Apache Airflow GitHub Push 动作指南

Apache Airflow GitHub Push 动作指南

airflow-github-push-actionFork of ad-mgithub-push-action action 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/airflow-github-push-action

项目介绍

Apache Airflow 的 GitHub Push 动作是一个基于 GitHub Actions 的自定义组件，旨在简化 Airflow DAG 的自动化部署过程。这个仓库是

ad-mgithub-push-action

的一个分支，提供了一个便捷的方式，允许开发者通过GitHub Actions自动将代码变更推送到指定的仓库中。它利用GitHub Token进行授权，可以轻松更新仓库中的代码（例如，经过代码质量检查之后），记录脚本结果的变化，并且可以作为镜像仓库或其他自动化流程的一部分。值得注意的是，该仓库已被其所有者归档于2021年1月22日，意味着它不再维护，但仍然可以作为学习和参考的资源。

项目快速启动

要快速开始使用此动作，首先确保你有一个配置好的GitHub环境，包括必要的权限来操作目标仓库。以下是一个基本的

.github/workflows/push-dags.yml

示例文件，展示了如何设置一个简单的GitHub Action，用于将DAG文件推送到你的Airflow实例所连接的S3存储桶：

name: Deploy DAGs to S3

on:
  push:
    branches:
      - main  # 或你想要监听的分支

jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - name: Checkout Repository
      uses: actions/checkout@v2
    - name: Copy DAGs to S3
      uses: apache/airflow-github-push-action@<对应标签或SHA> # 使用正确的版本标签或commit SHA
      with:
        dag_path: 'dags'  # DAG文件所在的本地路径
        aws_access_key_id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
        aws_secret_access_key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
        s3_bucket: 'your-s3-bucket-name'
        s3_dag_folder: 'dags'  # S3上存放DAG的目录

注意替换

<对应标签或SHA>

和 S3 相关的密钥以及bucket名称为实际值，并在GitHub仓库的Secrets中设置相应的环境变量。

应用案例和最佳实践

自动化DAG部署

当你管理大量的Airflow DAG时，自动化部署变得至关重要。结合GitHub Actions，你可以实现从代码提交到生产环境的无缝推送流程。如前文所述，开发新DAG后，通过PR流程审查并合并到主分支，随后触发GitHub Action自动上传DAG至已配置的S3 bucket，供Airflow服务器读取执行。

最佳实践

• 版本控制：始终使用明确的版本控制策略，确保每次推送都是可追踪的。
• 安全性：敏感数据如AWS凭证应加密存储在GitHub Secrets里。
• 自动化测试：在推送之前，集成单元测试以验证DAG逻辑。
• 环境隔离：为开发、测试和生产环境分别配置不同的部署流程和S3路径。

典型生态项目

Apache Airflow生态系统广泛，包含多种插件和工具，比如与Amazon S3、Google Cloud Storage等云服务的集成，以及与各种数据库、消息队列系统的交互。对于自动化的DAG部署场景，除了本项目，开发者还可以探索使用Airflow Providers来增强与不同服务的集成能力，或者采用Airflow Helm Chart来管理Kubernetes上的Airflow实例，进一步实现部署和服务管理的自动化。

请注意，由于原仓库已归档，使用时需仔细评估其兼容性和安全性，考虑其可能不支持最新的GitHub Actions特性及潜在的安全风险。建议寻找活跃维护的替代方案或基于现有知识自行构建解决方案。

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