mencoba membuat subdag dinamis dari dag induk berdasarkan array nama file

Saya mencoba memindahkan file s3 dari bucket "non-deleting" (artinya saya tidak bisa menghapus file) ke GCS menggunakan aliran udara. Saya tidak dapat dijamin bahwa file baru akan ada di sana setiap hari, tetapi saya harus memeriksa file baru setiap hari.

masalah saya adalah penciptaan dinamis dari subdags. Jika ada file, saya perlu subdags. Jika tidak ada file, saya tidak perlu subdags. Masalah saya adalah pengaturan hulu / hilir. Dalam kode saya, itu mendeteksi file, tetapi tidak memulai subdags sebagaimana mestinya. Saya melewatkan sesuatu.

ini kode saya:

from airflow import models
from  airflow.utils.helpers import chain
from airflow.providers.amazon.aws.hooks.s3 import S3Hook
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator, BranchPythonOperator
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.subdag_operator import SubDagOperator
from airflow.contrib.operators.s3_to_gcs_operator import S3ToGoogleCloudStorageOperator
from airflow.utils import dates
from airflow.models import Variable
import logging

args = {
    'owner': 'Airflow',
    'start_date': dates.days_ago(1),
    'email': ['sinistersparrow1701@gmail.com'],
    'email_on_failure': True,
    'email_on_success': True,
}

bucket = 'mybucket'
prefix = 'myprefix/'
LastBDEXDate = int(Variable.get("last_publish_date"))
maxdate = LastBDEXDate
files = []

parent_dag = models.DAG(
    dag_id='My_Ingestion',
    default_args=args,
    schedule_interval='@daily',
    catchup=False
)

def Check_For_Files(**kwargs):
    s3 = S3Hook(aws_conn_id='S3_BOX')
    s3.get_conn()
    bucket = bucket
    LastBDEXDate = int(Variable.get("last_publish_date"))
    maxdate = LastBDEXDate
    files = s3.list_keys(bucket_name=bucket, prefix='myprefix/file')
    for file in files:
        print(file)
        print(file.split("_")[-2])
        print(file.split("_")[-2][-8:])  ##proves I can see a date in the file name is ok.
        maxdate = maxdate if maxdate > int(file.split("_")[-2][-8:]) else int(file.split("_")[-2][-8:])
    if maxdate > LastBDEXDate:
        return 'Start_Process'
    return 'finished'

def create_subdag(dag_parent, dag_id_child_prefix, file_name):
    # dag params
    dag_id_child = '%s.%s' % (dag_parent.dag_id, dag_id_child_prefix)

    # dag
    subdag = models.DAG(dag_id=dag_id_child,
              default_args=args,
              schedule_interval=None)

    # operators
    s3_to_gcs_op = S3ToGoogleCloudStorageOperator(
        task_id=dag_id_child,
        bucket=bucket,
        prefix=file_name,
        dest_gcs_conn_id='GCP_Account',
        dest_gcs='gs://my_files/To_Process/',
        replace=False,
        gzip=True,
        dag=subdag)


    return subdag

def create_subdag_operator(dag_parent, filename, index):
    tid_subdag = 'file_{}'.format(index)
    subdag = create_subdag(dag_parent, tid_subdag, filename)
    sd_op = SubDagOperator(task_id=tid_subdag, dag=dag_parent, subdag=subdag)
    return sd_op

def create_subdag_operators(dag_parent, file_list):
    subdags = [create_subdag_operator(dag_parent, file, file_list.index(file)) for file in file_list]
    # chain subdag-operators together
    chain(*subdags)
    return subdags

check_for_files = BranchPythonOperator(
    task_id='Check_for_s3_Files',
    provide_context=True,
    python_callable=Check_For_Files,
    dag=parent_dag
)

finished = DummyOperator(
    task_id='finished',
    dag=parent_dag
)

decision_to_continue = DummyOperator(
    task_id='Start_Process',
    dag=parent_dag
)

if len(files) > 0:
    subdag_ops = create_subdag_operators(parent_dag, files)
    check_for_files >> decision_to_continue >> subdag_ops[0] >> subdag_ops[-1] >> finished


check_for_files >> finished

Di bawah ini adalah cara yang disarankan untuk membuat DAG atau sub-DAG dinamis dalam aliran udara, meskipun ada cara lain juga, tapi saya kira ini akan sangat berlaku untuk masalah Anda.

Pertama, buat file (yaml/csv)yang berisi daftar semua s3file dan lokasi, dalam kasus Anda, Anda telah menulis fungsi untuk menyimpannya dalam daftar, saya akan mengatakan menyimpannya dalam yamlfile terpisah dan memuatnya pada saat dijalankan dalam aliran udara env dan kemudian membuat DAGs.

