Uso de una clave secreta en AWS Secrets Manager para una variable de Apache Airflow - Amazon Managed Workflows para Apache Airflow
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Uso de una clave secreta en AWS Secrets Manager para una variable de Apache Airflow

El siguiente ejemplo, llama a AWS Secrets Manager para obtener una clave secreta para una variable de Apache Airflow en Amazon Managed Workflows para Apache Airflow. Se asume que ha realizado los pasos que se detallan en Configuración de una conexión de Apache Airflow mediante un secreto de AWS Secrets Manager.

Versión

Puede usar el código de ejemplo que aparece en 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

Requisitos

Para usar este código de ejemplo con Apache Airflow v2 y versiones posteriores, no se necesitan dependencias adicionales. Use aws-mwaa-docker-images para instalar Apache Airflow.

Código de ejemplo

En los siguientes pasos se describe cómo crear el código DAG que llama a Secrets Manager para recibir el secreto.

  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 secrets-manager-var.py.

    from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.models import Variable
from airflow.utils.dates import days_ago
from datetime import timedelta
import os
DAG_ID = os.path.basename(__file__).replace(".py", "")
DEFAULT_ARGS = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'email': ['airflow@example.com'],
    'email_on_failure': False,
    'email_on_retry': False,
}
def get_variable_fn(**kwargs):
    my_variable_name = Variable.get("test-variable", default_var="undefined")
    print("my_variable_name: ", my_variable_name)
    return my_variable_name
with DAG(
    dag_id=DAG_ID,
    default_args=DEFAULT_ARGS,
    dagrun_timeout=timedelta(hours=2),
    start_date=days_ago(1),
    schedule_interval='@once',
    tags=['variable']
) as dag:
    get_variable = PythonOperator(
        task_id="get_variable",
        python_callable=get_variable_fn,
        provide_context=True
    )

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