Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Referensi perintah Apache Airflow CLI

Topik ini menjelaskan perintah Apache Airflow yang didukung dan tidak didukung di Alur Kerja Terkelola CLI Amazon untuk Apache Airflow.

Prasyarat

Bagian berikut menjelaskan langkah-langkah awal yang diperlukan untuk menggunakan perintah dan skrip di halaman ini.

Akses

AWS CLI

The AWS Command Line Interface (AWS CLI) adalah alat open source yang memungkinkan Anda berinteraksi dengan AWS layanan menggunakan perintah di shell baris perintah Anda. Untuk menyelesaikan langkah-langkah di halaman ini, Anda memerlukan yang berikut:

Apa yang berubah di v2

CLIPerintah yang didukung

Bagian berikut mencantumkan CLI perintah Apache Airflow yang tersedia di Amazon. MWAA

Perintah yang Didukung

Apache Airflow v2

Versi minor	Perintah
v2.0+	lembar contekan
v2.0+	koneksi menambahkan
v2.0+	koneksi hapus
v2.2+ (catatan)	isi ulang hari
v2.0+	hari hapus
v2.2+ (catatan)	daftar dags
v2.0+	dags daftar-lowongan
v2.6+	dags list-import-errors
v2.2+ (catatan)	dags daftar-berjalan
v2.2+ (catatan)	dags eksekusi berikutnya
v2.0+	dags jeda
v2.0+	laporan dags
v2.4+	dags reserialize
v2.0+	pertunjukan dags
v2.0+	negara bagian dags
v2.0+	tes dags
v2.0+	pemicu dags
v2.0+	dags unpause
v2.4+	db bersih
v2.0+	perilaku penyedia
v2.0+	penyedia mendapatkan
v2.0+	penyedia kait
v2.0+	tautan penyedia
v2.0+	daftar penyedia
v2.8+	pemberitahuan penyedia
v2.6+	rahasia penyedia
v2.7+	penyedia pemicu
v2.0+	widget penyedia
v2.6+	peran tambahan perms
v2.6+	peran del-perms
v2.6+	peran membuat
v2.0+	daftar peran
v2.0+	tugas jelas
v2.0+	tugas gagal-deps
v2.0+	daftar tugas
v2.0+	tugas render
v2.0+	status tugas
v2.0+	tugas states-for-dag-run
v2.0+	tes tugas
v2.0+	variabel menghapus
v2.0+	variabel mendapatkan
v2.0+	variabel yang ditetapkan
v2.0+	daftar variabel
v2.0+	versi

Menggunakan perintah yang mengurai DAGs

Jika lingkungan Anda menjalankan Apache Airflow v1.10.12 atau v2.0.2, CLI perintah yang mengurai DAGs akan gagal jika DAG menggunakan plugin yang bergantung pada paket yang diinstal melalui: requirements.txt

Anda dapat menggunakan CLI perintah ini jika Anda DAGs tidak menggunakan plugin yang bergantung pada paket yang diinstal melalui file. requirements.txt

Kode sampel

Bagian berikut berisi contoh berbagai cara untuk menggunakan Apache CLI Airflow.

Setel, dapatkan, atau hapus variabel Apache Airflow v2

Anda dapat menggunakan kode contoh berikut untuk mengatur, mendapatkan atau menghapus variabel dalam format<script> <mwaa env name> get | set | delete <variable> <variable value> </variable> </variable>.

[ $# -eq 0 ] && echo "Usage: $0 MWAA environment name " && exit

if [[ $2 == "" ]]; then
    dag="variables list"

elif  [ $2 == "get" ] ||  [ $2 == "delete" ] ||  [ $2 == "set" ]; then
    dag="variables $2 $3 $4 $5"

else
    echo "Not a valid command"
    exit 1
fi

CLI_JSON=$(aws mwaa --region $AWS_REGION create-cli-token --name $1) \
    && CLI_TOKEN=$(echo $CLI_JSON | jq -r '.CliToken') \
    && WEB_SERVER_HOSTNAME=$(echo $CLI_JSON | jq -r '.WebServerHostname') \
    && CLI_RESULTS=$(curl --request POST "https://$WEB_SERVER_HOSTNAME/aws_mwaa/cli" \
    --header "Authorization: Bearer $CLI_TOKEN" \
    --header "Content-Type: text/plain" \
    --data-raw "$dag" ) \
    && echo "Output:" \
    && echo $CLI_RESULTS | jq -r '.stdout' | base64 --decode \
    && echo "Errors:" \
    && echo $CLI_RESULTS | jq -r '.stderr' | base64 --decode

Tambahkan konfigurasi saat memicu DAG

Anda dapat menggunakan kode contoh berikut dengan Apache Airflow v1 dan Apache Airflow v2 untuk menambahkan konfigurasi saat memicu, seperti. DAG airflow trigger_dag 'dag_name' —conf '{"key":"value"}'

import boto3
import json
import requests 
import base64

mwaa_env_name = 'YOUR_ENVIRONMENT_NAME'
dag_name = 'YOUR_DAG_NAME'
key = "YOUR_KEY"
value = "YOUR_VALUE"
conf = "{\"" + key + "\":\"" + value + "\"}"

client = boto3.client('mwaa')

mwaa_cli_token = client.create_cli_token(
  Name=mwaa_env_name
)

mwaa_auth_token = 'Bearer ' + mwaa_cli_token['CliToken']
mwaa_webserver_hostname = 'https://{0}/aws_mwaa/cli'.format(mwaa_cli_token['WebServerHostname'])
raw_data = "trigger_dag {0} -c '{1}'".format(dag_name, conf)

mwaa_response = requests.post(
      mwaa_webserver_hostname,
      headers={
          'Authorization': mwaa_auth_token,
          'Content-Type': 'text/plain'
          },
      data=raw_data
      )
      
mwaa_std_err_message = base64.b64decode(mwaa_response.json()['stderr']).decode('utf8')
mwaa_std_out_message = base64.b64decode(mwaa_response.json()['stdout']).decode('utf8')

print(mwaa_response.status_code)
print(mwaa_std_err_message)
print(mwaa_std_out_message)

Jalankan CLI perintah di SSH terowongan ke host benteng

Contoh berikut menunjukkan cara menjalankan CLI perintah Airflow menggunakan proxy SSH terowongan ke Linux Bastion Host.

Sampel dalam GitHub dan AWS tutorial