Python 종속성 설치 - Amazon Managed Workflows for Apache Airflow
사전 조건작동 방식Python 종속성 개요requirements.txt 파일 생성Amazon S3에 requirements.txt 업로드사용자 환경에 Python 종속성 설치사용자 requirements.txt의 로그 보기다음 단계

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Python 종속성 설치

Python 종속성이란 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow 환경에서 Apache Airflow 버전의 Apache Airflow 기본 설치에 포함되지 않은 모든 패키지 또는 배포를 말합니다. 이 페이지에서는 Amazon S3 버킷의 requirements.txt 파일을 사용하여 Amazon MWAA 환경에 Apache Airflow Python 종속성을 설치하는 단계를 설명합니다.

사전 조건

이 페이지의 단계를 완료하려면 먼저 다음이 필요합니다.

  • 권한 — 관리자는 사용자 환경의 A 액세스 제어 정책에 대한 mazonMWAAFull ConsoleAccess 액세스 권한을 AWS 계정에 부여했어야 합니다. 또한 실행 역할이 Amazon MWAA 환경에서 사용하는 AWS 리소스에 액세스할 수 있도록 허용해야 합니다.

  • 액세스 — 종속성을 웹 서버에 직접 설치하기 위해 퍼블릭 리포지토리에 액세스해야 하는 경우 퍼블릭 네트워크 웹 서버 액세스로 환경을 구성해야 합니다. 자세한 내용은 Apache Airflow 액세스 모드 단원을 참조하십시오.

  • Amazon S3 구성 — 사용자 지정 플러그인과 Python 종속성을 저장하는 데 사용되는 Amazon S3 버킷은 퍼블릭 액세스가 차단되고 버전 관리가 활성화된 상태로 requirements.txt 구성되어야 합니다. DAGs plugins.zip

작동 방식

MWAAAmazon에서는 Amazon S3 버킷에 requirements.txt 파일을 업로드한 다음 파일을 업데이트할 때마다 Amazon MWAA 콘솔에서 파일 버전을 지정하여 모든 Python 종속 항목을 설치합니다. Amazon은 Apache Airflow 스케줄러와 각 워커에 Python 종속성을 pip3 install -r requirements.txt 설치하기 위해 MWAA 실행합니다.

사용자 환경에서 Python 종속성을 실행하려면 다음 세 가지 작업을 수행해야 합니다.

  1. 로컬에서 requirements.txt 파일을 생성합니다.

  2. Amazon S3 버킷에 로컬 requirements.txt을 업로드합니다.

  3. Amazon MWAA 콘솔의 요구 사항 파일 필드에 이 파일의 버전을 지정합니다.

참고

Amazon S3 버킷을 처음으로 생성하여 requirements.txt 업로드하는 경우 Amazon MWAA 콘솔에서 파일 경로도 지정해야 합니다. 이 단계는 한 번만 완료하면 됩니다.

Python 종속성 개요

사용자 환경의 PyPi 사설PEP/-503 호환 리포지토리에서 호스팅되는 Python 패키지 인덱스 (PyPi.org), Python wheel .whl () 또는 Python 종속 항목에서 아파치 에어플로우 추가 기능 및 기타 Python 종속성을 설치할 수 있습니다.

Python 종속성 위치와 크기 제한

Apache Airflow 스케줄러와 워커는 파일에서 패키지를 찾고 패키지는 의 환경에 설치됩니다. requirements.txt /usr/local/airflow/.local/bin

  • 크기 제한. 전체 크기가 1GB 미만인 라이브러리를 참조하는 requirements.txt 파일을 사용하는 것이 좋습니다. Amazon에서 MWAA 설치해야 하는 라이브러리가 많을수록 환경의 시작 시간이 길어집니다. MWAAAmazon은 설치된 라이브러리의 크기를 명시적으로 제한하지 않지만 종속성을 10분 이내에 설치할 수 없는 경우 Fargate 서비스는 제한 시간을 초과하여 환경을 안정적인 상태로 롤백하려고 시도합니다.

requirements.txt 파일 생성

다음 단계에서는 로컬에서 requirements.txt 파일을 생성할 때 권장하는 단계를 설명합니다.

