Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Menggunakan opsi konfigurasi Apache Airflow di Amazon MWAA
Opsi konfigurasi Apache Airflow dapat dilampirkan ke Alur Kerja Terkelola Amazon untuk lingkungan Apache Airflow sebagai variabel lingkungan. Anda dapat memilih dari daftar dropdown yang disarankan atau menentukan opsi konfigurasi khusus untuk versi Apache Airflow Anda di konsol Amazon MWAA. Topik ini menjelaskan opsi konfigurasi Apache Airflow yang tersedia dan cara menggunakan opsi ini untuk mengganti pengaturan konfigurasi Apache Airflow di lingkungan Anda.
**Contents**
+ [Prasyarat](#configuring-env-variables-prereqs)
+ [Cara kerjanya](#configuring-env-variables-how)
+ [Menggunakan opsi konfigurasi untuk memuat plugin](#configuring-2.0-airflow-override)
+ [Ikhtisar opsi konfigurasi](#configuring-env-variables-customizing)
+ [Opsi konfigurasi Apache Airflow](#configuring-env-variables-airflow-ref)
+ [Referensi Apache Airflow](#configuring-env-variables-reference-options)
+ [Menggunakan konsol Amazon MWAA](#configuring-env-variables-console-add)
+ [Referensi konfigurasi](#configuring-env-variables-reference)
+ [Konfigurasi email](#configuring-env-variables-email)
+ [Konfigurasi tugas](#configuring-env-variables-tasks)
+ [Konfigurasi penjadwal](#configuring-env-variables-scheduler)
+ [Konfigurasi pekerja](#configuring-env-variables-workers)
+ [Konfigurasi server web](#configuring-env-variables-webserver)
+ [Konfigurasi pemicu](#configuring-env-variables-webserver)
+ [Contoh dan kode sampel](#configuring-env-variables-code)
+ [Contoh DAG](#configuring-env-variables-dag)
+ [Contoh pengaturan pemberitahuan email](#configuring-env-variables-email)
+ [Apa selanjutnya?](#configuring-env-variables-next-up)
## Prasyarat
Anda akan memerlukan yang berikut ini sebelum Anda dapat menyelesaikan langkah-langkah di halaman ini.
+ **Izin** — Anda Akun AWS harus telah diberikan akses oleh administrator Anda ke kebijakan kontrol MWAAFull ConsoleAccess akses [Amazon](access-policies.md#console-full-access) untuk lingkungan Anda. Selain itu, lingkungan Amazon MWAA Anda harus diizinkan oleh [peran eksekusi](mwaa-create-role.md) Anda untuk mengakses AWS sumber daya yang digunakan oleh lingkungan Anda.
+ **Akses** **— Jika Anda memerlukan akses ke repositori publik untuk menginstal dependensi langsung di server web, lingkungan Anda harus dikonfigurasi dengan akses server web jaringan publik.** Untuk informasi lebih lanjut, lihat[Mode akses Apache Airflow](configuring-networking.md).
+ **Konfigurasi Amazon S3** **- Bucket [Amazon S3](mwaa-s3-bucket.md) yang digunakan untuk menyimpan plugin kustom DAGs Anda`plugins.zip`, dan dependensi Python harus dikonfigurasi dengan Akses Publik Diblokir dan `requirements.txt` Diaktifkan Versi.**
## Cara kerjanya
Saat Anda membuat lingkungan, Amazon MWAA melampirkan pengaturan konfigurasi yang Anda tentukan di konsol Amazon MWAA dalam **opsi konfigurasi Airflow** sebagai variabel lingkungan ke wadah untuk lingkungan Anda. AWS Fargate Jika Anda menggunakan setelan dengan nama yang sama`airflow.cfg`, opsi yang Anda tentukan di konsol Amazon MWAA akan mengganti nilainya. `airflow.cfg`
Meskipun kami tidak mengekspos `airflow.cfg` di Apache Airflow UI dari lingkungan Amazon MWAA secara default, Anda dapat mengubah opsi konfigurasi Apache Airflow langsung di konsol Amazon MWAA, termasuk pengaturan untuk mengekspos konfigurasi. `webserver.expose_config`
## Menggunakan opsi konfigurasi untuk memuat plugin
Secara default di Apache Airflow v2 dan yang lebih baru, plugin dikonfigurasi untuk dimuat “malas” menggunakan pengaturan. `core.lazy_load_plugins : True` Jika Anda menggunakan plugin khusus, Anda harus menambahkan `core.lazy_load_plugins : False` sebagai opsi konfigurasi Apache Airflow untuk memuat plugin di awal setiap proses Airflow untuk mengganti pengaturan default.
## Ikhtisar opsi konfigurasi
Saat Anda menambahkan konfigurasi di konsol Amazon MWAA, Amazon MWAA menulis konfigurasi sebagai variabel lingkungan.
