在 requirements.txt 中管理 Python 相依性 - Amazon Managed Workflows for Apache Airflow
使用 Amazon MWAA CLI 公用程式測試 DAGs 使用 PyPi.org 要求檔案格式安裝 Python 相依性在 Amazon MWAA 主控台上啟用日誌在 CloudWatch Logs 主控台上存取日誌在 Apache Airflow UI 中存取錯誤範例requirements.txt案例

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

在 requirements.txt 中管理 Python 相依性

本主題說明如何在 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow 環境的 requirements.txt 檔案中安裝和管理 Python 相依性。

使用 Amazon MWAA CLI 公用程式測試 DAGs

  • 命令列界面 (CLI) 公用程式會在本機複寫 Amazon Managed Workflows for Apache Airflow 環境。

  • CLI 會在本機建置類似於 Amazon MWAA 生產映像的 Docker 容器映像。這可讓您執行本機 Apache Airflow 環境，在部署到 Amazon MWAA 之前開發和測試 DAGs、自訂外掛程式和相依性。

  • 若要執行 CLI，請參閱 GitHub 上的 aws-mwaa-docker-images。

使用 PyPi.org 要求檔案格式安裝 Python 相依性

下一節說明根據 PyPi.org 要求檔案格式安裝 Python 相依性的不同方式。

選項一：Python 套件索引中的 Python 相依性

下一節說明如何從 requirements.txt 檔案中的 Python 套件索引指定 Python 相依性。

Apache Airflow v3

  1. 在本機測試。在建立requirements.txt檔案之前，反覆新增其他程式庫，以尋找套件及其版本的正確組合。若要執行 Amazon MWAA CLI 公用程式，請參閱 GitHub 上的 aws-mwaa-docker-images。

  2. 檢閱 Apache Airflow 套件額外項目。若要存取在 Amazon MWAA 上為 Apache Airflow v3 安裝的套件清單，請參閱 GitHub 網站上的 aws-mwaa-docker-imagesrequirements.txt。

  3. 新增限制條件陳述式。在檔案頂端新增 Apache Airflow v3 環境的限制條件requirements.txt檔案。Apache Airflow 限制條件檔案會指定 Apache Airflow 發行時可用的提供者版本。

    在下列範例中，將 {environment-version} 取代為您環境的版本編號，並將 {Python-version} 取代為您環境相容的 Python 版本。

    如需有關與 Apache Airflow 環境相容的 Python 版本的資訊，請參閱 Apache Airflow 版本。

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

    如果限制條件檔案判斷xyz==1.0套件與您環境中的其他套件不相容， pip3 install將會失敗，以防止不相容的程式庫安裝到您的環境。如果任何套件的安裝失敗，您可以在 CloudWatch Logs 的對應日誌串流中存取每個 Apache Airflow 元件 （排程器、工作者和 Web 伺服器） 的錯誤日誌。如需日誌類型的詳細資訊，請參閱 在 Amazon CloudWatch 中存取 Airflow 日誌。

  4. Apache Airflow 套件。新增套件額外項目和版本 (==)。這有助於防止相同名稱但不同版本的套件安裝在您的環境中。

    apache-airflow[package-extra]==2.5.1

  5. Python 程式庫。在 requirements.txt 檔案中新增套件名稱和版本 (==)。這有助於防止 PyPi.org 未來的重大更新自動套用。

    library == version
    範例 Boto3 和 psycopg2-binary

    此範例僅供示範之用。boto 和 psycopg2-binary 程式庫包含在 Apache Airflow v3 的基本安裝中，不需要在requirements.txt檔案中指定。

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

    如果指定的套件沒有版本，Amazon MWAA 會從 PyPi.org 安裝最新版本的套件。此版本可能與 中的其他套件衝突requirements.txt。

Apache Airflow v2

  1. 在本機測試。在建立requirements.txt檔案之前，反覆新增其他程式庫，以尋找套件及其版本的正確組合。若要執行 Amazon MWAA CLI 公用程式，請參閱 GitHub 上的 aws-mwaa-docker-images。

  2. 檢閱 Apache Airflow 套件額外項目。若要存取 Amazon MWAA 上為 Apache Airflow v2 安裝的套件清單，請參閱 GitHub 網站上的 aws-mwaa-docker-imagesrequirements.txt。

  3. 新增限制條件陳述式。在檔案頂端新增 Apache Airflow v2 環境的限制條件requirements.txt檔案。Apache Airflow 限制條件檔案會指定 Apache Airflow 發行時可用的提供者版本。

    從 Apache Airflow 2.7.2 版開始，您的需求檔案必須包含 --constraint陳述式。如果您未提供限制條件，Amazon MWAA 會為您指定一個限制條件，以確保您的需求中列出的套件與您正在使用的 Apache Airflow 版本相容。

    在下列範例中，將 {environment-version} 取代為您環境的版本編號，並將 {Python-version} 取代為您環境相容的 Python 版本。

