Cloud Composer 1 で Apache Airflow DAG を実行する

環境のサービス アカウントを作成する

環境を作成するときに、サービス アカウントを指定します。このサービス アカウントは、環境のサービス アカウントと呼ばれます。環境では、このサービス アカウントを使用してほとんどのオペレーションを実行します。

ご使用の環境のサービス アカウントはユーザー アカウントではありません。サービス アカウントは、ユーザーではなく、アプリケーションや仮想マシン（VM）インスタンスで使用される特別なアカウントです。

環境のサービス アカウントを作成するには:

1. Identity and Access Management のドキュメントの説明に沿って、新しいサービス アカウントを作成します。

2. Identity and Access Management のドキュメントに記載されているように、ロールを付与します。必要なロールは Composer ワーカー（composer.worker）です。

環境の作成

1. Google Cloud コンソールで、[環境の作成] ページに移動します。

   [環境の作成] に移動

2. [名前] フィールドに「example-environment」と入力します。

3. [ロケーション] プルダウン リストで、Cloud Composer 環境のリージョンを選択します。このガイドでは、us-central1 リージョンを使用します。

4. その他の環境構成オプションには、指定されたデフォルト値を使用します。

5. [作成] をクリックして環境が作成されるまで待ちます。

6. 処理が完了すると、環境名の横に緑色のチェックマークが表示されます。

DAG ファイルを作成する

Airflow DAG は、スケジュールを設定して実行する体系的なタスクの集まりです。DAG は、標準の Python ファイルで定義されます。

このガイドでは、quickstart.py ファイルで定義された Airflow DAG の例を使用します。このファイルの Python コードは、次の処理を行います。

1. DAG（composer_sample_dag）を作成します。この DAG は毎日実行されます。
2. タスク（print_dag_run_conf）を実行します。このタスクは、bash 演算子を使用して DAG 実行の構成を出力します。

ローカルマシンに quickstart.py ファイルのコピーを保存します。

import datetime

from airflow import models
from airflow.operators import bash

# If you are running Airflow in more than one time zone
# see https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/timezone.html
# for best practices
YESTERDAY = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1)

default_args = {
    "owner": "Composer Example",
    "depends_on_past": False,
    "email": [""],
    "email_on_failure": False,
    "email_on_retry": False,
    "retries": 1,
    "retry_delay": datetime.timedelta(minutes=5),
    "start_date": YESTERDAY,
}

with models.DAG(
    "composer_quickstart",
    catchup=False,
    default_args=default_args,
    schedule_interval=datetime.timedelta(days=1),
) as dag:
    # Print the dag_run id from the Airflow logs
    print_dag_run_conf = bash.BashOperator(
        task_id="print_dag_run_conf", bash_command="echo {{ dag_run.id }}"
    )

DAG ファイルを環境のバケットにアップロードする

すべての Cloud Composer 環境には、Cloud Storage バケットが関連付けられています。Cloud Composer の Airflow は、このバケットの /dags フォルダにある DAG のみをスケジュール設定します。

DAG のスケジュールを設定するには、quickstart.py をローカルマシンから使用中の環境の /dags フォルダにアップロードします。

1. Google Cloud コンソールで [環境] ページに移動します。

   [環境] に移動

2. 環境のリストで、ご利用の環境の名前 example-environment をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。

3. [DAG フォルダを開く] をクリックします。[バケットの詳細] ページが開きます。

4. [ファイルをアップロード] をクリックし、quickstart.py のコピーを選択します。

5. ファイルをアップロードするには、[開く] をクリックします。

DAG を表示する

DAG ファイルをアップロードすると、Airflow によって次の処理が行われます。

1. アップロードした DAG ファイルを解析します。DAG が Airflow で使用可能になるまでに数分かかる場合があります。
2. DAG を使用可能な DAG のリストに追加します。
3. DAG ファイルで指定したスケジュールに沿って DAG を実行します。

DAG UI で DAG を表示して、DAG がエラーなしで処理され、Airflow で使用できることを確認します。DAG UI は、Google Cloud コンソールで DAG 情報を表示するための Cloud Composer インターフェースです。Cloud Composer は、ネイティブの Airflow ウェブ インターフェースである Airflow UI にもアクセスできます。

1. 以前にアップロードした DAG ファイルを Airflow が処理し、最初の DAG 実行（後述）を完了するまで、約 5 分間待ちます。

2. Google Cloud コンソールで [環境] ページに移動します。

   [環境] に移動

3. 環境のリストで、ご利用の環境の名前 example-environment をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。

4. [DAG] タブに移動します。

5. composer_quickstart DAG が DAG のリストに含まれていることを確認します。

   

DAG 実行の詳細を表示する

DAG の 1 回の実行は DAG 実行と呼ばれます。DAG ファイルの開始日が昨日に設定されているため、Airflow はサンプル DAG の DAG 実行をすぐに実行します。このようにして、Airflow は指定された DAG のスケジュールに追いつきます。

サンプル DAG には、コンソールで echo コマンドを実行する 1 つのタスク print_dag_run_conf が含まれています。このコマンドは、DAG に関するメタ情報（DAG 実行の数値識別子）を出力します。

1. [DAG] タブで composer_quickstart をクリックします。DAG の [実行] タブが開きます。

2. DAG 実行のリストで、最初のエントリをクリックします。

   

3. DAG 実行の詳細が表示され、サンプル DAG の個々のタスクに関する詳細情報が表示されます。

   

4. [Logs for DAG run] セクションには、DAG 実行のすべてのタスクのログが一覧表示されます。echo コマンドの出力はログで確認できます。