Pycharm调试Airflow

Posted 2023-05-01

参考技术A python env 选择安装airflow的python， 这样pycharm的环境才会包含airflow的依赖。

pycharm打开 $AIRFLOW_HOME 目录，在dags目录下新建hello dag

然后run hello.py

如何用 pycharm 调试 airflow

airflow 和 pycharm 相关基础知识请看其他博客

 

我们在使用 airflow的 dag时。 每次写完不知道对不对的，总不能到页面环境中跑一下，等到报错再调试吧。这是很让人恼火的事情

这里我想分享  如何用 pycharm 对 airflow 进行调试

 

airflow的运行环境，依赖于  airflow.cfg和  airflow_home,

pycharm 的项目目录应该和 airflow_home 相同目录。

 

1.  airflow的配置 

详细配置看请看其他博客，这里只是表名我的  airflow_home   = /data/airflow

[core]

dags_folder = /data/airflow/dags

# The folder where airflow should store its log files
# This path must be absolute
base_log_folder = /data/airflow/logs

plugins_folder = /data/airflow/plugins

sql_alchemy_conn =  mysql://airflow:airflow@IP:3306/airflowtest

broker_url = sqla+mysql://airflow:airflow@IP:3306/airflowtest

 

2. 启动webserver 模式下airflow

airflow webserver -D

airflow  scheduler -D 

airflow  workder -D 

 

 

3. 在/data/airflow/dags 下新建范例  dag

 vim hello_world.py 

from datetime import datetime
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator


def print_hello():
     print (‘hello my name is fanglianchao‘)
     return ‘Hello world!‘


dag = DAG(‘hello_world‘, description=‘Simple tutorial DAG‘,
          schedule_interval=‘0 12 * * *‘,
          start_date=datetime(2017, 3, 20), catchup=False)

dummy_operator = DummyOperator(task_id=‘dummy_task‘, retries=3, dag=dag)

hello_operator = PythonOperator(task_id=‘hello_task‘, python_callable=print_hello, dag=dag)

dummy_operator >> hello_operator
~                                

4.执行测试：

如果以下测试成功，就代表安装成功了， 可以到 web 里面  触发执行看看

 airflow test hello_world hello_task 2019-10-10

 

 

 

 

 

5. pycharm 项目配置

 

 执行这个dag 

 

 编辑这个dag 配置文件