    如需與 Apache Airflow 環境相容的 Python 版本資訊，請參閱 Apache Airflow 版本。

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

    如果限制條件檔案判斷xyz==1.0套件與您環境中的其他套件不相容， pip3 install將會失敗，以防止不相容的程式庫安裝到您的環境。如果任何套件的安裝失敗，您可以在 CloudWatch Logs 的對應日誌串流中存取每個 Apache Airflow 元件 （排程器、工作者和 Web 伺服器） 的錯誤日誌。如需日誌類型的詳細資訊，請參閱 在 Amazon CloudWatch 中存取 Airflow 日誌。

  4. Apache Airflow 套件。新增套件額外項目和版本 (==)。這有助於防止相同名稱但不同版本的套件安裝在您的環境中。

    apache-airflow[package-extra]==2.5.1

  5. Python 程式庫。在 requirements.txt 檔案中新增套件名稱和版本 (==)。這有助於防止 PyPi.org 未來的重大更新自動套用。

    library == version
    範例 Boto3 和 psycopg2-binary

    此範例僅供示範之用。boto 和 psycopg2-binary 程式庫包含在 Apache Airflow v2 基本安裝中，不需要在requirements.txt檔案中指定。

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

    如果指定的套件沒有版本，Amazon MWAA 會從 PyPi.org 安裝最新版本的套件。此版本可能與 中的其他套件衝突requirements.txt。

選項二：Python wheel (.whl)

Python wheel 是一種套件格式，旨在使用編譯的成品來運送程式庫。輪子套件做為在 Amazon MWAA 中安裝相依性的方法，有幾個好處：

  • 更快速的安裝 – WHL 檔案會以單一 ZIP 的形式複製到容器，然後在本機安裝，無需下載每個 WHL 檔案。

  • 較少衝突 – 您可以事先判斷套件的版本相容性。因此， 不需要pip遞迴處理相容的版本。

  • 更高的彈性 – 使用外部託管程式庫時，下游需求可能會變更，導致 Amazon MWAA 環境中容器之間的版本不相容。透過不依賴相依性的外部來源， 上的每個容器都有相同的程式庫，無論每個容器何時執行個體化。

我們建議您使用下列方法來從 中的 Python wheel 封存檔 (.whl) 安裝 Python 相依性requirements.txt。

在 Amazon S3 儲存貯體上使用 plugins.zip 檔案

Apache Airflow 排程器、工作者和 webserver （適用於 Apache Airflow 2.2.2 版及更新版本） 會在 中為您的環境在 AWS受管 Fargate 容器上啟動期間搜尋自訂外掛程式。 /usr/local/airflow/plugins/*此程序會在 Python 相依性和 Apache Airflow 服務啟動pip3 install -r requirements.txt的 Amazon MWAA 之前開始。plugins.zip 檔案用於您不想在環境執行期間持續變更的任何檔案，或者您可能不想將存取權授予寫入 DAGs的使用者。例如，Python 程式庫 wheel 檔案、憑證 PEM 檔案和組態 YAML 檔案。

下一節說明如何在 Amazon S3 儲存貯體的 plugins.zip 檔案中安裝輪子。

  1. 下載必要的 WHL 檔案 您可以pip download與 Amazon MWAA aws-mwaa-docker-images 或其他 Amazon Linux 2 容器requirements.txt上的現有 搭配使用，以解析和下載必要的 Python wheel 檔案。

    pip3 download -r "$AIRFLOW_HOME/dags/requirements.txt" -d "$AIRFLOW_HOME/plugins"
cd "$AIRFLOW_HOME/plugins"
zip "$AIRFLOW_HOME/plugins.zip" *

  2. 在 中指定路徑requirements.txt。使用 指定您 requirements.txt 頂端的外掛程式目錄，--find-links並指示pip不要使用 從其他來源安裝 --no-index，如下列程式碼所列：

    --find-links /usr/local/airflow/plugins
--no-index
    範例 requirements.txt 中的 wheel

    下列範例假設您已在 Amazon S3 儲存貯體根目錄中的plugins.zip檔案中上傳輪子。例如：

    --find-links /usr/local/airflow/plugins
--no-index

numpy

    Amazon MWAA 會從 plugins 資料夾擷取numpy-1.20.1-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl輪子，並將其安裝在您的環境中。

使用 URL 上託管的 WHL 檔案

下一節說明如何安裝在 URL 上託管的輪子。URL 必須可公開存取，或從您為 Amazon MWAA 環境指定的自訂 Amazon VPC 中存取。

  • 提供 URL。將 URL 提供給 中的滾輪requirements.txt。

    範例 公有 URL 上的 wheel 封存

    下列範例會從公有網站下載輪子。

    --find-links https://files.pythonhosted.org/packages/
--no-index

    Amazon MWAA 會從您指定的 URL 擷取輪子，並將其安裝在您的環境中。

    注意

    URLs。

從 DAG 建立 WHL 檔案

如果您有使用 Apache Airflow 2.2.2 版或更新版本的私有 Web 伺服器，而且由於您的環境無法存取外部儲存庫，因此無法安裝需求，您可以使用下列 DAG 來取得現有的 Amazon MWAA 需求，並將其封裝在 Amazon S3 上：

from airflow import DAG
 from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
 from airflow.utils.dates import days_ago
					
