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使用Docker从Apache Airflow连接到本地MSSQL服务器

的步骤如下:

  1. 首先,确保已经安装了Docker和Docker Compose,并且已经启动了Docker服务。
  2. 创建一个新的目录,用于存放Airflow相关的配置文件和脚本。
  3. 在该目录下创建一个名为docker-compose.yml的文件,并添加以下内容:
代码语言:txt
复制
version: '3'
services:
  airflow:
    image: puckel/docker-airflow
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - LOAD_EX=n
      - EXECUTOR=Local
    volumes:
      - ./dags:/usr/local/airflow/dags
      - ./logs:/usr/local/airflow/logs
      - ./plugins:/usr/local/airflow/plugins

这个配置文件使用了puckel/docker-airflow镜像,该镜像已经预装了Airflow和相关依赖。

  1. 在该目录下创建一个名为requirements.txt的文件,并添加以下内容:
代码语言:txt
复制
pymssql

这个文件用于指定Airflow所需的依赖包。

  1. 在该目录下打开终端或命令行界面,执行以下命令来构建和启动Airflow容器:
代码语言:txt
复制
docker-compose up -d

这个命令会下载所需的镜像,并创建并启动Airflow容器。

  1. 等待一段时间后,通过浏览器访问http://localhost:8080,即可进入Airflow的Web界面。
  2. 在Airflow的Web界面中,可以配置和管理任务(DAGs)。在创建任务时,可以使用MSSQL连接器来连接到本地MSSQL服务器。
  3. 在任务的代码中,可以使用pymssql库来连接和操作MSSQL数据库。以下是一个示例代码:
代码语言:txt
复制
import pymssql

conn = pymssql.connect(server='localhost', user='username', password='password', database='dbname')
cursor = conn.cursor()

# 执行SQL查询
cursor.execute('SELECT * FROM table')

# 获取查询结果
result = cursor.fetchall()

# 处理查询结果
for row in result:
    print(row)

# 关闭连接
conn.close()

在这个示例中,需要将localhost替换为MSSQL服务器的地址,usernamepassword替换为登录MSSQL服务器的用户名和密码,dbname替换为要连接的数据库名称。

以上就是使用Docker从Apache Airflow连接到本地MSSQL服务器的步骤。在实际应用中,可以根据具体需求进行配置和调整。

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