我正在尝试使用Airflow执行一个简单的任务python。
from __future__ import print_function
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.models import DAG
from datetime import datetime, timedelta
from pprint import pprint
seven_days_ago = datetime.combine(datetime.today() - timedelta(7),
datetime.min.time())
args = {
'owner': 'airflow',
'start_date': seven_days_ago,
}
dag = DAG(dag_id='python_test', default_args=args)
def print_context(ds, **kwargs):
pprint(kwargs)
print(ds)
return 'Whatever you return gets printed in the logs'
run_this = PythonOperator(
task_id='print',
provide_context=True,
python_callable=print_context,
dag=dag)
例如,如果我尝试:
气流测试python_test打印2015-01-01
有用!
现在我想将def print_context(ds, **kwargs)
函数放到其他python文件中。所以我创建了另一个文件:simple_test.py并更改:
run_this = PythonOperator(
task_id='print',
provide_context=True,
python_callable=simple_test.print_context,
dag=dag)
现在,我尝试再次运行:
气流测试python_test打印2015-01-01
好吧!它仍然有效!
但是如果我创建一个模块,例如,带有文件SimplePython.py
的工作程序模块,请导入(from worker import SimplePython
)它并尝试:
气流测试python_test打印2015-01-01
它给出了消息:
ImportError:没有名为worker的模块
问题:
参考方案
您可以按照以下步骤打包DAG的依赖项:
https://airflow.apache.org/concepts.html#packaged-dags
为此,您可以创建一个zip文件,该文件在zip文件的根目录中包含dag,并在目录中解压缩其他模块。
例如,您可以创建一个如下所示的zip文件:
my_dag1.py
my_dag2.py
package1/__init__.py
package1/functions.py
Airflow将扫描该zip文件,并尝试加载my_dag1.py和my_dag2.py。它不会进入子目录,因为它们被认为是潜在的软件包。
使用CeleryExecutor时,您需要手动同步DAG目录,Airflow不会为您解决这些问题:
https://airflow.apache.org/configuration.html?highlight=scaling%20out%20celery#scaling-out-with-celery
工作人员需要有权访问其DAGS_FOLDER,并且您需要通过自己的方式同步文件系统
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