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# Creazione di un plug-in personalizzato con Oracle
L'esempio seguente illustra i passaggi per creare un plug-in personalizzato utilizzando Oracle per Amazon MWAA e può essere combinato con altri plug-in e binari personalizzati nel file plugins.zip.
**Contents**
+ [Versione](#samples-oracle-version)
+ [Prerequisiti](#samples-oracle-prereqs)
+ [Autorizzazioni](#samples-oracle-permissions)
+ [Requisiti](#samples-oracle-dependencies)
+ [Esempio di codice](#samples-oracle-code)
+ [Create il plugin personalizzato](#samples-oracle-create-pluginszip-steps)
+ [Scarica le dipendenze](#samples-oracle-install)
+ [Plugin personalizzato](#samples-oracle-plugins-code)
+ [Plugins.zip](#samples-oracle-pluginszip)
+ [Opzioni di configurazione di Airflow](#samples-oracle-airflow-config)
+ [Fasi successive](#samples-oracle-next-up)
## Versione
**[È possibile utilizzare l'esempio di codice in questa pagina con **Apache Airflow v2 in Python 3.10 e Apache Airflow v3**[in Python 3.11](https://peps.python.org/pep-0619/).](https://peps.python.org/pep-0664/)**
## Prerequisiti
Per utilizzare il codice di esempio in questa pagina, avrai bisogno di quanto segue:
+ Un ambiente [Amazon MWAA](get-started.md).
+ La registrazione dei lavoratori è abilitata a qualsiasi livello di registro `CRITICAL` o nella sezione precedente relativa all'ambiente in uso. Per ulteriori informazioni sui tipi di log di Amazon MWAA e su come gestire i gruppi di log, consulta [Accesso ai log Airflow in Amazon CloudWatch](monitoring-airflow.md)
## Autorizzazioni
Non sono necessarie autorizzazioni aggiuntive per utilizzare l'esempio di codice in questa pagina.
## Requisiti
Per utilizzare il codice di esempio in questa pagina, aggiungi le seguenti dipendenze al tuo. `requirements.txt` Per ulteriori informazioni, fare riferimento a. [Installazione delle dipendenze in Python](working-dags-dependencies.md)
```
-c https://raw.githubusercontent.com/apache/airflow/constraints-2.0.2/constraints-3.7.txt
cx_Oracle
apache-airflow-providers-oracle
```
## Esempio di codice
I passaggi seguenti descrivono come creare il codice DAG che testerà il plug-in personalizzato.
1. Nel prompt dei comandi, accedete alla directory in cui è memorizzato il codice DAG. Ad esempio:
```
cd dags
```
1. Copiate il contenuto del seguente esempio di codice e salvatelo localmente con nome. `oracle.py`
```
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
import os
import cx_Oracle
DAG_ID = os.path.basename(__file__).replace(".py", "")
def testHook(**kwargs):
cx_Oracle.init_oracle_client()
version = cx_Oracle.clientversion()
print("cx_Oracle.clientversion",version)
return version
with DAG(dag_id=DAG_ID, schedule_interval=None, catchup=False, start_date=days_ago(1)) as dag:
hook_test = PythonOperator(
task_id="hook_test",
python_callable=testHook,
provide_context=True
)
```
## Create il plugin personalizzato
Questa sezione descrive come scaricare le dipendenze, creare il plugin personalizzato e il file plugins.zip.
### Scarica le dipendenze
Amazon MWAA estrarrà il contenuto di plugins.zip in `/usr/local/airflow/plugins` ogni container di scheduler e worker Amazon MWAA. Viene utilizzato per aggiungere file binari al tuo ambiente. I passaggi seguenti descrivono come assemblare i file necessari per il plug-in personalizzato.
**Estrai l'immagine del contenitore Amazon Linux**
1. Nel prompt dei comandi, recupera l'immagine del contenitore Amazon Linux ed esegui il contenitore localmente. Ad esempio:
```
docker pull amazonlinux
docker run -it amazonlinux:latest /bin/bash
```
Il prompt dei comandi può richiamare una riga di comando bash. Ad esempio:
```
bash-4.2#
```
1. Installa la funzionalità asincrona nativa di Linux (libaio). I/O
```
yum -y install libaio
```
1. Tieni aperta questa finestra per i passaggi successivi. Copieremo localmente i seguenti file:`lib64/libaio.so.1`,`lib64/libaio.so.1.0.0`,`lib64/libaio.so.1.0.1`.
