, Amazon MWAA installe la dernière version du package depuis PyPi.org. Cette version peut entrer en conflit avec les autres packages de votrerequirements.txt.

Téléchargement `requirements.txt` vers Amazon S3

Vous pouvez utiliser la console Amazon S3 ou le AWS Command Line Interface (AWS CLI) pour charger un requirements.txt fichier dans votre compartiment Amazon S3.

À l'aide du AWS CLI

The AWS Command Line Interface (AWS CLI) est un outil open source qui vous permet d'interagir avec les AWS services à l'aide de commandes dans votre shell de ligne de commande. Pour effectuer les étapes indiquées sur cette page, vous avez besoin des éléments suivants :

Pour effectuer un téléchargement à l'aide du AWS CLI

Utilisez la commande suivante pour répertorier tous vos compartiments Amazon S3.
```
aws s3 ls
```
Utilisez la commande suivante pour répertorier les fichiers et les dossiers du compartiment Amazon S3 de votre environnement.
```
aws s3 ls s3://YOUR_S3_BUCKET_NAME
```
La commande suivante télécharge un requirements.txt fichier dans un compartiment Amazon S3.
```
aws s3 cp requirements.txt s3://YOUR_S3_BUCKET_NAME/requirements.txt
```

Utilisation de la console Amazon S3

La console Amazon S3 est une interface utilisateur Web qui vous permet de créer et de gérer les ressources de votre compartiment Amazon S3.

Pour charger à l'aide de la console Amazon S3

Ouvrez la page Environnements sur la MWAA console Amazon.
Choisissez un environnement.
Sélectionnez le lien du compartiment S3 dans le DAGcode du volet S3 pour ouvrir votre compartiment de stockage sur la console Amazon S3.
Sélectionnez Charger.
Choisissez Ajouter un fichier.
Sélectionnez la copie locale de votre fichierrequirements.txt, puis choisissez Upload.

Installation de dépendances Python dans votre environnement

Cette section décrit comment installer les dépendances que vous avez téléchargées dans votre compartiment Amazon S3 en spécifiant le chemin d'accès au fichier requirements.txt et en spécifiant la version du fichier requirements.txt à chaque mise à jour.

Spécifier le chemin d'accès `requirements.txt` sur la MWAA console Amazon (pour la première fois)

Ouvrez la page Environnements sur la MWAA console Amazon.
Choisissez un environnement.
Choisissez Modifier.
Dans le DAG code du volet Amazon S3, choisissez Browse S3 à côté du champ « Fichier d'exigences » (facultatif).
Sélectionnez le requirements.txt fichier dans votre compartiment Amazon S3.
Choisissez Choisir.
Choisissez Suivant, Mettre à jour l'environnement.

Vous pouvez commencer à utiliser les nouveaux packages immédiatement après la fin de la mise à jour de votre environnement.

Spécification de la `requirements.txt` version sur la MWAA console Amazon

Vous devez spécifier la version de votre requirements.txt fichier sur la MWAA console Amazon chaque fois que vous chargez une nouvelle version de votre fichier requirements.txt dans votre compartiment Amazon S3.

Ouvrez la page Environnements sur la MWAA console Amazon.
Choisissez un environnement.
Choisissez Modifier.
Dans le DAG code du volet Amazon S3, choisissez une requirements.txt version dans la liste déroulante.
Choisissez Suivant, Mettre à jour l'environnement.

Vous pouvez commencer à utiliser les nouveaux packages immédiatement après la fin de la mise à jour de votre environnement.

Afficher les journaux de votre `requirements.txt`

Vous pouvez consulter les journaux Apache Airflow pour le planificateur qui planifie vos flux de travail et analyse votre dossier. dags Les étapes suivantes décrivent comment ouvrir le groupe de journaux pour le planificateur sur la MWAA console Amazon et afficher les journaux Apache Airflow sur la CloudWatch console Logs.

Pour consulter les journaux d'un `requirements.txt`

Ouvrez la page Environnements sur la MWAA console Amazon.
Choisissez un environnement.
Choisissez le groupe de journaux du planificateur Airflow dans le volet de surveillance.
Choisissez le requirements_install_ip log in Log streams.

Vous devriez voir la liste des packages installés sur l'environnement à l'adresse/usr/local/airflow/.local/bin. Par exemple :


Collecting appdirs==1.4.4 (from -r /usr/local/airflow/.local/bin (line 1))
Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/3b/00/2344469e2084fb28kjdsfiuyweb47389789vxbmnbjhsdgf5463acd6cf5e3db69324/appdirs-1.4.4-py2.py3-none-any.whl  
Collecting astroid==2.4.2 (from -r /usr/local/airflow/.local/bin (line 2))

Consultez la liste des packages et vérifiez si l'un d'entre eux a rencontré une erreur lors de l'installation. En cas de problème, un message d'erreur similaire au suivant peut s'afficher :


2021-03-05T14:34:42.731-07:00
No matching distribution found for LibraryName==1.0.0 (from -r /usr/local/airflow/.local/bin (line 4))
No matching distribution found for LibraryName==1.0.0 (from -r /usr/local/airflow/.local/bin (line 4))

Quelle est la prochaine étape ?

Testez vos DAGs plugins personnalisés et vos dépendances Python localement à l'aide de l'option aws-mwaa-local-runneron GitHub.

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Conventions de rédaction

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