要将Apache Airflow 1.10.10与远程工作器和S3日志集成,您可以按照以下步骤进行操作:
pip install 'apache-airflow[s3]'
pip install 'apache-airflow[ssh]'
airflow.cfg
中,启用远程工作器和S3日志,请确保将remote_logging
和s3_logging
选项设置为True
。remote_logging = True
s3_logging = True
airflow.cfg
中,配置S3存储设置。将以下内容添加到配置文件的末尾:[s3]
remote_log_conn_id =
remote_base_log_folder = s3:///logs
encrypt_s3_logs = False # 如果需要加密S3日志,则设置为True
s3_log_file_prefix = airflow/logs
请确保替换
和
为您自己的S3连接ID和桶名称。
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime
default_args = {
'owner': 'airflow',
'start_date': datetime(2021, 1, 1)
}
def my_task():
print("Remote task running!")
with DAG('remote_s3_logging_example', default_args=default_args, schedule_interval=None) as dag:
task = PythonOperator(
task_id='my_task',
python_callable=my_task,
executor_config={
"executor": "CeleryExecutor",
"remote_logging": True,
"remote_log_conn_id": "",
"remote_base_log_folder": "s3:///logs",
"encrypt_s3_logs": False,
"s3_log_file_prefix": "airflow/logs"
}
)
请确保替换
和
为您自己的S3连接ID和桶名称。
airflow scheduler
airflow worker
此时,您的DAG将使用远程工作器在远程服务器上运行,并将日志写入S3存储桶中。
注意:确保您的Airflow调度器和工作进程能够访问S3存储桶,并具有适当的权限。