从Python airflow dag代码中调用Spark Scala函数

Airflow 是一个用于编排、调度和监控工作流的开源平台，而DAG（Directed Acyclic Graph）是Airflow中的基本概念，用于描述工作流中任务的依赖关系和执行顺序。

在 Python airflow DAG 代码中调用 Spark Scala 函数可以通过使用 Airflow 提供的 BashOperator 和 SparkSubmitOperator 来实现。

使用 BashOperator： BashOperator 可以用于执行任意的 Bash 命令，因此可以编写一个 Bash 脚本，其中调用了 Spark Scala 函数，并使用 Spark-submit 提交作业。示例代码如下：

from airflow import DAG
from airflow.operators.bash_operator import BashOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'owner': 'your_name',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
}

dag = DAG('spark_scala_example', default_args=default_args, schedule_interval=None)

run_spark_scala = BashOperator(
    task_id='run_spark_scala',
    bash_command='/path/to/your_script.sh',
    dag=dag
)

run_spark_scala

其中 /path/to/your_script.sh 是你自定义的 Bash 脚本，用于调用 Spark-submit 命令来执行 Scala 函数。

使用 SparkSubmitOperator： SparkSubmitOperator 是 Airflow 提供的用于提交 Spark 作业的 Operator，可以直接在 DAG 中调用 Spark Scala 函数。示例代码如下：

from airflow import DAG
from airflow.contrib.operators.spark_submit_operator import SparkSubmitOperator
from datetime import datetime

default_args = {
    'owner': 'your_name',
    'start_date': datetime(2022, 1, 1),
}

dag = DAG('spark_scala_example', default_args=default_args, schedule_interval=None)

run_spark_scala = SparkSubmitOperator(
    task_id='run_spark_scala',
    application='/path/to/your_spark_app.jar',
    name='your_spark_app',
    conn_id='spark_default',
    dag=dag
)

run_spark_scala

其中 /path/to/your_spark_app.jar 是你打包好的包含 Scala 函数的 Spark 应用程序的路径。通过指定 conn_id='spark_default'，可以在 Airflow 的连接配置中设置 Spark 的连接信息。

上述两种方法都可以在 DAG 中调用 Spark Scala 函数，具体选择哪种方法取决于你的需求和代码组织方式。

同时，腾讯云也提供了一系列与 Spark 相关的产品和服务，例如：