1단계: Amazon MWAA CLI 유틸리티를 사용하여 Python 종속성을 테스트합니다.

  • 명령줄 인터페이스 (CLI) 유틸리티는 Apache Airflow용 Amazon 관리형 워크플로 환경을 로컬로 복제합니다.

  • Amazon MWAA 프로덕션 이미지와 유사한 Docker 컨테이너 이미지를 로컬로 CLI 빌드합니다. 이를 통해 Amazon에 배포하기 전에 로컬 Apache Airflow 환경을 실행하여 사용자 지정 플러그인 및 종속성을 개발하고 DAGs 테스트할 수 있습니다. MWAA

  • 를 실행하려면 on을 참조하십시오. CLI aws-mwaa-local-runner GitHub

2단계: requirements.txt 생성

다음 섹션에서는 requirements.txt 파일의 Python 패키지 인덱스에서 Python 종속성을 지정하는 방법을 설명합니다.

Apache Airflow v2

  1. 로컬 테스트. requirements.txt 파일을 생성하기 전에 라이브러리를 반복적으로 추가하여 패키지와 버전의 적절한 조합을 찾습니다. Amazon MWAA CLI 유틸리티를 실행하려면 aws-mwaa-local-runneron을 참조하십시오 GitHub.

  2. Apache Airflow 패키지 엑스트라를 검토합니다. Amazon에서 Apache Airflow v2용으로 설치된 패키지 목록을 보려면 웹 MWAA 사이트의 Amazon MWAA 로컬 러너를 참조하십시오 requirements.txt. GitHub

  3. 제약 조건 문을 추가합니다. requirements.txt 파일 상단에 Apache Airflow v2 환경에 대한 제약 조건 파일을 추가합니다. Apache Airflow 제약 조건 파일은 Apache Airflow 릴리스 당시 사용할 수 있는 공급자 버전을 지정합니다.

    Apache Airflow v2.7.2부터 요구 사항 파일에 --constraint 문이 포함되어야 합니다. 제약 조건을 제공하지 않는 경우 MWAA Amazon은 요구 사항에 나열된 패키지가 사용 중인 Apache Airflow 버전과 호환되는지 확인하기 위해 제약 조건을 지정합니다.

    다음 예시에서는 다음을 수행하십시오.{environment-version} 사용자 환경의 버전 번호를 입력하세요.{Python-version} 사용자 환경과 호환되는 Python 버전을 사용하십시오.

    Apache Airflow 환경과 호환되는 Python 버전에 대한 자세한 내용은 Apache Airflow 버전을 참조하십시오.

    --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-{Airflow-version}/constraints-{Python-version}.txt"

    제약 조건 파일에서 xyz==1.0 패키지가 사용자 환경의 다른 패키지와 호환되지 않는 것으로 확인되면 pip3 install은 호환되지 않는 라이브러리가 환경에 설치되는 것을 막을 수 없습니다. 패키지 설치가 실패하는 경우 로그의 해당 로그 스트림에서 각 Apache Airflow 구성 요소 (스케줄러, 작업자, 웹 서버) 에 대한 오류 로그를 볼 수 있습니다. CloudWatch 로그 형식에 대한 자세한 내용은 Amazon에서 에어플로우 로그 보기 CloudWatch 섹션을 참조하십시오.

