airflow-java-sdk

작성자: astronomer

Guide for contributing to the Airflow Java SDK (AIP-108). Use this skill whenever a contributor is working in the `java-sdk/` directory or on the Java…

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

Airflow Java SDK contributor guide

The Java SDK lets Airflow tasks execute JVM code (Java, Kotlin, or any JVM language). You are helping a contributor work in one or both of these locations:

  • java-sdk/ — the JVM-side library (Kotlin source, published to Maven)
  • task-sdk/src/airflow/sdk/coordinators/java/ — the Python coordinator that launches the JVM subprocess

Read these two documents early in every session — they contain the authoritative reference material:

  • airflow-core/docs/authoring-and-scheduling/language-sdks/java.rst — user-facing guide: annotation vs. interface API, XCom type mapping, Gradle/Maven steps, coordinator config.
  • java-sdk/README.md — contributor guide: repository layout, detailed execution walkthrough, Gradle + Breeze test commands, coding conventions, common tasks, and PR checklist.

SDK package architecture

The JVM-side library is split into two packages with distinct visibility rules:

  • org.apache.airflow.sdk — public, user-facing API. Classes here (e.g. Client, Bundle, BundleBuilder, Server) are stable contracts that DAG authors and task implementers import directly. Changes to this package are breaking changes.
  • org.apache.airflow.sdk.execution — internal implementation detail. Everything in this package (CoordinatorComm, LogSender, Log, Client in execution/, generated schema models, etc.) is not intended to be imported by users. It may change between releases without notice.

When reviewing or writing code, enforce this boundary: user task code and BundleBuilder subclasses must only import from org.apache.airflow.sdk; any import of org.apache.airflow.sdk.execution.* in user-facing API surface is a red flag.


Bundle composition and coordinator discovery

A bundle is a directory of JAR files (typically build/bundle/) placed on the coordinator's jars_root. The coordinator scans the directory at task-dispatch time to find:

  1. Main-Class (standard JAR manifest attribute) — the fully-qualified class name of the entry point that the coordinator invokes with java -classpath … <Main-Class> --comm … --logs …. This must be a class with a public static void main(String[] args) method; the Gradle plugin org.apache.airflow.sdk writes it automatically from airflowBundle { mainClass = "…" } and validates that the class exists and has the right signature at build time.

  2. Airflow-Supervisor-Schema-Version (Airflow-specific manifest attribute) — the wire protocol version the JVM side expects when talking to the Python supervisor. In fat-JAR mode (the default), the Gradle plugin reads this value from the airflow-sdk JAR in runtimeClasspath and copies it into the shadow JAR manifest. In thin-JAR mode (fatJar = false), the value stays in the airflow-sdk JAR deployed alongside the bundle JAR.

The Python coordinator (JavaCoordinator) scans every JAR under jars_root with _JarInfo.find(), reads META-INF/MANIFEST.MF out of each ZIP, and collects Main-Class and Airflow-Supervisor-Schema-Version from whichever JARs carry them. The resolved schema version is then passed as the schema_version return value from _build_execute_task_command, which the base SubprocessCoordinator uses to negotiate the supervisor wire protocol.

If main_class is set explicitly on the JavaCoordinator instance (via [sdk] coordinators kwargs), the scan uses it as a filter; otherwise the first JAR with a Main-Class attribute wins. Either way, Airflow-Supervisor-Schema-Version must be present in at least one JAR in jars_root or startup fails.


Key files to know

FilePurpose
java-sdk/sdk/.../Client.ktPublic API (Variables, Connections, XCom)
java-sdk/sdk/.../execution/Client.ktSupervisor wire calls
java-sdk/sdk/.../execution/Comm.kt4-byte-prefix MessagePack framing
java-sdk/sdk/.../Server.ktEntry-point; drives the execution loop
java-sdk/processor/.../BuilderProcessor.ktKapt annotation processor
java-sdk/plugin/.../AirflowSdkPlugin.ktGradle bundle plugin
task-sdk/.../coordinators/java/coordinator.pyPython side — spawns the JVM
task-sdk/.../schema/schema.jsonWire protocol definition (both sides)

Running tests

Always use ./gradlew from inside java-sdk/; never run Gradle via apt's gradle. See java-sdk/README.md#testing for the full list of Gradle commands.

For the Python coordinator, use Breeze (never pytest directly on the host):

breeze testing task-sdk-tests -- task_sdk/coordinators/java

End-to-end test suite:

E2E_TEST_MODE=java_sdk uv run --project airflow-e2e-tests pytest \
    tests/airflow_e2e_tests/java_sdk_tests/ -xvs

Updating the Python coordinator

coordinator.py extends SubprocessCoordinator. The only method subclasses must implement is _build_execute_task_command, which returns (argv, schema_version). Look at the existing implementation for how jars_root, java_executable, jvm_args, and main_class are assembled into the command. Do not reach into the JVM process from Python beyond what this method provides.


