Creación de un complemento personalizado con Apache Hive y Hadoop - Amazon Managed Workflows para Apache Airflow
VersionRequisitos previosPermisosRequisitosDescarga de dependenciasComplemento personalizadoPlugins.zipCódigo de ejemploOpciones de configuración de AirflowSiguientes pasos

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Creación de un complemento personalizado con Apache Hive y Hadoop

Amazon MWAA extrae el contenido de un plugins.zip a /usr/local/airflow/plugins. Esto se puede utilizar para añadir archivos binarios a sus contenedores. Además, Apache Airflow ejecuta el contenido de los archivos de Python de la carpeta plugins en el inicio, lo que permite establecer y modificar las variables de entorno. En el siguiente ejemplo se explican los pasos necesarios para crear un complemento personalizado con Apache Hive y Hadoop en un entorno de Amazon Managed Workflows para Apache Airflow. Además, se puede combinar con otros complementos y binarios personalizados.

Version

Puede usar el ejemplo de código de esta página con Apache Airflow v2 en Python 3.10 y Apache Airflow v3 en Python 3.11.

Requisitos previos

Para usar el código de muestra de esta página, necesitará lo siguiente:

Permisos

No se necesitan permisos adicionales para usar el código de ejemplo de esta página.

Requisitos

Para usar el código de ejemplo de esta página, agregue las siguientes dependencias a su requirements.txt. Para obtener más información, consulte. Instalación de dependencias de Python

-c https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.0.2/constraints-3.7.txt
apache-airflow-providers-amazon[apache.hive]

Descarga de dependencias

Amazon MWAA extraerá el contenido del archivo plugins.zip en /usr/local/airflow/plugins en cada contenedor de procesos de trabajo y programador de Amazon MWAA. Se utiliza para añadir binarios a su entorno. En los siguientes pasos se describe cómo ensamblar los archivos necesarios para el complemento personalizado.

  1. En el símbolo del sistema, vaya hasta el directorio en el que desee crear el complemento. Por ejemplo:

    cd plugins

  2. Descargue Hadoop desde una réplica, por ejemplo:

    wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.0/hadoop-3.3.0.tar.gz

  3. Descargue Hive desde una replica, por ejemplo:

    wget https://downloads.apache.org/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz

  4. Cree un directorio. Por ejemplo:

    mkdir hive_plugin

  5. Extraiga Hadoop.

    tar -xvzf hadoop-3.3.0.tar.gz -C hive_plugin

  6. Extraiga Hive.

    tar -xvzf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C hive_plugin

Complemento personalizado

Apache Airflow ejecutará el contenido de los archivos de Python en la carpeta de complementos durante el arranque. Esto se usa para establecer y modificar variables de entorno. En los siguientes pasos se describe el código de muestra del complemento personalizado.

  1. En una línea de comando, vaya al directorio hive_plugin. Por ejemplo:

    cd hive_plugin

  2. Copie el contenido del siguiente ejemplo de código y guárdelo localmente como hive_plugin.py en el directorio hive_plugin.

    from airflow.plugins_manager import AirflowPlugin
import os
os.environ["JAVA_HOME"]="/usr/lib/jvm/jre"
os.environ["HADOOP_HOME"]='/usr/local/airflow/plugins/hadoop-3.3.0'
os.environ["HADOOP_CONF_DIR"]='/usr/local/airflow/plugins/hadoop-3.3.0/etc/hadoop'
os.environ["HIVE_HOME"]='/usr/local/airflow/plugins/apache-hive-3.1.2-bin'
os.environ["PATH"] = os.getenv("PATH") + ":/usr/local/airflow/plugins/hadoop-3.3.0:/usr/local/airflow/plugins/apache-hive-3.1.2-bin/bin:/usr/local/airflow/plugins/apache-hive-3.1.2-bin/lib" 
os.environ["CLASSPATH"] = os.getenv("CLASSPATH") + ":/usr/local/airflow/plugins/apache-hive-3.1.2-bin/lib" 
class EnvVarPlugin(AirflowPlugin):                
    name = 'hive_plugin'

  3. Copie el contenido del siguiente texto y guárdelo localmente como .airflowignore en el directorio hive_plugin.

    hadoop-3.3.0
apache-hive-3.1.2-bin

Plugins.zip

En los pasos siguientes se explica cómo crearplugins.zip. El contenido de este ejemplo se puede combinar con otros complementos y archivos binarios en un solo archivo plugins.zip.

  1. En el símbolo del sistema, vaya hasta el directorio hive_plugin del paso anterior. Por ejemplo:

    cd hive_plugin

  2. Comprima el contenido de la carpeta plugins.

    zip -r ../hive_plugin.zip ./

Código de ejemplo

En los siguientes pasos se explica cómo crear el código DAG que probará el complemento personalizado.

  1. En el símbolo del sistema, vaya hasta el directorio en el que esté almacenado el código DAG. Por ejemplo:

    cd dags

  2. Copie el contenido del código de ejemplo siguiente y guárdelo localmente como hive.py.

    from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

with DAG(dag_id="hive_test_dag", schedule_interval=None, catchup=False, start_date=days_ago(1)) as dag:
    hive_test = BashOperator(
        task_id="hive_test",
        bash_command='hive --help'
    )

Opciones de configuración de Airflow

Si utiliza Apache Airflow v2, agregue core.lazy_load_plugins : False como opción de configuración de Apache Airflow. Para obtener más información, consulte Uso de las opciones de configuración para cargar complementos en 2.

Siguientes pasos