Amazon S3 の CSV ファイルへの環境メタデータのエクスポート - Amazon Managed Workflows for Apache Airflow
Version前提条件アクセス許可要件コードサンプル

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Amazon S3 の CSV ファイルへの環境メタデータのエクスポート

次のコード例は、データベースに対して一連の DAG 実行情報を照会し、Amazon S3 に保存されている.csvファイルにデータを書き込む有向非循環グラフ (DAG) を作成する方法を示しています。

お使いの環境の Aurora PostgreSQL データベースから情報をエクスポートして、データをローカルで検査したり、オブジェクトストレージにアーカイブしたり、Amazon S3 to Amazon Redshift オペレータやデータベースクリーンアップなどのツールと組み合わせたりして Amazon MWAA メタデータを環境外に移動し、future 分析のために保存しておきたい場合があります。

Apache Airflow のモデルにリストされているオブジェクトのいずれかに対してデータベースをクエリできます。このコードサンプルでは、3つのモデル DagRun、TaskFail、および TaskInstance を使用しており、DAG実行に関連する情報を提供します。

Version

  • このページのコード例は、Python 3.10 の Apache Airflow v2 と共に使用可能です。

前提条件

このページのサンプルコードを使用するには、以下が必要です。

アクセス許可

Amazon MWAA は、クエリされたメタデータ情報を Amazon S3 に書き込むためのアクションs3:PutObject の許可が必要です。次のポリシーステートメントを、環境の実行ロールに追加します。

{
  "Effect": "Allow",
  "Action": "s3:PutObject*",
  "Resource": "arn:aws:s3:::your-new-export-bucket"
}

このポリシーは、書き込みアクセスを新規エクスポートバケットのみに制限します。

要件

コードサンプル

次のステップでは、Aurora PostgreSQL にクエリを実行し、その結果を新しい Amazon S3 バケットに書き込む DAG を作成する方法について説明します。

  1. ターミナルで、DAG コードが保存されているディレクトリに移動します。例:

    cd dags

  2. 次のコード例の内容をコピーし、metadata_to_csv.py としてローカルに保存します。DAG がメタデータデータベースからクエリする最古のレコードの年齢を制御するために、MAX_AGE_IN_DAYS に割り当てられた値を変更することができます。

    from airflow.decorators import dag, task
from airflow import settings
import os
import boto3
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.models import DagRun, TaskFail, TaskInstance
import csv, re
from io import StringIO

DAG_ID = os.path.basename(__file__).replace(".py", "")

MAX_AGE_IN_DAYS = 30 
S3_BUCKET = '<your-export-bucket>'
S3_KEY = 'files/export/{0}.csv' 

# You can add other objects to export from the metadatabase,
OBJECTS_TO_EXPORT = [
    [DagRun,DagRun.execution_date], 
    [TaskFail,TaskFail.execution_date], 
    [TaskInstance, TaskInstance.execution_date],
]
 
@task()
def export_db_task(**kwargs):
    session = settings.Session()
    print("session: ",str(session))
 
    oldest_date = days_ago(MAX_AGE_IN_DAYS)
    print("oldest_date: ",oldest_date)

    s3 = boto3.client('s3')

    for x in OBJECTS_TO_EXPORT:
        query = session.query(x[0]).filter(x[1] >= days_ago(MAX_AGE_IN_DAYS))
        print("type",type(query))
        allrows=query.all()
        name=re.sub("[<>']", "", str(x[0]))
        print(name,": ",str(allrows))

        if len(allrows) > 0:
            outfileStr=""
            f = StringIO(outfileStr)
            w = csv.DictWriter(f, vars(allrows[0]).keys())
            w.writeheader()
            for y in allrows:
                w.writerow(vars(y))
            outkey = S3_KEY.format(name[6:])
            s3.put_object(Bucket=S3_BUCKET, Key=outkey, Body=f.getvalue())
 
@dag(
    dag_id=DAG_ID,
    schedule_interval=None,
    start_date=days_ago(1),
    )
def export_db():
    t = export_db_task()

metadb_to_s3_test = export_db()

  3. 以下の AWS CLI コマンドを実行して、DAG を環境のバケットにコピーし、次に Apache Airflow UI を使用して DAG をトリガーします。

    $ aws s3 cp your-dag.py s3://your-environment-bucket/dags/

  4. 成功した場合は、export_dbタスクのタスクログに以下のような出力が表示されます。

    [2022-01-01, 12:00:00 PDT] {{logging_mixin.py:109}} INFO - type <class 'sqlalchemy.orm.query.Query'>
[2022-01-01, 12:00:00 PDT] {{logging_mixin.py:109}} INFO - class airflow.models.dagrun.DagRun : [your-tasks]
[2022-01-01, 12:00:00 PDT] {{logging_mixin.py:109}} INFO - type <class 'sqlalchemy.orm.query.Query'>
[2022-01-01, 12:00:00 PDT] {{logging_mixin.py:109}} INFO - class airflow.models.taskfail.TaskFail :  [your-tasks]
[2022-01-01, 12:00:00 PDT] {{logging_mixin.py:109}} INFO - type <class 'sqlalchemy.orm.query.Query'>
[2022-01-01, 12:00:00 PDT] {{logging_mixin.py:109}} INFO - class airflow.models.taskinstance.TaskInstance :  [your-tasks]
[2022-01-01, 12:00:00 PDT] {{python.py:152}} INFO - Done. Returned value was: OK
[2022-01-01, 12:00:00 PDT] {{taskinstance.py:1280}} INFO - Marking task as SUCCESS. dag_id=metadb_to_s3, task_id=export_db, execution_date=20220101T000000, start_date=20220101T000000, end_date=20220101T000000
[2022-01-01, 12:00:00 PDT] {{local_task_job.py:154}} INFO - Task exited with return code 0
[2022-01-01, 12:00:00 PDT] {{local_task_job.py:264}} INFO - 0 downstream tasks scheduled from follow-on schedule check

    今、/files/export/ の新しい Amazon S3 バケット内の.csv ファイルにアクセスしてダウンロードできます。