Airflow：如何在函数中使用触发器参数

Question

我们正在使用 Airflow 的 KubernetesPodOperator 作为我们的数据管道。我们想要添加的是通过 UI.

传递参数的选项

我们目前使用它的方式是我们有不同的 yaml 文件存储运算符的参数，而不是直接调用运算符，我们调用一个函数来做一些准备和 returns像这样的运算符：

def prep_kubernetes_pod_operator(yaml):

    # ... read yaml and extract params

    return KubernetesPodOperator(params)

with DAG(...):
    
    task1 = prep_kubernetes_pod_operator(yaml)

对我们来说这很有效，我们可以让我们的 dag 文件非常轻量级，但是现在我们想添加我们可以通过 UI 添加一些额外参数的功能。我知道触发器参数可以通过 kwargs['dag_run'].conf 访问，但我没有成功地将它们拉入 Python 函数。

我尝试的另一件事是创建一个自定义运算符，因为它可以识别 args，但我无法在执行部分调用 KubernetesPodOperator（我想在运算符中调用运算符是无论如何都不是正确的解决方案。

更新：

听从 NicoE 的建议，我开始扩展 KubernetesPodOperator。

我现在遇到的错误是，当我解析 yaml 并在之后分配参数时，父参数变成元组并引发类型错误。

达格：

task = NewKPO(
    task_id="task1",
    yaml_path=yaml_path)

操作员：

class NewKPO(KubernetesPodOperator):
   @apply_defaults
   def __init__(
           self,
           yaml_path: str,
           name: str = "default",
           *args,
           **kwargs) -> None:
       self.yaml_path = yaml_path
       self.name = name
       super(NewKPO, self).__init__(
           name=name, # DAG is not parsed without this line - 'key has to be string'
           *args,
           **kwargs)

   def execute(self, context):
       # parsing yaml and adding context["dag_run"].conf (...)
       self.name = yaml.name
       self.image = yaml.image
       self.secrets = yaml.secrets
       #(...) if i run a type(self.secrets) here I will get tuple
       return super(NewKPO, self).execute(context)

Answer 1

您可以使用 params，这是一个可以在 DAG 级别参数定义的字典，并且在每个任务中都可以访问。适用于从 BaseOperator 派生的每个运算符，也可以从 UI.

设置

以下示例显示了如何将其与不同的运算符一起使用。 params 可以在 default_args 字典中定义或作为 DAG 对象的参数。

default_args = {
    "owner": "airflow",
    'params': {
        "param1": "first_param",
        "param2": "second_param"
    }
}

dag = DAG(
    dag_id="example_dag_params",
    default_args=default_args,
    start_date=days_ago(1),
    schedule_interval="@once",
    tags=['example_dags'],
    catchup=False
)

从 UI 触发此 DAG 时，您可以添加一个额外的参数：

可以在模板化字段中访问参数，如 BashOperator 案例：

with dag:

    bash_task = BashOperator(
        task_id='bash_task',
        bash_command='echo bash_task: {{ params.param1 }}')

bash_task 日志输出：

{bash.py:158} INFO - Running command: echo bash_task: first_param
{bash.py:169} INFO - Output:
{bash.py:173} INFO - bash_task: first_param
{bash.py:177} INFO - Command exited with return code 0

参数可在执行上下文中访问，如 python_callable:


    def _print_params(**kwargs):
        print(f"Task_id: {kwargs['ti'].task_id}")
        for k, v in kwargs['params'].items():
            print(f"{k}:{v}")

    python_task = PythonOperator(
        task_id='python_task',
        python_callable=_print_params,
    )

输出：

{logging_mixin.py:104} INFO - Task_id: python_task
{logging_mixin.py:104} INFO - param1:first_param
{logging_mixin.py:104} INFO - param2:second_param
{logging_mixin.py:104} INFO - param3:param_from_the_UI

您还可以在任务级别定义中添加参数：

    python_task_2 = PythonOperator(
        task_id='python_task_2',
        python_callable=_print_params,
        params={'param4': 'param defined at task level'}
    )

输出：

{logging_mixin.py:104} INFO - Task_id: python_task_2
{logging_mixin.py:104} INFO - param1:first_param
{logging_mixin.py:104} INFO - param2:second_param
{logging_mixin.py:104} INFO - param4:param defined at task level
{logging_mixin.py:104} INFO - param3:param_from_the_UI

按照示例，您可以定义一个继承自 BaseOperator:

的自定义运算符

class CustomDummyOperator(BaseOperator):

    @apply_defaults
    def __init__(self, custom_arg: str = 'default', *args, **kwargs) -> None:
        self.custom_arg = custom_arg
        super(CustomDummyOperator, self).__init__(*args, **kwargs)

    def execute(self, context):
        print(f"Task_id: {self.task_id}")
        for k, v in context['params'].items():
            print(f"{k}:{v}")

一个示例任务是：

    custom_op_task = CustomDummyOperator(
        task_id='custom_operator_task'
    )

输出：

{logging_mixin.py:104} INFO - Task_id: custom_operator_task
{logging_mixin.py:104} INFO - custom_arg: default
{logging_mixin.py:104} INFO - param1:first_param
{logging_mixin.py:104} INFO - param2:second_param
{logging_mixin.py:104} INFO - param3:param_from_the_UI

进口：

from airflow import DAG
from airflow.models.baseoperator import chain
from airflow.models import BaseOperator
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.operators.bash import BashOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.utils.decorators import apply_defaults

希望对你有用！

Airflow：如何在函数中使用触发器参数

Airflow: how to use trigger parameters in functions

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airflow