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# Amazon MWAA での DAG のタイムゾーンの変更
<a name="samples-plugins-timezone"></a>

Apache Airflow は、有向非巡回グラフ (DAG) をデフォルトで UTC\$10 でスケジュールします。次のステップは、Amazon MWAA が [Pendulum](https://pypi.org/project/pendulum/) を使用して DAG を実行するタイムゾーンを変更する方法を示しています。このトピックでは、任意で、環境の Apache Airflow ログのタイムゾーンを変更するカスタムプラグインを作成する方法を示します。

**Topics**
+ [バージョン](#samples-plugins-timezone-version)
+ [前提条件](#samples-plugins-timezone-prerequisites)
+ [アクセス許可](#samples-plugins-timezone-permissions)
+ [Airflow ログのタイムゾーンを変更するプラグインを作成する](#samples-plugins-timezone-custom-plugin)
+ [`plugins.zip` を作成する](#samples-plugins-timezone-plugins-zip)
+ [コードサンプル](#samples-plugins-timezone-dag)
+ [次のステップ](#samples-plugins-timezone-plugins-next-up)

## バージョン
<a name="samples-plugins-timezone-version"></a>

このページのコード例は、[Python 3.10](https://peps.python.org/pep-0619/) の **Apache Airflow v2** および [Python 3.11](https://peps.python.org/pep-0664/) の **Apache Airflow v3** で使用可能です。

## 前提条件
<a name="samples-plugins-timezone-prerequisites"></a>

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。
+ [Amazon MWAA 環境](get-started.md)。

## アクセス許可
<a name="samples-plugins-timezone-permissions"></a>

このページのコード例を使用する場合、追加のアクセス許可は必要ありません。

## Airflow ログのタイムゾーンを変更するプラグインを作成する
<a name="samples-plugins-timezone-custom-plugin"></a>

Apache Airflow は、起動時に `plugins` ディレクトリ内の Python ファイルを実行します。次のプラグインを使用すると、エグゼキューターのタイムゾーンをオーバーライドできます。これにより、Apache Airflow がログを書き込むタイムゾーンが変更されます。

1. カスタムプラグイン用に `plugins` という名前のディレクトリを作成し、そのディレクトリに移動します。例:

   ```
   $ mkdir plugins
   $ cd plugins
   ```

1. 以下のコードサンプルの内容をコピーし、ローカルに `dag-timezone-plugin.py` として `plugins` フォルダに保存します。

   ```
   import time
   import os
   
   os.environ['TZ'] = 'America/Los_Angeles'
   time.tzset()
   ```

1. `plugins` ディレクトリに、`__init__.py` という名前の空の Python ファイルを作成します。`plugins` ディレクトリは以下のようになっているはずです。

   ```
   plugins/
    |-- __init__.py
    |-- dag-timezone-plugin.py
   ```

## `plugins.zip` を作成する
<a name="samples-plugins-timezone-plugins-zip"></a>

以下のステップは、`plugins.zip` を作成する方法について説明します。この例の内容は、他のプラグインやバイナリと組み合わせて 1 つの `plugins.zip` ファイルにすることができます。

1. コマンドプロンプトで、前の手順で作成した `plugins` ディレクトリに移動してください。例:

   ```
   cd plugins
   ```

1. `plugins` ディレクトリ内のコンテンツを圧縮します。

   ```
   zip -r ../plugins.zip ./
   ```

1. `plugins.zip` を S3 バケットにアップロードします

   ```
   aws s3 cp plugins.zip s3://your-mwaa-bucket/
   ```

## コードサンプル
<a name="samples-plugins-timezone-dag"></a>

DAG が実行されるデフォルトのタイムゾーン (UTC\$10) を変更するには、[Pendulum](https://pypi.org/project/pendulum/) というライブラリを使用します。これは、タイムゾーン対応の日時を処理するための Python ライブラリです。

1. コマンドプロンプトで、DAG が保存されているディレクトリに移動します。例:

   ```
   cd dags
   ```

1. 以下の例の内容をコピーして、`tz-aware-dag.py` として保存してください。

   ```
   from airflow import DAG
   from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
   from datetime import datetime, timedelta
   # Import the Pendulum library.
   import pendulum
   
   # Instantiate Pendulum and set your timezone.
   local_tz = pendulum.timezone("America/Los_Angeles")
   
   with DAG(
       dag_id = "tz_test",
       schedule_interval="0 12 * * *",
       catchup=False,
       start_date=datetime(2022, 1, 1, tzinfo=local_tz)
   ) as dag:
       bash_operator_task = BashOperator(
           task_id="tz_aware_task",
           dag=dag,
           bash_command="date"
       )
   ```

1.  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/
   ```

1. 成功した場合、`tz_test` DAG で `tz_aware_task` のタスクログに以下のような出力が表示されます。

   ```
   [2022-08-01, 12:00:00 PDT] {{subprocess.py:74}} INFO - Running command: ['bash', '-c', 'date']
   [2022-08-01, 12:00:00 PDT] {{subprocess.py:85}} INFO - Output:
   [2022-08-01, 12:00:00 PDT] {{subprocess.py:89}} INFO - Mon Aug  1 12:00:00 PDT 2022
   [2022-08-01, 12:00:00 PDT] {{subprocess.py:93}} INFO - Command exited with return code 0
   [2022-08-01, 12:00:00 PDT] {{taskinstance.py:1280}} INFO - Marking task as SUCCESS. dag_id=tz_test, task_id=tz_aware_task, execution_date=20220801T190033, start_date=20220801T190035, end_date=20220801T190035
   [2022-08-01, 12:00:00 PDT] {{local_task_job.py:154}} INFO - Task exited with return code 0
   [2022-08-01, 12:00:00 PDT] {{local_task_job.py:264}} INFO - 0 downstream tasks scheduled from follow-on schedule check
   ```

## 次のステップ
<a name="samples-plugins-timezone-plugins-next-up"></a>
+ この例の `plugins.zip` ファイルを Amazon S3 バケットにアップロードする方法について詳しくは、[カスタムプラグインのインストール](configuring-dag-import-plugins.md) をご覧ください。