airflow-new-sdk

Guide pour implémenter un tout nouveau SDK linguistique pour Airflow (AIP-108). Utilisez cette compétence lorsqu'un contributeur souhaite ajouter la prise en charge d'un nouveau langage de programmation —…

npx skills add https://github.com/astronomer/airflow --skill airflow-new-sdk

Implementing a new language SDK for Airflow

Start here

Read contributing-docs/30_new_language_sdk.rst first. It is the authoritative contributor guide for this topic — coordinator base class choices, wire protocol spec, bundle footer format, and testing requirements. Everything in this skill builds on top of it, not alongside it.


Repository layout

Every new SDK needs two things. The coordinator (Python) goes here:

task-sdk/src/airflow/sdk/coordinators/<language>/
    __init__.py        # re-export + module docstring
    coordinator.py     # subclass of SubprocessCoordinator or BaseCoordinator
task-sdk/tests/coordinators/<language>/
    test_coordinator.py
task-sdk/tests/integration/coordinators/<language>/
    test_integration.py   # requires Breeze

The language SDK itself lives in a top-level <language>-sdk/ directory (like java-sdk/ and go-sdk/). For native-executable languages using ExecutableCoordinator, no coordinator code is needed at all.


Choosing the right base class — quick guide

Does the runtime compile to a self-contained native executable?
  YES → Use ExecutableCoordinator (zero Python to write).
        Append an AFBNDL01 footer with a packer tool (see go-sdk reference).
  NO  →
    Does it start via a single shell command (node, ruby, dotnet, …)?
      YES → Subclass SubprocessCoordinator.
            Implement _build_execute_task_command only (see 30_new_language_sdk.rst).
      NO  →
        Subclass BaseCoordinator and implement execute_task from scratch.
        (Rare: gRPC daemons, shared memory, persistent processes.)

The full rationale, method signature, and socket lifecycle for each path are in 30_new_language_sdk.rst. Read that section before writing any code.


Reference implementations to study

What to studyWhere
SubprocessCoordinator base classtask-sdk/src/airflow/sdk/coordinators/_subprocess.py
Java coordinator (SubprocessCoordinator subclass)task-sdk/src/airflow/sdk/coordinators/java/coordinator.py
ExecutableCoordinator (native bundles)task-sdk/src/airflow/sdk/coordinators/executable/coordinator.py
Wire protocol in Kotlinjava-sdk/sdk/src/main/kotlin/org/apache/airflow/sdk/execution/
Wire protocol in Gogo-sdk/pkg/execution/
AFBNDL01 footer (Go reference)go-sdk/internal/bundlefooter/, task-sdk/docs/executable-bundle-spec.rst
All message types and field specstask-sdk/src/airflow/sdk/execution_time/schema/schema.json

The Java and Go implementations are the two production reference points. When implementing a new SDK, read whichever matches the target language's runtime model (JVM/interpreted → Java; native/compiled → Go).


Logging

The Logging section of 30_new_language_sdk.rst is the spec: the --logs JSON record format, the level names, and the AIRFLOW__LOGGING__* environment variables. Read it first. A few language-neutral details it leaves out:

  • Level values. Levels follow Python's logging scale, so thresholds line up with the rest of Airflow: CRITICAL=50, ERROR=40, WARNING=30, INFO=20, DEBUG=10, NOTSET=0.
  • Parsing NAMESPACE_LEVELS. Split the value on [\s,]+, then split each item on = into (logger_name, level_name). Emit a record only when its level is >= the matching logger_name threshold, or the global threshold when no per-logger entry matches.
  • Don't drop late logs. Connect the --logs socket early and keep it open until the --comm channel has finished; otherwise records emitted during teardown can be lost.
  • Extra config keys. The runtime can't read Airflow's config, so if your SDK needs [logging] settings beyond the two above, propagate them as environment variables from your coordinator's start, the same way.

For how a given language wires its native logging frameworks into this channel, read that SDK's source (e.g. java-sdk/) rather than reproducing it here.

E2E test suite

Create two files mirroring java_sdk_tests/ or go_sdk_tests/:

airflow-e2e-tests/tests/airflow_e2e_tests/<language>_sdk_tests/
    __init__.py
    test_<language>_sdk_dag.py

The test file should:

  • Trigger the SDK's example Dag (the one added to <language>-sdk/dags/ or equivalent) via AirflowClient.trigger_dag.
  • Wait for the run to finish with AirflowClient.wait_for_dag_run.
  • Assert that each SDK task instance reached "success".
  • Assert at least one XCom value — confirms the full round-trip from task return value through the supervisor to the XCom store.
  • Assert structured logs where the SDK emits them (see the Go suite for an example of log-content assertions).