Upgrading Supervisor Schema client

When upgrading to a newer Supervisor Schema version:

  • Regenerate models with ./gradlew generateJsonSchema2Pojo
  • Modify execution/Client.kt to handle changes

The java-sdk/README.md#contributing section walks through the full "adding a new Client method" sequence step by step.

astronomer의 다른 스킬

airflow
astronomer
Apache Airflow DAG, 실행, 작업 및 시스템 구성을 쿼리, 관리 및 문제 해결합니다. DAG 검사, 실행 관리, 작업 로깅, 구성 쿼리 및 직접 REST API 액세스에 걸쳐 30개 이상의 명령을 지원합니다. 지속적인 구성으로 여러 Airflow 인스턴스를 관리하고 로컬 및 Astro 배포를 자동으로 검색합니다. DAG 실행을 동기식(완료 대기) 또는 비동기식으로 트리거하고, 실패를 진단하고, 재시도를 위해 실행을 지우고, 재시도/맵 인덱스 필터링을 통해 작업 로그에 액세스합니다. 출력...
official
airflow-hitl
astronomer
인간 승인 게이트, 폼 입력, 그리고 지연 가능 연산자를 사용한 Airflow DAG 내 분기 처리. 네 가지 연산자 유형: 승인/거부 결정을 위한 ApprovalOperator, 폼을 통한 다중 옵션 선택을 위한 HITLOperator, 인간 주도 작업 라우팅을 위한 HITLBranchOperator, 폼 데이터 수집을 위한 HITLEntryOperator. 모든 연산자는 지연 가능하며, Airflow UI의 Required Actions 탭 또는 REST API를 통해 인간 응답을 기다리는 동안 작업자 슬롯을 해제합니다. 선택적 기능 지원 포함: 사용자 정의...
official
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…
official
analyzing-data
astronomer
데이터 웨어하우스에 질의하여 캐시된 패턴과 개념 매핑을 통해 비즈니스 질문에 답변합니다. 반복되는 질문 유형에 대한 패턴 조회 및 캐싱을 지원하며, 결과 기록을 통해 향후 질의를 개선합니다. 개념-테이블 매핑 캐시와 INFORMATION_SCHEMA 또는 코드베이스 grep을 통한 테이블 스키마 탐색을 포함합니다. 분석을 위해 Polars 또는 Pandas DataFrame을 반환하는 run_sql() 및 run_sql_pandas() 커널 함수를 제공합니다. 개념, 패턴 및 테이블 캐시를 관리하기 위한 CLI 명령어와 추가 기능을 포함합니다.
official
annotating-task-lineage
astronomer
Airflow 태스크에 인렛과 아웃렛을 사용하여 데이터 계보를 주석 처리합니다. 입력 및 출력을 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 클라우드 스토리지 전반에 걸쳐 정의하기 위해 OpenLineage Dataset 객체, Airflow Assets 및 Airflow Datasets를 지원합니다. 운영자에 내장된 OpenLineage 추출기가 없는 경우 대체 수단으로 사용되며, 사용자 정의 추출기와 OpenLineage 메서드가 우선 적용되는 4단계 우선순위 시스템을 따릅니다. Snowflake, BigQuery, S3 및 PostgreSQL에 대한 일관된 명명을 보장하는 데이터셋 명명 헬퍼를 포함합니다.
official
authoring-dags
astronomer
Apache Airflow DAG 생성을 위한 안내 워크플로우로, 검증 및 테스트 통합을 포함합니다. 구조화된 6단계 접근 방식: 환경 및 기존 패턴 발견, DAG 구조 계획, 모범 사례에 따른 구현, af CLI 명령어로 검증, 사용자 동의 하에 테스트, 수정 반복. 발견을 위한 CLI 명령어(af config connections, af config providers, af dags list)와 검증을 위한 명령어(af dags errors, af dags get, af dags explore)는 DAG에 대한 즉각적인 피드백을 제공합니다...
official
authoring-go-sdk-tasks
astronomer
Writes Airflow task logic in Go using the Airflow Go SDK. Use when the user wants to implement Airflow tasks in Go, asks about `BundleProvider`/`RegisterDags`,…
official
authoring-java-sdk-tasks
astronomer
Airflow 작업 로직을 Java, Kotlin 또는 Airflow Java SDK를 사용하는 모든 JVM 언어로 작성합니다. 사용자가 Java/JVM에서 Airflow 작업을 구현하려 하거나, 요청할 때 사용합니다…
official