AWS Secrets Manager 對於 Apache 氣流變量使用秘密密鑰 - Amazon Managed Workflows for Apache Airflow
版本必要條件許可要求範例程式碼後續步驟？

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AWS Secrets Manager 對於 Apache 氣流變量使用秘密密鑰

下列範例呼叫， AWS Secrets Manager 以取得 Apache 氣流變數在 Amazon 管理工作流程中用於 Apache 氣流變數的秘密金鑰。它假設您已完成中的步驟使用 AWS Secrets Manager 秘密設定 Apache Airflow 連線。

版本

  • 此頁面上的示例代碼可以與 Apache 氣流 V1 在 Python 3.7 中使用。

  • 您可以使用此頁面上的代碼示例與 Python 3.10 中的阿帕奇氣流 V2。

必要條件

若要使用此頁面上的範例程式碼，您需要下列項目：

許可

要求

  • 若要將此程式碼範例與 Apache Airflow v1 搭配使用，不需要額外的相依性。此程式碼會在您的環境中使用 Apache 氣流 v1 基本安裝。

  • 若要將此程式碼範例與 Apache Airflow v2 搭配使用，不需要額外的相依性。該代碼使用 Apache 氣流 v2 基本安裝在您的環境。

範例程式碼

下列步驟說明如何建立呼叫 Secret Manager 以取得密DAG碼的程式碼。

  1. 在命令提示符中，導航到存儲DAG代碼的目錄。例如：

    cd dags

  2. 複製下列程式碼範例的內容，並在本機儲存為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
    )

後續步驟？

  • 了解如何將此範例中的DAG程式碼上傳到的 Amazon S3 儲存貯體中的dags資料夾新增或更新 DAGs。