새로운 문법으로 Airflow DAG 생성하기

TaskFlow API를 사용하자

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아직도 이렇게 DAG을 생성해?

많은 airflow 관련 문서에서 다음과 같이 DAG을 생성한다.

from __future__ import annotations

import json

import pendulum
from airflow import DAG
from airflow.models.param import Param
from airflow.operators.python import PythonOperator

with DAG(
    "tutorial_dag",
    schedule=None,
    start_date=pendulum.datetime(2021, 1, 1, tz="UTC"),
    params={
        "tic": Param(1, type="integer"),
        "toc": Param(2, type="integer"),
    },
    catchup=False,
    tags=["example"],
) as dag:

    def extract(**kwargs) -> None:
        ti = kwargs["ti"]
        params = kwargs["params"]
        data_string = (
            f'{{"1001": {301.27 + params["tic"]}, "1002": 433.21, "1003": 502.22}}'
        )
        ti.xcom_push("order_data", data_string)

    def transform(**kwargs) -> None:
        ti = kwargs["ti"]
        extract_data_string = ti.xcom_pull(
            task_ids="extract",
            key="order_data",
        )
        order_data = json.loads(extract_data_string)

        total_order_value = 0
        for value in order_data.values():
            total_order_value += value

        total_value = {"total_order_value": total_order_value}
        total_value_json_string = json.dumps(total_value)
        ti.xcom_push("total_order_value", total_value_json_string)

    def load(**kwargs) -> None:
        ti = kwargs["ti"]
        params = kwargs["params"]
        total_value_string = ti.xcom_pull(
            task_ids="transform",
            key="total_order_value",
        )
        total_order_value = json.loads(total_value_string)
        total_order_value += params["toc"]

        print(total_order_value)

    extract_task = PythonOperator(
        task_id="extract",
        python_callable=extract,
    )
    transform_task = PythonOperator(
        task_id="transform",
        python_callable=transform,
    )
    load_task = PythonOperator(
        task_id="load",
        python_callable=load,
    )
    extract_task >> transform_task >> load_task

위 DAG이 하는 일은 단순하다.

  1. extract: 데이터를 생성한다.
  2. transform: extract에서 생성한 값을 변환한다.
  3. load: transform에서 생성한 값을 표준 출력에 출력한다.

아주 간단한 작업이지만, 중복된 코드로 인해 스크립트가 길어졌다. 작업이 늘어나고, 복잡도가 올라갈 수록 DAG은 점점 더 읽기 힘들어진다.

새로운 작성 방식 TaskFlow

앞서 작성한 DAG을, TaskFlow 형태로 작성하면 다음과 같다.

from __future__ import annotations

import json
from typing import Any

import pendulum
from airflow.decorators import dag, task


@dag(
    schedule=None,
    start_date=pendulum.datetime(2021, 1, 1, tz="UTC"),
    catchup=False,
    tags=["example"],
)
def tutorial_dag(tic: int = 1, toc: int = 2) -> None:
    @task.python()
    def extract(tic: int) -> Any:
        data_string = f'{{"1001": {301.27 + tic}, "1002": 433.21, "1003": 502.22}}'
        return json.loads(data_string)

    @task.python(multiple_outputs=True)
    def transform(order_data_dict: dict[str, float]) -> dict[str, float]:
        total_order_value = 0

        for value in order_data_dict.values():
            total_order_value += value

        return {"total_order_value": total_order_value}

    @task.python()
    def load(toc: int, total_order_value: float) -> None:
        total_order_value += toc
        print(f"Total order value is: {total_order_value:.2f}")

    order_data = extract(tic)
    order_summary = transform(order_data)
    load(toc, order_summary["total_order_value"])


tutorial_dag()

NOTE

TaskFlow는 airflow>=2.0.0부터 사용할 수 있다.

NOTE

airflow>=2.4.0부터 from airflow import DAG이 없어도 dag을 인식한다.

훨씬 간결하고, 읽기 쉬워졌다. XComArg를 사용하여 직접 변수를 사용할 수 있고, params를 따로 정의하지 않아도, 알아서 추론하여 사용할 수 있게 DAG을 생성한다.

NOTE

params로 직접 정의하지 않은 경우, 런타임중 DagParam으로 치환되며, 실제 Task가 실행될 때 값으로 치환된다.

WARNING

간단하지 않은 스키마를 가진 경우에는 json 스키마로 기존 문법과 같이 사용한다.

모든 Operator를 바꿀 수는 없다

아쉽게도 모든 Operator에 대응하지는 않는다.

PythonOperator, PythonVirtualenvOperator, ExternalPythonOperator, BranchPythonOperator, ShortCircuitOperator, PythonSensor에 대응하는 데코레이터는 기본 제공하고 있지만, 그 외에는 provider 라이브러리에서 decorator모듈을 제공하고 있는 경우에 사용할 수 있다.