datahub部署airflow
时间: 2025-01-04 09:27:58 浏览: 80
### 如何在 DataHub 上部署 Airflow
为了实现 Airflow 和 DataHub 的集成,可以按照如下方法操作:
#### 安装必要的软件包
确保环境已经准备好接收新的组件。对于希望连接到 DataHub 的 Airflow 实例来说,需要先通过 pip 命令来安装特定的插件。
```bash
pip install acryl-datahub-airflow-plugin[^1]
```
此命令会下载并配置好用于支持两者之间交互所需的库文件。
#### 配置 Airflow 连接至 DataHub
完成上述步骤之后,下一步就是设置 Airflow 以便它可以向 DataHub 发送元数据。这通常涉及到修改 `airflow.cfg` 文件中的某些参数或者是创建一个新的 DAG 来处理这些任务。具体取决于用户的实际应用场景以及想要达到的效果。
如果打算利用 API 调用来传输静态元数据,则可以在 DAG 中定义相应的 Python 函数来进行 HTTP 请求;而如果是考虑采用 Kafka 流的方式实现实时更新的话,则需确保 Kafka 已经被正确地集成了进去,并且能够正常工作[^3]。
#### 创建自定义DAGs以促进互操作性
为了让两个平台更好地协同运作,可能还需要编写一些专门针对该场景优化过的 Directed Acyclic Graph (DAG),即所谓的“管道”。这类脚本可以帮助自动化整个过程——从提取原始信息直到最终将其提交给目标系统为止。
例如下面是一个简单的Python代码片段展示如何在一个名为 `datahub_dag.py` 的新DAG里调用DataHub REST API接口发送事件消息:
```python
from airflow import DAG
from datetime import timedelta, datetime
from datahub_provider.operators.datahub_event_operator import (
DatahubEventRestApiOperator,
)
default_args = {
'owner': 'airflow',
}
with DAG(
dag_id='example_datahub_rest_api',
default_args=default_args,
schedule_interval=timedelta(days=1),
start_date=datetime(2023, 9, 1),
catchup=False,
) as dag:
send_message_to_datahub_task = DatahubEventRestApiOperator(
task_id="send_message",
event={
"entityType": "dataset",
"aspectName": "schemaMetadata",
...
},
server_config={"server": "http://localhost:8080"},
)
```
这段代码展示了怎样使用官方提供的 Operator 类型之一 (`DatahubEventRestApiOperator`) 构建一个周期性的作业计划去触发指定的操作。
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