**Scarica la cartella del client**
1. Installa il pacchetto unzip localmente. Ad esempio:
```
sudo yum install unzip
```
1. Crea una directory `oracle_plugin`. Ad esempio:
```
mkdir oracle_plugin
cd oracle_plugin
```
1. [Utilizzare il seguente comando curl per scaricare il file [instantclient-basic-linux.x64-18.5.0.0.0dbru.zip da Oracle Instant Client Downloads per Linux x86-64](https://download.oracle.com/otn_software/linux/instantclient/185000/instantclient-basic-linux.x64-18.5.0.0.0dbru.zip) (64 bit).](https://www.oracle.com/database/technologies/instant-client/linux-x86-64-downloads.html)
```
curl https://download.oracle.com/otn_software/linux/instantclient/185000/instantclient-basic-linux.x64-18.5.0.0.0dbru.zip > client.zip
```
1. Decomprimi il file `client.zip`. Ad esempio:
```
unzip *.zip
```
**Estrai file da Docker**
1. In un nuovo prompt dei comandi, mostra e annota l'ID del contenitore Docker. Ad esempio:
```
docker container ls
```
Il prompt dei comandi può restituire tutti i contenitori e i relativi. IDs Ad esempio:
```
debc16fd6970
```
1. Nella `oracle_plugin` directory, estrai i `lib64/libaio.so.1.0.1` file `lib64/libaio.so.1``lib64/libaio.so.1.0.0`,, `instantclient_18_5` nella cartella locale. Ad esempio:
```
docker cp debc16fd6970:/lib64/libaio.so.1 instantclient_18_5/
docker cp debc16fd6970:/lib64/libaio.so.1.0.0 instantclient_18_5/
docker cp debc16fd6970:/lib64/libaio.so.1.0.1 instantclient_18_5/
```
### Plugin personalizzato
Apache Airflow eseguirà il contenuto dei file Python nella cartella plugins all'avvio. Viene utilizzato per impostare e modificare le variabili di ambiente. I passaggi seguenti descrivono il codice di esempio per il plug-in personalizzato.
+ Copiate il contenuto del seguente esempio di codice e salvatelo localmente con nome`env_var_plugin_oracle.py`.
```
from airflow.plugins_manager import AirflowPlugin
import os
os.environ["LD_LIBRARY_PATH"]='/usr/local/airflow/plugins/instantclient_18_5'
os.environ["DPI_DEBUG_LEVEL"]="64"
class EnvVarPlugin(AirflowPlugin):
name = 'env_var_plugin'
```
### Plugins.zip
I passaggi seguenti spiegano come creare il`plugins.zip`. Il contenuto di questo esempio può essere combinato con gli altri plugin e binari in un unico `plugins.zip` file.
**Comprimi il contenuto della cartella dei plugin**
1. Nel prompt dei comandi, accedi alla `oracle_plugin` directory. Ad esempio:
```
cd oracle_plugin
```
1. Comprimi la `instantclient_18_5` directory in plugins.zip. Ad esempio:
```
zip -r ../plugins.zip ./
```
Il prompt dei comandi visualizza:
```
oracle_plugin$ ls
client.zip instantclient_18_5
```
1. Rimuovi il `client.zip` file. Ad esempio:
```
rm client.zip
```
**Comprimi il file env\$1var\$1plugin\$1oracle.py**
1. Aggiungi il `env_var_plugin_oracle.py` file alla radice del file plugins.zip. Ad esempio:
```
zip plugins.zip env_var_plugin_oracle.py
```
1. Il tuo plugins.zip ora include quanto segue:
```
env_var_plugin_oracle.py
instantclient_18_5/
```
## Opzioni di configurazione di Airflow
Se utilizzi Apache Airflow v2, `core.lazy_load_plugins : False` aggiungilo come opzione di configurazione Apache Airflow. Per ulteriori informazioni, consulta [Usare le opzioni di configurazione per caricare i plugin in](configuring-env-variables.md#configuring-2.0-airflow-override) 2.
## Fasi successive
+ Scopri come caricare il `requirements.txt` file in questo esempio nel tuo bucket Amazon S3 in. [Installazione delle dipendenze in Python](working-dags-dependencies.md)
+ Scopri come caricare il codice DAG in questo esempio nella `dags` cartella del tuo bucket Amazon S3 in. [Aggiungere o aggiornare DAGs](configuring-dag-folder.md)
+ Scopri di più su come caricare il `plugins.zip` file in questo esempio nel tuo bucket Amazon S3 in. [Installazione di plugin personalizzati](configuring-dag-import-plugins.md)