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Executar um pipeline existente com o Workflow Orchestration Manager

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APLICA-SE A: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Gorjeta

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Nota

O Workflow Orchestration Manager é alimentado pelo Apache Airflow.

Nota

O Workflow Orchestration Manager para Azure Data Factory depende do aplicativo Apache Airflow de código aberto. Documentação e mais tutoriais sobre o fluxo de ar podem ser encontrados nas páginas de documentação ou comunidade do Apache Airflow.

Os pipelines do Data Factory fornecem 100+ conectores de fonte de dados que fornecem integração de dados/fluxos de dados escaláveis e confiáveis. Há cenários em que você gostaria de executar um pipeline de fábrica de dados existente a partir do seu Apache Airflow DAG. Este tutorial mostra como fazer exatamente isso.

Pré-requisitos

  • Subscrição do Azure. Se não tiver uma subscrição do Azure, crie uma conta do Azure gratuita antes de começar.
  • Conta de armazenamento do Azure. Se não tiver uma conta de armazenamento, veja Criar uma conta de armazenamento do Azure para seguir os passos para criar uma. Certifique-se de que a conta de armazenamento permite o acesso apenas a partir de redes selecionadas.
  • Pipeline do Azure Data Factory. Você pode seguir qualquer um dos tutoriais e criar um novo pipeline de data factory caso ainda não tenha um, ou criar um com uma seleção em Introdução e experimentar seu primeiro pipeline de data factory.
  • Configure uma entidade de serviço. Você precisará criar uma nova entidade de serviço ou usar uma existente e conceder-lhe permissão para executar o pipeline (exemplo - função de colaborador na fábrica de dados onde os pipelines existentes existem), mesmo que o ambiente do Workflow Orchestration Manager e os pipelines existam no mesmo data factory. Você precisará obter a ID do Cliente e o Segredo do Cliente (Chave de API) da Entidade de Serviço.

Passos

  1. Crie um novo arquivo Python adf.py com o conteúdo abaixo:

    from datetime import datetime, timedelta

from airflow.models import DAG, BaseOperator

try:
    from airflow.operators.empty import EmptyOperator
except ModuleNotFoundError:
    from airflow.operators.dummy import DummyOperator as EmptyOperator  # type: ignore
from airflow.providers.microsoft.azure.operators.data_factory import AzureDataFactoryRunPipelineOperator
from airflow.providers.microsoft.azure.sensors.data_factory import AzureDataFactoryPipelineRunStatusSensor
from airflow.utils.edgemodifier import Label

with DAG(
    dag_id="example_adf_run_pipeline",
    start_date=datetime(2022, 5, 14),
    schedule_interval="@daily",
    catchup=False,
    default_args={
        "retries": 1,
        "retry_delay": timedelta(minutes=3),
        "azure_data_factory_conn_id": "<connection_id>", #This is a connection created on Airflow UI
        "factory_name": "<FactoryName>",  # This can also be specified in the ADF connection.
        "resource_group_name": "<ResourceGroupName>",  # This can also be specified in the ADF connection.
    },
    default_view="graph",
) as dag:
    begin = EmptyOperator(task_id="begin")
    end = EmptyOperator(task_id="end")

    # [START howto_operator_adf_run_pipeline]
    run_pipeline1: BaseOperator = AzureDataFactoryRunPipelineOperator(
        task_id="run_pipeline1",
        pipeline_name="<PipelineName>",
        parameters={"myParam": "value"},
    )
    # [END howto_operator_adf_run_pipeline]

    # [START howto_operator_adf_run_pipeline_async]
    run_pipeline2: BaseOperator = AzureDataFactoryRunPipelineOperator(
        task_id="run_pipeline2",
        pipeline_name="<PipelineName>",
        wait_for_termination=False,
    )

    pipeline_run_sensor: BaseOperator = AzureDataFactoryPipelineRunStatusSensor(
        task_id="pipeline_run_sensor",
        run_id=run_pipeline2.output["run_id"],
    )
    # [END howto_operator_adf_run_pipeline_async]

    begin >> Label("No async wait") >> run_pipeline1
    begin >> Label("Do async wait with sensor") >> run_pipeline2
    [run_pipeline1, pipeline_run_sensor] >> end

    # Task dependency created via `XComArgs`:
    #   run_pipeline2 >> pipeline_run_sensor

    Você terá que criar a conexão usando o Workflow Orchestration Manager UI Admin -> Connections -> '+' -> Escolha 'Tipo de conexão' como 'Azure Data Factory' e, em seguida, preencha sua client_id, client_secret, tenant_id, subscription_id, resource_group_name, data_factory_name e pipeline_name.

  2. Carregue o arquivo adf.py para seu armazenamento de blob dentro de uma pasta chamada DAGS.

  3. Importe a pasta DAGS para o ambiente do Workflow Orchestration Manager. Se você não tiver um, crie um novo

    Captura de tela mostrando a guia de gerenciamento de fábrica de dados com a seção Fluxo de ar selecionada.

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