  4. Apache Airflow 패키지 패키지 엑스트라 및 버전(==)을 추가합니다. 이렇게 하면 이름은 같지만 버전이 다른 패키지가 사용자 환경에 설치되는 것을 방지할 수 있습니다.

    apache-airflow[package-extra]==2.5.1

  5. Python 라이브러리. requirements.txt 파일에 패키지 이름과 버전(==)을 추가합니다. 이렇게 하면 PyPi.org의 향후 주요 업데이트가 자동으로 적용되는 것을 방지할 수 있습니다.

    library == version
    예 Boto3 및 psycopg2-binary

    이 예제는 데모용으로 제공됩니다. boto 및 psycopg2-binary 라이브러리는 Apache Airflow v2 기본 설치에 포함되어 있으며 requirements.txt 파일에서 지정할 필요가 없습니다.

    boto3==1.17.54
boto==2.49.0
botocore==1.20.54
psycopg2-binary==2.8.6

    버전 없이 패키지를 지정한 경우 PyPiAmazon은.org에서 패키지의 최신 버전을 MWAA 설치합니다. 이 버전은 requirements.txt에 있는 다른 패키지와 충돌할 수 있습니다.

Apache Airflow v1

  1. 로컬 테스트. requirements.txt 파일을 생성하기 전에 라이브러리를 반복적으로 추가하여 패키지와 버전의 적절한 조합을 찾습니다. Amazon MWAA CLI 유틸리티를 실행하려면 aws-mwaa-local-runneron을 참조하십시오 GitHub.

  2. Airflow 패키지 추가 내용을 검토합니다. 에어플로우/제약-1.10.12/제약-3.7.txt에서 아파치 에어플로우 v1.10.12에서 사용할 수 있는 패키지 목록을 검토하십시오. https://raw.githubusercontent.com/apache/

  3. 제약조건 파일 추가 requirements.txt 파일 상단에 Apache Airflow v1.10.12의 제약 조건 파일을 추가합니다. 제약 조건 파일에서 xyz==1.0 패키지가 사용자 환경의 다른 패키지와 호환되지 않는 것으로 확인되면 pip3 install은 호환되지 않는 라이브러리가 환경에 설치되는 것을 막을 수 없습니다.

    --constraint "https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-1.10.12/constraints-3.7.txt"

  4. Apache Airflow v1.10.12 패키지. Airflow 패키지 엑스트라 및 Apache Airflow v1.10.12 버전(==)을 추가합니다. 이렇게 하면 이름은 같지만 버전이 다른 패키지가 사용자 환경에 설치되는 것을 방지할 수 있습니다.

    apache-airflow[package]==1.10.12
    예 SSH시큐어 셸 ()

    다음 예제 requirements.txt 파일은 아파치 에어플로우 SSH v1.10.12용으로 설치됩니다.

    apache-airflow[ssh]==1.10.12

  5. Python 라이브러리. requirements.txt 파일에 패키지 이름과 버전(==)을 추가합니다. 이렇게 하면 PyPi.org의 향후 주요 업데이트가 자동으로 적용되는 것을 방지할 수 있습니다.

    library == version
    예 Boto3

    다음 예제 requirements.txt 파일은 Apache Airflow v1.10.12용 Boto3 라이브러리를 설치합니다.

    boto3 == 1.17.4

    버전 없이 패키지를 지정한 경우 PyPiAmazon은.org에서 패키지의 최신 버전을 MWAA 설치합니다. 이 버전은 requirements.txt에 있는 다른 패키지와 충돌할 수 있습니다.

Amazon S3에 requirements.txt 업로드

Amazon S3 콘솔 또는 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 를 사용하여 Amazon S3 버킷에 requirements.txt 파일을 업로드할 수 있습니다.

사용: AWS CLI

AWS Command Line Interface (AWS CLI) 는 명령줄 셸의 명령을 사용하여 AWS 서비스와 상호 작용할 수 있는 오픈 소스 도구입니다. 이 페이지에서 단계를 완료하려면 다음이 필요합니다.

를 사용하여 업로드하려면 AWS CLI

  1. 다음 명령을 사용하여 Amazon S3 버킷을 모두 나열합니다.

    aws s3 ls

  2. 다음 명령을 사용하여 사용자 환경의 Amazon S3 버킷에 있는 파일과 폴더를 나열합니다.

    aws s3 ls s3://YOUR_S3_BUCKET_NAME

  3. 다음 명령은 Amazon S3 버킷에 requirements.txt 파일을 업로드합니다.

    aws s3 cp requirements.txt s3://YOUR_S3_BUCKET_NAME/requirements.txt

Amazon S3 콘솔 사용

Amazon S3 콘솔은 Amazon S3 버킷의 리소스를 생성 및 관리할 수 있는 웹 기반 사용자 인터페이스입니다.