+ **Opsi yang terdaftar**. Anda dapat memilih dari salah satu pengaturan konfigurasi yang tersedia untuk versi Apache Airflow Anda di daftar dropdown. Misalnya, `dag_concurrency` : `16`. Pengaturan konfigurasi diterjemahkan ke wadah Fargate lingkungan Anda sebagai `AIRFLOW__CORE__DAG_CONCURRENCY : 16`
+ **Opsi kustom**. Anda juga dapat menentukan opsi konfigurasi Airflow yang tidak terdaftar untuk versi Apache Airflow Anda di daftar dropdown. Misalnya, `foo.user` : `YOUR_USER_NAME`. Pengaturan konfigurasi diterjemahkan ke wadah Fargate lingkungan Anda sebagai `AIRFLOW__FOO__USER : YOUR_USER_NAME`
### Opsi konfigurasi Apache Airflow
Gambar berikut menggambarkan di mana Anda dapat menyesuaikan **opsi konfigurasi Apache Airflow** di konsol Amazon MWAA.
### Referensi Apache Airflow
Untuk daftar opsi konfigurasi yang didukung oleh Apache Airflow, lihat Referensi [Konfigurasi dalam panduan](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/configurations-ref.html) referensi Apache *Airflow*. Untuk mengakses opsi untuk versi Apache Airflow yang Anda jalankan di Amazon MWAA, pilih versi dari daftar drop-down.
### Menggunakan konsol Amazon MWAA
Prosedur berikut memandu Anda melalui langkah-langkah menambahkan opsi konfigurasi Aliran Udara ke lingkungan Anda.
1. Buka halaman [Lingkungan](https://console.aws.amazon.com/mwaa/home#/environments) di konsol Amazon MWAA.
1. Pilih lingkungan.
1. Pilih **Edit**.
1. Pilih **Berikutnya**.
1. Pilih **Tambahkan konfigurasi khusus** di panel **Opsi konfigurasi Aliran Udara**.
1. Pilih konfigurasi dari daftar dropdown dan masukkan nilai, atau masukkan konfigurasi khusus dan masukkan nilai.
1. Pilih **Tambahkan konfigurasi khusus** untuk setiap konfigurasi yang ingin Anda tambahkan.
1. Pilih **Simpan**.
## Referensi konfigurasi
Bagian berikut berisi daftar konfigurasi Apache Airflow yang tersedia di daftar dropdown di konsol Amazon MWAA.
### Konfigurasi email
Daftar berikut menampilkan opsi konfigurasi pemberitahuan email Airflow yang tersedia di Amazon MWAA untuk Apache Airflow v2 dan v3.
Kami merekomendasikan menggunakan port 587 untuk lalu lintas SMTP. Secara default, AWS memblokir lalu lintas SMTP keluar pada port 25 dari semua instans Amazon. EC2 Jika Anda ingin mengirim lalu lintas keluar pada port 25, Anda dapat [meminta pembatasan ini dihapus](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/ec2-port-25-throttle/).
| Opsi konfigurasi aliran udara | Deskripsi | Nilai contoh |
| --- | --- | --- |
| email.email\_backend | [Utilitas Apache Airflow digunakan untuk pemberitahuan email di email\_backend.](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.0.2/configurations-ref.html#email-backend) | airflow.utils.email.send\_email\_smtp |
| smtp.smtp\_host | Nama server keluar yang digunakan untuk alamat email di [smtp\_host](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.0.2/configurations-ref.html#smtp-host). | localhost |
| smtp.smtp\_starttls | [Transport Layer Security (TLS) digunakan untuk mengenkripsi email melalui internet di smtp\_starttls.](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.0.2/configurations-ref.html#smtp-starttls) | False |
| smtp.smtp\_ssl | Secure Sockets Layer (SSL) digunakan untuk menghubungkan server dan klien email di [smtp\_ssl](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.0.2/configurations-ref.html#smtp-ssl). | True |
| smtp.smtp\_port | Port Transmission Control Protocol (TCP) yang ditunjuk ke server di [smtp\_port](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.0.2/configurations-ref.html#smtp-port). | 587 |
| smtp.smtp\_mail\_from | Alamat email keluar di [smtp\_mail\_from](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.0.2/configurations-ref.html#smtp-mail-from). | myemail@domain.com |
### Konfigurasi tugas
Daftar berikut menampilkan konfigurasi yang tersedia di daftar dropdown untuk tugas Airflow di Amazon MWAA untuk Apache Airflow v2 dan v3.
| Opsi konfigurasi aliran udara | Deskripsi | Nilai contoh |
| --- | --- | --- |
| core.default\_task\_retries | [Berapa kali untuk mencoba kembali tugas Apache Airflow di default\_task\_retries.](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.0.2/configurations-ref.html#default-task-retries) | 3 |
| inti.paralelisme | Jumlah maksimum instance tugas yang dapat berjalan secara bersamaan di seluruh lingkungan secara paralel ([paralelisme](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.0.2/configurations-ref.html#parallelism)). | 40 |
### Konfigurasi penjadwal
Daftar berikut menampilkan konfigurasi penjadwal Apache Airflow yang tersedia di daftar dropdown di Amazon MWAA untuk Apache Airflow v2 dan v3.