 S3_BUCKET = 'my-s3-bucket'
 S3_KEY = 'backup/plugins_whl.zip' 
					
 with DAG(dag_id="create_whl_file", schedule_interval=None, catchup=False, start_date=days_ago(1)) as dag:
 cli_command = BashOperator(
 task_id="bash_command",
 bash_command=f"mkdir /tmp/whls;pip3 download -r /usr/local/airflow/requirements/requirements.txt -d /tmp/whls;zip -j /tmp/plugins.zip /tmp/whls/*;aws s3 cp /tmp/plugins.zip s3://amzn-s3-demo-bucket/{S3_KEY}"
)

執行 DAG 之後，請選擇性地使用此新檔案做為您的 Amazon MWAA plugins.zip，並與其他外掛程式一起封裝。然後，以 --find-links /usr/local/airflow/plugins 和 更新您的requirements.txt前綴，--no-index而不新增 --constraint。

此方法可讓您離線使用相同的程式庫。

選項三：託管在私有 PyPi/PEP-503 相容儲存庫上的 Python 相依性

下一節說明如何安裝在具有身分驗證的私有 URL 上託管的 Apache Airflow 額外項目。

  1. 將您的使用者名稱和密碼新增為 Apache Airflow 組態選項。例如：

    • foo.user : YOUR_USER_NAME

    • foo.pass : YOUR_PASSWORD

  2. 建立您的 requirements.txt 檔案。將下列範例中的預留位置替換為您的私有 URL，以及您新增為 Apache Airflow 組態選項的使用者名稱和密碼。例如：

    --index-url https://${AIRFLOW__FOO__USER}:${AIRFLOW__FOO__PASS}@my.privatepypi.com

  3. 將任何其他程式庫新增至您的 requirements.txt 檔案。例如：

    --index-url https://${AIRFLOW__FOO__USER}:${AIRFLOW__FOO__PASS}@my.privatepypi.com
my-private-package==1.2.3

在 Amazon MWAA 主控台上啟用日誌

Amazon MWAA 環境的執行角色需要許可，才能將日誌傳送至 CloudWatch Logs。若要更新執行角色的許可，請參閱 Amazon MWAA 執行角色。

您可以在 INFO、ERROR、 或 CRITICAL層級啟用 Apache Airflow WARNING日誌。當您選擇日誌層級時，Amazon MWAA 會傳送該層級和所有較高嚴重性層級的日誌。例如，如果您在 INFO層級啟用日誌，Amazon MWAA 會將INFO日誌和 ERROR、 WARNING和 CRITICAL日誌層級傳送至 CloudWatch Logs。我們建議在排程器的 INFO層級啟用 Apache Airflow 日誌，以存取 收到的日誌requirements.txt。

此影像說明如何在 INFO 層級啟用日誌。

在 CloudWatch Logs 主控台上存取日誌

您可以存取排程器的 Apache Airflow 日誌來排程工作流程和剖析dags資料夾。下列步驟說明如何在 Amazon MWAA 主控台上開啟排程器的日誌群組，以及在 CloudWatch Logs 主控台上存取 Apache Airflow 日誌。

存取 的日誌 requirements.txt

  1. 在 Amazon MWAA 主控台上開啟環境頁面。

  2. 選擇環境。

  3. 在監控窗格中選擇 Airflow 排程器日誌群組。

  4. 在requirements_install_ip日誌串流中選擇日誌。

  5. 請參閱 環境上安裝的套件清單/usr/local/airflow/.local/bin。例如：

    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. 檢閱套件清單，以及安裝期間是否有任何套件發生錯誤。如果發生錯誤，您可能會收到類似以下的錯誤：

    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))

在 Apache Airflow UI 中存取錯誤

您可能也想要檢查您的 Apache Airflow UI，以識別錯誤是否可能與另一個問題有關。在 Amazon MWAA 上使用 Apache Airflow 時可能遇到的最常見錯誤是：

Broken DAG: No module named x

如果您在 Apache Airflow UI 中發現此錯誤，您可能會在 requirements.txt 檔案中缺少必要的相依性。

登入 Apache Airflow

您需要 AWS 帳戶 in AWS Identity and Access Management (IAM) 存取 Apache Airflow UI 的Apache Airflow UI 存取政策：AmazonMWAAWebServerAccess許可。

存取您的 Apache Airflow UI

  1. 在 Amazon MWAA 主控台上開啟環境頁面。

  2. 選擇環境。

  3. 選擇開啟氣流使用者介面。

範例requirements.txt案例

您可以在 中混合和比對不同的格式requirements.txt。下列範例使用不同方式的組合來安裝額外項目。

範例 PyPi.org 上的額外項目和公有 URL

從 PyPi.org,除了公有 URL 上的套件，例如自訂 PEP 503 相容儲存庫 URLs，您還需要使用 --index-url選項。

aws-batch == 0.6
				phoenix-letter >= 0.3
				
				--index-url http://dist.repoze.org/zope2/2.10/simple
				zopelib