Run locally with:

E2E_TEST_MODE=<language>_sdk uv run --project airflow-e2e-tests pytest \
    tests/airflow_e2e_tests/<language>_sdk_tests/ -xvs

The Java (java_sdk_tests/test_java_sdk_dag.py) and Go (go_sdk_tests/test_go_sdk_dag.py) suites are the reference implementations.


PR checklist (items not covered by 30_new_language_sdk.rst)

The 30_new_language_sdk.rst guide covers coordinator placement, wire protocol implementation, and testing. These additional items belong in the same PR:

  1. task-sdk/src/airflow/sdk/coordinators/<language>/__init__.py — short module docstring and __all__ re-export of the coordinator class.
  2. airflow-core/docs/authoring-and-scheduling/language-sdks/<language>.rst — user-facing doc following the structure of java.rst or go.rst.
  3. airflow-core/docs/authoring-and-scheduling/language-sdks/index.rst — add the new doc to the toctree.
  4. airflow-core/newsfragments/<PR>.feature.rst — a new language is always user-visible; add a newsfragment.
  5. CI wiring — check dev/breeze/src/airflow_breeze/utils/selective_checks.py to confirm <language>-sdk/ changes trigger the right test group. Add if missing.
  6. E2E tests — add a <language>_sdk_tests/ suite under airflow-e2e-tests/tests/airflow_e2e_tests/. See below.

Plus de skills de astronomer

airflow-state-store
astronomer
Persists task and asset state across retries and DAG runs using Airflow 3.3's AIP-103 key/value stores (`task_state_store`, `asset_state_store`) and the…
creating-openlineage-extractors
astronomer
Extracteurs OpenLineage personnalisés pour les opérateurs Airflow non pris en charge et les scénarios de lignage complexes. Deux approches : ajouter des méthodes OpenLineage directement aux opérateurs que vous possédez (recommandé), ou créer des extracteurs personnalisés pour les opérateurs tiers que vous ne pouvez pas modifier. Les extracteurs interceptent l'exécution des opérateurs à trois moments : avant l'exécution pour le lignage statique, après le succès pour les sorties déterminées à l'exécution, et optionnellement après l'échec pour un lignage partiel. Enregistrez les extracteurs via airflow.cfg ou l'environnement...
debugging-dags
astronomer
Analyse systématique des causes profondes et correction des DAG Airflow défaillants, avec des flux d'investigation structurés. Guide à travers un processus de diagnostic en quatre étapes : identifier l'échec, extraire les détails de l'erreur, rassembler les informations contextuelles et fournir des étapes de correction exploitables. Classe les échecs en quatre types (données, code, infrastructure, dépendance) pour cibler l'investigation et suggérer les correctifs appropriés. Fournit des commandes CLI prêtes à l'emploi pour la récupération des logs, la comparaison des exécutions, l'effacement des tâches et des DAG...
delegating-to-otto
astronomer
Drives Astronomer's Otto agent (`astro otto`) as a delegated sub-agent for Airflow, dbt, and data-engineering work. Use when the user explicitly asks to "use…
deploying-airflow
astronomer
Déployer des DAGs et projets Airflow. Utiliser lorsque l'utilisateur souhaite déployer du code, pousser des DAGs, configurer CI/CD, déployer en production, ou demande des stratégies de déploiement…
deploying-go-sdk-bundles
astronomer
Construit, empaquette et déploie des bundles compilés du SDK Go Airflow afin que l'ExecutableCoordinator puisse les exécuter. À utiliser lorsque l'utilisateur souhaite compiler un bundle de tâches Go, demande…
testing-dags
astronomer
Cycles itératifs de test-débogage-correction pour les DAGs Airflow avec diagnostic complet des échecs. Commencez par af runs trigger-wait <dag_id> pour exécuter un DAG et attendre son achèvement ; aucune vérification préalable nécessaire. En cas d'échec, utilisez af runs diagnose pour un résumé complet des échecs et af tasks logs pour inspecter les détails des erreurs de tâches spécifiques. Prend en charge la configuration personnalisée, les délais d'attente et les tentatives de réessai ; gère les scénarios de succès, d'échec et de dépassement de délai avec une interprétation claire des réponses. Validation rapide disponible...
tracing-downstream-lineage
astronomer
Tracer la lignée des données en aval pour évaluer l'impact des modifications avant de modifier des tables ou des DAG. Identifie les consommateurs directs d'une table ou d'un DAG cible via la recherche dans le code source, les dépendances de vues et les connexions aux outils BI. Construit un arbre de dépendances complet cartographiant tous les impacts en aval, des tables aux tableaux de bord en passant par les modèles ML. Catégorise les dépendances par criticité (critique, élevée, moyenne, faible) pour prioriser la communication avec les parties prenantes et les tests. Génère un rapport d'impact avec évaluation des risques, éléments affectés...