Di bawah ini adalah contoh yamlfile: dynamicDagConfigFile.yaml

job: dynamic-dag
bucket_name: 'bucket-name'
prefix: 'bucket-prefix'
S3Files:
    - File1: 'S3Loc1'
    - File2: 'S3Loc2'
    - File3: 'S3Loc3'

Anda dapat memodifikasi Check_For_Filesfungsi Anda untuk menyimpannya dalam yamlfile.

Sekarang kita bisa beralih ke pembuatan dag dinamis:

Pertama, tentukan dua tugas menggunakan operator dummy, yaitu mulai dan tugas akhir. Tugas-tugas semacam itu adalah tugas-tugas di mana kita akan membangun kita DAGdengan secara dinamis menciptakan tugas-tugas di antara mereka:

start = DummyOperator(
    task_id='start',
    dag=dag
)

end = DummyOperator(
    task_id='end',
    dag=dag)

Dynamic DAG: Kami akan gunakan PythonOperatorsdalam aliran udara. Fungsi harus menerima argumen sebagai id tugas; fungsi python yang akan dieksekusi, yaitu python_callable untuk operator Python; dan seperangkat argumen yang akan digunakan selama eksekusi.

Sertakan argumen task id. Jadi, kita dapat bertukar data di antara tugas-tugas yang dihasilkan secara dinamis, misalnya via XCOM.

Anda dapat menentukan fungsi operasi Anda dalam dag dinamis seperti ini s3_to_gcs_op.

def createDynamicDAG(task_id, callableFunction, args):
    task = PythonOperator(
        task_id = task_id,
        provide_context=True,
        #Eval is used since the callableFunction var is of type string
        #while the python_callable argument for PythonOperators only receives objects of type callable not strings.
        python_callable = eval(callableFunction),
        op_kwargs = args,
        xcom_push = True,
        dag = dag,
    )
    return task

Akhirnya berdasarkan lokasi yang ada di file yaml Anda dapat membuat dag dinamis, pertama baca yamlfile seperti di bawah ini dan buat dag dinamis:

with open('/usr/local/airflow/dags/config_files/dynamicDagConfigFile.yaml') as f:
    # use safe_load instead to load the YAML file
    configFile = yaml.safe_load(f)

    #Extract file list
    S3Files = configFile['S3Files']

    #In this loop tasks are created for each table defined in the YAML file
    for S3File in S3Files:
        for S3File, fieldName in S3File.items():

            #Remember task id is provided in order to exchange data among tasks generated in dynamic way.
            get_s3_files = createDynamicDAG('{}-getS3Data'.format(S3File), 
                                            'getS3Data', 
                                            {}) #your configs here.

            #Second step is upload S3 to GCS
            upload_s3_toGCS = createDynamicDAG('{}-uploadDataS3ToGCS'.format(S3File), 'uploadDataS3ToGCS', {'previous_task_id':'{}-'})

#write your configs again here like S3 bucket name prefix extra or read from yaml file, and other GCS config.

Definisi DAG akhir:

Idenya adalah itu

#once tasks are generated they should linked with the
#dummy operators generated in the start and end tasks. 
start >> get_s3_files
get_s3_files >> upload_s3_toGCS
upload_s3_toGCS >> end

Kode aliran udara lengkap agar:

import yaml
import airflow
from airflow import DAG
from datetime import datetime, timedelta, time
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator

start = DummyOperator(
    task_id='start',
    dag=dag
)


def createDynamicDAG(task_id, callableFunction, args):
    task = PythonOperator(
        task_id = task_id,
        provide_context=True,
        #Eval is used since the callableFunction var is of type string
        #while the python_callable argument for PythonOperators only receives objects of type callable not strings.
        python_callable = eval(callableFunction),
        op_kwargs = args,
        xcom_push = True,
        dag = dag,
    )
    return task


end = DummyOperator(
    task_id='end',
    dag=dag)



with open('/usr/local/airflow/dags/config_files/dynamicDagConfigFile.yaml') as f:
    configFile = yaml.safe_load(f)

    #Extract file list
    S3Files = configFile['S3Files']

    #In this loop tasks are created for each table defined in the YAML file
    for S3File in S3Files:
        for S3File, fieldName in S3File.items():

            #Remember task id is provided in order to exchange data among tasks generated in dynamic way.
            get_s3_files = createDynamicDAG('{}-getS3Data'.format(S3File), 
                                            'getS3Data', 
                                            {}) #your configs here.

            #Second step is upload S3 to GCS
            upload_s3_toGCS = createDynamicDAG('{}-uploadDataS3ToGCS'.format(S3File), 'uploadDataS3ToGCS', {'previous_task_id':'{}-'})

#write your configs again here like S3 bucket name prefix extra or read from yaml file, and other GCS config.


start >> get_s3_files
get_s3_files >> upload_s3_toGCS
upload_s3_toGCS >> end