Utilizzo di una chiave segreta AWS Secrets Manager per una connessione Apache Airflow - Flussi di lavoro gestiti da Amazon per Apache Airflow
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Utilizzo di una chiave segreta AWS Secrets Manager per una connessione Apache Airflow

I seguenti esempi di chiamate AWS Secrets Manager per ottenere una chiave segreta per una connessione Apache Airflow su Amazon Managed Workflows for Apache Airflow. Si presuppone che tu abbia completato i passaggi di. Configurazione di una connessione Apache Airflow utilizzando un segreto AWS Secrets Manager

Versione

È possibile utilizzare l'esempio di codice in questa pagina con Apache Airflow v2 in Python 3.10 e Apache Airflow v3in Python 3.11.

Prerequisiti

Per utilizzare il codice di esempio in questa pagina, avrai bisogno di quanto segue:

Autorizzazioni

Requisiti

Per utilizzare questo esempio di codice con Apache Airflow v2 e versioni successive, non sono necessarie dipendenze aggiuntive. Utilizzare aws-mwaa-docker-imagesper installare Apache Airflow.

Esempio di codice

I passaggi seguenti descrivono come creare il codice DAG che richiama Secrets Manager per ottenere il segreto.

  1. Nel prompt dei comandi, accedete alla directory in cui è memorizzato il codice DAG. Ad esempio:

    cd dags

  2. Copiate il contenuto del seguente esempio di codice e salvatelo localmente con nome. secrets-manager.py

    """
Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
 
Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of
this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in
the Software without restriction, including without limitation the rights to
use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of
the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so.
 
THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS
FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR
COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER
IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN
CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.
"""
from airflow import DAG, settings, secrets
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.providers.amazon.aws.hooks.base_aws import AwsBaseHook

from datetime import timedelta
import os

### The steps to create this secret key can be found at: https://docs.aws.amazon.com/mwaa/latest/userguide/connections-secrets-manager.html
sm_secretId_name = 'airflow/connections/myconn'

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': days_ago(1),
    'depends_on_past': False
}


### Gets the secret myconn from Secrets Manager
def read_from_aws_sm_fn(**kwargs):
    ### set up Secrets Manager
    hook = AwsBaseHook(client_type='secretsmanager')
    client = hook.get_client_type(region_name='us-east-1')
    response = client.get_secret_value(SecretId=sm_secretId_name)
    myConnSecretString = response["SecretString"]

    return myConnSecretString

### 'os.path.basename(__file__).replace(".py", "")' uses the file name secrets-manager.py for a DAG ID of secrets-manager
with DAG(
        dag_id=os.path.basename(__file__).replace(".py", ""),
        default_args=default_args,
        dagrun_timeout=timedelta(hours=2),
        start_date=days_ago(1),
        schedule_interval=None
) as dag:
    write_all_to_aws_sm = PythonOperator(
        task_id="read_from_aws_sm",
        python_callable=read_from_aws_sm_fn,
        provide_context=True
    )

Fasi successive