Utilizzo di una chiave segreta AWS Secrets Manager per una variabile Apache Airflow - Amazon Managed Workflows for Apache Airflow
VersionePrerequisitiAutorizzazioniRequisitiEsempio di codiceFasi successive

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

Utilizzo di una chiave segreta AWS Secrets Manager per una variabile Apache Airflow

I seguenti esempi di chiamate AWS Secrets Manager per ottenere una chiave segreta per una variabile Apache Airflow su Amazon Managed Workflows for Apache Airflow. Si presuppone che tu abbia completato i passaggi di. Configurazione di una connessione Apache Airflow utilizzando un segreto AWS Secrets Manager

Versione

Prerequisiti

Per utilizzare il codice di esempio in questa pagina, avrai bisogno di quanto segue:

Autorizzazioni

Requisiti

  • Per utilizzare questo esempio di codice con Apache Airflow v1, non sono necessarie dipendenze aggiuntive. Il codice utilizza l'installazione di base di Apache Airflow v1 nell'ambiente in uso.

  • Per utilizzare questo esempio di codice con Apache Airflow v2, non sono necessarie dipendenze aggiuntive. Il codice utilizza l'installazione di base di Apache Airflow v2 nell'ambiente in uso.

Esempio di codice

I passaggi seguenti descrivono come creare il DAG codice che richiama Secrets Manager per ottenere il segreto.

  1. Nel prompt dei comandi, accedi alla directory in cui è memorizzato il DAG codice. Per esempio:

    cd dags

  2. Copia il contenuto del seguente esempio di codice e salvalo localmente con nome. secrets-manager-var.py

    from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.models import Variable
from airflow.utils.dates import days_ago
from datetime import timedelta
import os
DAG_ID = os.path.basename(__file__).replace(".py", "")
DEFAULT_ARGS = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'email': ['airflow@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
}
def get_variable_fn(**kwargs):
    my_variable_name = Variable.get("test-variable", default_var="undefined")
    print("my_variable_name: ", my_variable_name)
    return my_variable_name
with DAG(
    dag_id=DAG_ID,
    default_args=DEFAULT_ARGS,
    dagrun_timeout=timedelta(hours=2),
    start_date=days_ago(1),
    schedule_interval='@once',
    tags=['variable']
) as dag:
    get_variable = PythonOperator(
        task_id="get_variable",
        python_callable=get_variable_fn,
        provide_context=True
    )

Fasi successive