| Opsi konfigurasi aliran udara | Deskripsi | Nilai contoh |
| --- | --- | --- |
| scheduler.catchup\_by\_default | Memberitahu scheduler untuk membuat DAG run untuk “catch up” ke interval waktu tertentu di [catchup\_by\_default](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.0.2/configurations-ref.html#catchup-by-default). | False |
| scheduler.scheduler\_zombie\_task\_threshold Tidak tersedia di Apache Airflow v3. | [Memberi tahu penjadwal apakah akan menandai instance tugas sebagai gagal dan menjadwal ulang tugas di scheduler\_zombie\_task\_threshold.](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.0.2/configurations-ref.html#scheduler-zombie-task-threshold) | 300 |
### Konfigurasi pekerja
Daftar berikut menampilkan konfigurasi pekerja Airflow yang tersedia di daftar dropdown di Amazon MWAA untuk Apache Airflow v2 dan v3.
| Opsi konfigurasi aliran udara | Deskripsi | Nilai contoh |
| --- | --- | --- |
| seledry.worker\_autoscale | [Jumlah tugas maksimum dan minimum yang dapat berjalan secara bersamaan pada pekerja mana pun yang menggunakan [Celery Executor](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.0.2/executor/celery.html) di worker\_autoscale.](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.0.2/configurations-ref.html#worker-autoscale) Nilai harus dipisahkan koma dalam urutan sebagai berikut:. `max_concurrency,min_concurrency` | 16,12 |
### Konfigurasi server web
Daftar berikut menampilkan konfigurasi server web Apache Airflow yang tersedia di daftar dropdown di Amazon MWAA untuk Apache Airflow v2 dan v3.
| Opsi konfigurasi aliran udara | Deskripsi | Nilai contoh |
| --- | --- | --- |
| webserver.default\_ui\_timezone Tidak tersedia di Apache Airflow v3. | [Pengaturan datetime Apache Airflow UI default di default\_ui\_timezone.](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/2.0.2/configurations-ref.html#default-ui-timezone) Pengaturan `default_ui_timezone` opsi tidak mengubah zona waktu di mana Anda DAGs dijadwalkan untuk dijalankan. Untuk mengubah zona waktu untuk Anda DAGs, Anda dapat menggunakan plugin khusus. Untuk informasi lebih lanjut, lihat[Mengubah zona waktu DAG di Amazon MWAA](samples-plugins-timezone.md). | Amerika/New\_York |
### Konfigurasi pemicu
Daftar berikut menampilkan konfigurasi pemicu Apache [Airflow](https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/authoring-and-scheduling/deferring.html) yang tersedia di Amazon MWAA untuk Apache Airflow v2 dan v3.
| Opsi konfigurasi aliran udara | Deskripsi | Nilai contoh |
| --- | --- | --- |
| mwaa.triggerer\_enabled | Digunakan untuk mengaktifkan dan menonaktifkan pemicu di Amazon MWAA. Secara default, nilai ini diatur ke `True`. Jika disetel ke`False`, Amazon MWAA tidak akan memulai proses pemicu apa pun pada penjadwal. | True |
| triggerer.default\_capacity (dalam v2)
triggerer.capacity (dalam v3) | Mendefinisikan pemicu angka setiap pemicu dapat berjalan secara paralel. Di Amazon MWAA, kapasitas ini diatur per setiap pemicu dan per setiap penjadwal karena kedua komponen berjalan berdampingan satu sama lain. Default per scheduler diatur ke`60`,,`125`, `250``500`, dan `1000` untuk instance kecil, sedang dan besar, xlarge, dan 2xlarge, masing-masing. | 125 |
## Contoh dan kode sampel
### Contoh DAG
Anda dapat menggunakan DAG berikut untuk mencetak opsi konfigurasi `email_backend` Apache Airflow Anda. Untuk menjalankan sebagai respons terhadap peristiwa Amazon MWAA, salin kode ke DAGs folder lingkungan Anda di bucket penyimpanan Amazon S3 Anda.
```
from airflow.decorators import dag
from datetime import datetime
def print_var(**kwargs):
email_backend = kwargs['conf'].get(section='email', key='email_backend')
print("email_backend")
return email_backend
@dag(
dag_id="print_env_variable_example",
schedule_interval=None,
start_date=datetime({{yyyy}}, {{m}}, {{d}}),
catchup=False,
)
def print_variable_dag():
email_backend_test = PythonOperator(
task_id="email_backend_test",
python_callable=print_var,
provide_context=True
)
print_variable_test = print_variable_dag()
```
### Contoh pengaturan pemberitahuan email
Opsi konfigurasi Apache Airflow berikut dapat digunakan untuk akun email Gmail.com menggunakan kata sandi aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Masuk menggunakan kata sandi aplikasi](https://support.google.com/mail/answer/185833?hl=en-GB) di *panduan referensi Bantuan Gmail*.
## Apa selanjutnya?
+ Pelajari cara mengunggah folder DAG Anda ke bucket Amazon S3 Anda. [Menambahkan atau memperbarui DAGs](configuring-dag-folder.md)