airflow.providers.elasticsearch.log.es_task_handler
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模組內容¶
類別¶
ElasticsearchTaskHandler 是一個 Python 日誌處理器,用於從 Elasticsearch 讀取日誌。 |
屬性¶
- class airflow.providers.elasticsearch.log.es_task_handler.ElasticsearchTaskHandler(base_log_folder, end_of_log_mark, write_stdout, json_format, json_fields, host_field='host', offset_field='offset', host='https://127.0.0.1:9200', frontend='localhost:5601', index_patterns=conf.get('elasticsearch', 'index_patterns'), index_patterns_callable=conf.get('elasticsearch', 'index_patterns_callable', fallback=''), es_kwargs='default_es_kwargs', **kwargs)[原始碼]¶
Bases:
airflow.utils.log.file_task_handler.FileTaskHandler
,airflow.utils.log.logging_mixin.ExternalLoggingMixin
,airflow.utils.log.logging_mixin.LoggingMixin
ElasticsearchTaskHandler 是一個 Python 日誌處理器,用於從 Elasticsearch 讀取日誌。
請注意,Airflow 不處理將日誌索引到 Elasticsearch 中。相反地,Airflow 將日誌刷新到本地檔案中。需要額外的軟體設定才能將日誌索引到 Elasticsearch 中,例如使用 Filebeat 和 Logstash。
為了有效率地查詢和排序 Elasticsearch 結果,此處理器假設每個日誌訊息都有一個名為 log_id 的欄位,其中包含任務執行個體的主鍵:log_id = {dag_id}-{task_id}-{logical_date}-{try_number} 具有特定 log_id 的日誌訊息會根據 offset 排序,offset 是一個唯一的整數,表示日誌訊息的順序。此處的時間戳記不可靠,因為多個日誌訊息可能具有相同時間戳記。
- 參數
- set_context(ti, *, identifier=None)[原始碼]¶
向 Airflow 任務處理器提供 task_instance 上下文。
- 參數
ti (airflow.models.taskinstance.TaskInstance) – 任務實例物件
identifier (str | None) – 如果設定,則識別從與任務實例相關的異常情況轉發日誌的 Airflow 組件
- close()[原始碼]¶
清理處理器使用的任何資源。
此版本從處理器的內部映射 _handlers 中移除處理器,該映射用於按名稱查找處理器。子類別應確保從覆寫的 close() 方法中呼叫此方法。
- get_external_log_url(task_instance, try_number)[原始碼]¶
為外部日誌收集服務建立位址。
- 參數
task_instance (airflow.models.taskinstance.TaskInstance) – 任務實例物件
try_number (int) – 要從中讀取日誌的任務實例嘗試次數。
- Returns
外部日誌收集服務的 URL
- Return type