尝试查询mssql数据库时出现气流Fernet_Key问题

内容导读

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我对Airflow很陌生.我已经阅读了几次文档,在网上遇到了许多S / O问题和许多随机文章,但尚未解决此问题.我觉得这很简单,我做错了.
我有适用于Windows的Docker,我拉起了puckel / docker-airflow映像并运行了一个带有暴露端口的容器,以便可以从主机访问UI.我有另一个运行mcr.microsoft.com/mssql/server的容器,在该容器上还原了WideWorldImporters示例数据库.通过Airflow UI,我已经能够成功创建与此数据库的连接,甚至可以从“数据分析”部分中查询它.查看以下图像：
Connection Creation
Successful Query to Connection

因此,尽管这可行,但我的dag在第二个任务sqlData失败.这是代码：

from airflow.models import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from airflow.operators.mssql_operator import MsSqlOperator
from datetime import timedelta, datetime

copyData = DAG(
    dag_id='copyData',
    schedule_interval='@once',
    start_date=datetime(2019,1,1)
)


printHelloBash = BashOperator(
    task_id = "print_hello_Bash",
    bash_command = 'echo "Lets copy some data"',
    dag = copyData
)

mssqlConnection = "WWI"
sqlData = MsSqlOperator(sql="select top 100 InvoiceDate, TotalDryItems from sales.invoices",
                       task_id="select_some_data",
                       mssql_conn_id=mssqlConnection,
                       database="WideWorldImporters",
                       dag = copyData,
                       depends_on_past=True
          )

queryDataSuccess = BashOperator(
    task_id = "confirm_data_queried",
    bash_command = 'echo "We queried data!"',
    dag = copyData
)

printHelloBash >> sqlData >> queryDataSuccess

最初的错误是：

*[2019-02-22 16:13:09,176] {{logging_mixin.py:95}} INFO - [2019-02-22 16:13:09,176] {{base_hook.py:83}} INFO - Using connection to: 172.17.0.3  
[2019-02-22 16:13:09,186] {{models.py:1760}} ERROR - Could not create Fernet object: Incorrect padding  
Traceback (most recent call last):  
  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/airflow/models.py", line 171, in get_fernet
    _fernet = Fernet(fernet_key.encode('utf-8'))  
  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/cryptography/fernet.py", line 34, in __init__
    key = base64.urlsafe_b64decode(key)  
  File "/usr/local/lib/python3.6/base64.py", line 133, in urlsafe_b64decode
    return b64decode(s)  
  File "/usr/local/lib/python3.6/base64.py", line 87, in b64decode
    return binascii.a2b_base64(s)
binascii.Error: Incorrect padding*

我注意到这与加密有关,因此我继续运行pip install加密和pip install airflow [crytpo],它们都返回了完全相同的结果,通知我该要求已经得到满足.终于,我发现一些东西说我只需要生成一个fernet_key.我的airflow.cfg文件中的默认密钥为fernet_key = $FERNET_KEY.因此,从容器中的cli中我运行了：

python -c "from cryptography.fernet import Fernet; print(Fernet.generate_key().decode())"

并得到了我用$FERNET_KEY替换的代码.我重新启动了容器,然后重新运行了dag,现在我的错误是：

[2019-02-22 16:22:13,641] {{models.py:1760}} ERROR -   
Traceback (most recent call last):  
  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/cryptography/fernet.py", line 106, in _verify_signature
    h.verify(data[-32:])  
  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/cryptography/hazmat/primitives/hmac.py", line 69, in verify
    ctx.verify(signature)  
  File "/usr/local/lib/python3.6/site-packages/cryptography/hazmat/backends/openssl/hmac.py", line 73, in verify
    raise InvalidSignature("Signature did not match digest.")  
cryptography.exceptions.InvalidSignature: Signature did not match digest.

初始加密文档扫描中的哪一项与兼容性有关？

我现在迷茫了,决定决定问这个问题,看看我在解决这个问题上是否走了错误的道路.任何帮助将不胜感激,因为气流似乎很棒.

解决方法:

感谢@Tomasz的一些侧面交流,我终于让DAG可以工作了.他建议我尝试使用docker-compose,该工具也在puckel / docker-airflow github存储库中列出.我最终使用了docker-compose-LocalExecutor.yml文件而不是Celery Executor.我进行了一些小的故障排除和更多的配置.首先,我将现有的装有示例数据库的MSSQL容器放入其中,并使用docker commit mssql_container_name将其转换为映像.我这样做的唯一原因是节省了必须还原备份样本数据库的时间.您始终可以将备份复制到容器中,并在以后根据需要还原它们.然后,将新映像添加到现有的docker-compose-LocalExecutor.yml文件中,如下所示：

version: '2.1'
services:
    postgres:
        image: postgres:9.6
        environment:
            - POSTGRES_USER=airflow
            - POSTGRES_PASSWORD=airflow
            - POSTGRES_DB=airflow

    mssql:
        image: dw:latest
        ports:
            - "1433:1433"

    webserver:
        image: puckel/docker-airflow:1.10.2
        restart: always
        depends_on:
            - postgres
            - mssql
        environment:
            - LOAD_EX=n
            - EXECUTOR=Local
        #volumes:
            #- ./dags:/usr/local/airflow/dags
            # Uncomment to include custom plugins
            # - ./plugins:/usr/local/airflow/plugins
        ports:
            - "8080:8080"
        command: webserver
        healthcheck:
            test: ["CMD-SHELL", "[ -f /usr/local/airflow/airflow-webserver.pid ]"]
            interval: 30s
            timeout: 30s
            retries: 3

请注意,dw是我命名基于mssql容器的新映像的名称.接下来,我将文件重命名为docker-compose.yml,以便可以轻松运行docker-compose(不确定是否有直接指向另一个YAML文件的命令).一切启动并运行后,我导航至Airflow UI并配置了连接.注意：由于您使用的是docker-compose,因此您无需知道其他容器的IP地址,因为它们使用的是DNS服务发现功能,我发现它约为here.然后,为了测试连接,我去了Data Profiling做广告-hoc查询,但连接不存在.这是因为puckel / docker-airflow映像未安装pymssql.因此,只需将bash拖入容器docker exec -it airflow_webserver_container bash并将其安装pip install pymssql –user.退出容器并使用docker-compose restart重新启动所有服务.一分钟后,一切正常.我的连接显示在临时查询中,可以成功选择数据.最终,我打开了DAG,调度程序将其选中,一切都成功了！经过数周的谷歌搜索,超级放心.感谢@ y2k-shubham的帮助和对@Tomasz的超级感谢,我在他关于r / datascience subreddit上关于Airflow的精彩而透彻的发布之后,实际上是我最初与之接触的.

内容总结

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