Запуск работы по воздушному потоку на веб-ресурсе

Я хотел знать, могут ли выполняться задачи воздушного потока при получении запроса через HTTP. Меня не интересует часть планирования Airflow. Я просто хочу использовать его в качестве заменителя сельдерея.

Итак, пример операции будет примерно таким.

  • Пользователь отправляет форму, запрашивающую какой-либо отчет.
  • Бэкэнд получает запрос и отправляет пользователю уведомление о том, что запрос был получен.
  • Затем backend запускает работу, используя Airflow для немедленного запуска.
  • Затем Airflow выполняет ряд задач, связанных с DAG. Например, сначала вытащите данные из красного смещения, вытащите данные из MySQL, сделайте некоторые операции над двумя наборами результатов, объедините их, а затем загрузите результаты в Amazon S3, отправьте электронное письмо.

Из всего, что я читаю в Интернете, вы можете запускать задания воздушного потока, выполнив airflow ... в командной строке. Мне было интересно, есть ли api python, который может выполнять одно и то же.

Спасибо.

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Airflow REST API Plugin поможет вам здесь. После того, как вы выполнили инструкции по установке плагина, вам просто нужно нажать следующий URL: http://{HOST}:{PORT}/admin/rest_api/api/v1.0/trigger_dag?dag_id={dag_id}&run_id={run_id}&conf={url_encoded_json_parameters}, заменив dag_id идентификатором вашего dag, либо опустив run_id, либо указав уникальный идентификатор, и передав json для кодирования url для conf (с любым из параметров, которые вам нужны в запущенном dag).

Вот пример функции JavaScript, которая использует jQuery для вызова Airflow api:

function triggerDag(dagId, dagParameters){
    var urlEncodedParameters = encodeURIComponent(dagParameters);
    var dagRunUrl = "http://airflow:8080/admin/rest_api/api/v1.0/trigger_dag?dag_id="+dagId+"&conf="+urlEncodedParameters;
    $.ajax({
        url: dagRunUrl,
        dataType: "json",
        success: function(msg) {
            console.log('Successfully started the dag');
        },
        error: function(e){
           console.log('Failed to start the dag');
        }
    });
}

Ответ 2

Новая опция в потоке воздуха - экспериментальная, но встроенная конечная точка API в более поздних сборках 1.7 и 1.8. Это позволяет вам запустить службу REST на сервере airflow, чтобы прослушивать порт и принимать задания cli.

У меня есть только ограниченный опыт, но я с успехом пробовал тесты. Согласно документам:

/api/experimental/dags/<DAG_ID>/dag_runs создает dag_run для данного идентификатора dag (POST).

Это наметит немедленный запуск любой метки, которую вы хотите запустить. Тем не менее, он по-прежнему использует планировщик, ожидая сердцебиения, чтобы увидеть, что dag работает, и передать задачи работнику. Это точно такое же поведение, как и в CLI, поэтому я все еще верю, что оно подходит для вашего варианта использования.

Документация по его настройке доступна здесь: https://airflow.apache.org/api.html.

В github также есть несколько простых примеров клиентов под airflow/api/clients

Ответ 4

Для этой цели можно использовать интерфейс API REST Airflow.

Следующий запрос вызовет DAG:

curl -X POST \
    http://<HOST>:8080/api/experimental/dags/process_data/dag_runs \
    -H 'Cache-Control: no-cache' \
    -H 'Content-Type: application/json' \
    -d '{"conf":"{\"START_DATE\":\"2018-06-01 03:00:00\", \"STOP_DATE\":\"2018-06-01 23:00:00\"}'

Следующий запрос извлекает список прогонов Dag для определенного идентификатора DAG:

curl -i -H "Accept: application/json" -H "Content-Type: application/json" -X GET http://<HOST>:8080/api/experimental/dags/process_data/dag_runs

Для работы GET API установите флаг rbac в True на airflow.cfg.

Ниже приведен список доступных API: здесь и там.

Ответ 5

Airflow имеет REST API (в настоящее время экспериментальный) - доступно здесь: https://airflow.apache.org/api.html#endpoints

Если вы не хотите устанавливать плагины, как предложено в других ответах - вот код, как вы можете сделать это напрямую с помощью API:

def trigger_dag(self, dag_id, run_id=None, conf=None, execution_date=None):
    endpoint = '/api/experimental/dags/{}/dag_runs'.format(dag_id)
    url = urljoin(self._api_base_url, endpoint)
    data = self._request(url, method='POST',
                         json={
                             "run_id": run_id,
                             "conf": conf,
                             "execution_date": execution_date,
                         })
    return data['message']

Дополнительные примеры работы с API-интерфейсом airflow в python доступны здесь:https://github.com/apache/airflow/blob/master/airflow/api/client/json_client.py