인프런 커뮤니티 질문&답변

실제 환경에서는 그러면 dag에 올려서 실행하기 전에 되는 지 안되는 지 확인하는 방법이 있는 걸까요? (airflow dag test CLI 방식 제외)

안녕하세요 kosa님!

단순 문법 에러인 경우에는 vscode에서도 문법 오류 부분을 알려줄거에요.

(vscode에서 문법 에러 표시가 안되면 파이썬 인터프리터 설정이 잘못돼있을 가능성이 높습니다)

다만 문법 에러가 아닌 task 연결 실수 등 런타임시에 발견될 수 있는 오류들은 실행해봐야 알 수 있는 부분이긴 합니다.

airflow dag test CLI 명령이 있기는 하지만 이것도 현재 실습 환경 상 로컬에서 실행할 수는 없는 명령이라 결국은 DAG을 올리고 실행해봐야 할 수 밖에 없는 구조에요.

고민하고 있는 오류 남겨주시면 로컬에서 확인할 수 있는 오류인지 저도 한번 볼꼐요.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. kosa.share05님.

Airflow에서 디버깅은 중요한 부분입니다. Airflow는 일반적인 애플리케이션과 다르게 분산 환경에서 태스크를 관리하기 때문에 디버깅 방식도 약간 다를 수 있습니다. Airflow의 태스크는 보통 컴퓨터가 분산된 환경(클러스터)에서 실행되기 때문에 일반적인 단일 환경에서의 디버깅보다는 네트워크 연결이나 작업 환경 등 여러 요소들을 고려해야 합니다.

1. Local 설정: Airflow는 로컬 컴퓨터에서도 설정할 수 있으며, 이는 특히 개발과 디버깅 단계에서 유용합니다. Ubuntu 서버 뿐만 아니라 로컬 환경의 WSL 등을 통해 디버깅할 수 있습니다. 이는 venv 또는 Docker를 사용해 진행할 수 있습니다.

2. Visual Studio Code 연동: vscode 등에서도 Airflow 스크립트를 작성하고 에러를 파악할 수 있습니다. vscode에서 Python 환경 설정을 통해 코드의 문법 에러나 간단한 로직 오류는 로컬에서도 파악 가능합니다. 다만, Airflow의 실행 결과에 따른 디버깅은 Airflow의 로그 확인을 통해 진행해야 합니다.

3. Airflow 로그 사용: Airflow의 웹 UI에서는 각 태스크 인스턴스에 대한 자세한 로그를 제공합니다. 이를 통해 실행 중인 에러를 잡고 수정할 수 있습니다.

관련된 유사한 질문들이 있어 도움이 될 수 있는 링크를 공유드립니다:

1. Airflow의 디버깅 방법에 대한 자세한 설명에서는 Airflow 환경에서의 디버깅 기법에 대해 자세히 설명하며, 다양한 디버깅 툴도 소개하고 있습니다.

2. Visual Studio Code와 연동하여 Python 코드를 디버깅하는 방법에 대한 내용을 통해 구체적인 설정 방법을 이해할 수 있습니다.

위 정보를 바탕으로, Airflow의 디버깅에 대한 접근 방식을 명확히 이해하고 활용하시길 바랍니다. 디버깅이 수월해지시면 작업 효율도 크게 증가할 것입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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