Amazon S3 콘솔을 사용하여 업로드하려면

  1. Amazon MWAA 콘솔에서 환경 페이지를 엽니다.

  2. 환경을 선택합니다.

  3. S3의 DAG코드 창에서 S3 버킷 링크를 선택하여 Amazon S3 콘솔에서 스토리지 버킷을 엽니다.

  4. 업로드를 선택합니다.

  5. 파일 추가를 선택합니다.

  6. requirements.txt의 로컬 사본을 선택하고 업로드를 선택합니다.

사용자 환경에 Python 종속성 설치

이 섹션에서는 requirements.txt 파일의 경로를 지정하고 업데이트될 때마다 requirements.txt 파일의 버전을 지정하여 Amazon S3 버킷에 업로드한 종속성을 설치하는 방법을 설명합니다.

Amazon requirements.txt MWAA 콘솔에서 경로 지정하기 (처음)

Amazon S3 버킷을 처음으로 생성하여 requirements.txt 업로드하는 경우 Amazon MWAA 콘솔에서 파일 경로도 지정해야 합니다. 이 단계는 한 번만 완료하면 됩니다.

  1. Amazon MWAA 콘솔에서 환경 페이지를 엽니다.

  2. 환경을 선택합니다.

  3. 편집을 선택합니다.

  4. Amazon S3의 DAG 코드 창에서 요구 사항 파일 - 옵션 필드 옆의 S3 찾아보기를 선택합니다.

  5. Amazon S3 버킷에 있는 requirements.txt 파일을 선택합니다.

  6. 선택을 선택합니다.

  7. 다음, 환경 업데이트를 선택합니다.

환경 업데이트가 완료된 후 즉시 새 패키지 사용을 시작할 수 있습니다.

Amazon MWAA 콘솔에서 requirements.txt 버전 지정하기

Amazon S3 버킷에 새 버전을 업로드할 때마다 Amazon MWAA requirements.txt 콘솔에서 requirements.txt 파일 버전을 지정해야 합니다.

  1. Amazon MWAA 콘솔에서 환경 페이지를 엽니다.

  2. 환경을 선택합니다.

  3. 편집을 선택합니다.

  4. Amazon S3 DAG 코드의 드롭다운 목록에서 requirements.txt 버전을 선택합니다.

  5. 다음, 환경 업데이트를 선택합니다.

환경 업데이트가 완료된 후 즉시 새 패키지 사용을 시작할 수 있습니다.

사용자 requirements.txt의 로그 보기

워크플로우를 예약하고 dags 폴더를 구문 분석하는 스케줄러에 대한 Apache Airflow 로그를 볼 수 있습니다. 다음 단계는 Amazon MWAA 콘솔에서 스케줄러의 로그 그룹을 열고 로그 콘솔에서 Apache Airflow 로그를 보는 방법을 설명합니다. CloudWatch

requirements.txt에 대한 로그를 보려면

  1. Amazon MWAA 콘솔에서 환경 페이지를 엽니다.

  2. 환경을 선택합니다.

  3. 모니터링 창에서 Airflow 스케줄러 로그 그룹을 선택합니다.

  4. 로그 스트림에서 requirements_install_ip 로그를 선택합니다.

  5. /usr/local/airflow/.local/bin에서 환경에 설치된 패키지 목록을 볼 수 있습니다. 예:

    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))

  6. 패키지 목록을 검토하고 설치 중에 오류가 발생했는지 여부를 검토합니다. 문제가 발생한 경우, 다음과 비슷한 오류가 표시될 수 있습니다.

    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))

다음 단계

  • on을 사용하여 사용자 지정 플러그인, Python 종속성을 aws-mwaa-local-runner로컬에서 GitHub 테스트하세요DAGs.