如何使用python将airflow错误日志写入s3存储桶

使用Python将Airflow错误日志写入S3存储桶的步骤如下：

导入所需的库：

import logging
import boto3
from botocore.exceptions import NoCredentialsError

配置AWS凭证：

AWS_ACCESS_KEY_ID = 'your_access_key_id'
AWS_SECRET_ACCESS_KEY = 'your_secret_access_key'

定义函数以将Airflow错误日志写入S3：

def write_error_logs_to_s3(bucket_name, log_file_path):
    try:
        session = boto3.Session(aws_access_key_id=AWS_ACCESS_KEY_ID, aws_secret_access_key=AWS_SECRET_ACCESS_KEY)
        s3 = session.resource('s3')
        bucket = s3.Bucket(bucket_name)
        bucket.upload_file(log_file_path, 'airflow_error.log')
        logging.info("Airflow错误日志已成功写入S3存储桶。")
    except FileNotFoundError:
        logging.error("未找到Airflow错误日志文件。")
    except NoCredentialsError:
        logging.error("AWS凭证未配置或无效。")

调用函数并传入S3存储桶名称和Airflow错误日志文件路径：

bucket_name = 'your_bucket_name'
log_file_path = 'path_to_airflow_error_log_file'
write_error_logs_to_s3(bucket_name, log_file_path)

请注意，上述代码中的 your_access_key_id、your_secret_access_key 和 your_bucket_name 需要替换为实际的值。另外，确保你的机器上已经安装了 boto3 库。

以上是使用Python将Airflow错误日志写入S3存储桶的基本步骤。这种方法可以方便地将错误日志保存在可扩展、高可用性的S3存储桶中，以供后续分析和调试使用。

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