managing-astro-local-env

tarafından astronomer

Astro CLI komutlarıyla yerel Airflow geliştirme ortamını yönetin. Yerel Airflow konteynerlerini başlatın, durdurun, yeniden başlatın ve kapatın; varsayılan kimlik bilgileri admin/admin olup web sunucusu http://localhost:8080 adresindedir. Tüm bileşenlerin veya belirli hizmetlerin (zamanlayıcı, web sunucusu) günlüklerini gerçek zamanlı takip seçeneğiyle görüntüleyin. Konteyner kabuklarına erişin ve astro dev bash ile astro dev run komutlarını kullanarak Airflow CLI komutlarını doğrudan çalıştırın. Port çakışmaları, başlatma hataları, paket sorunları ve... dahil olmak üzere yaygın sorun

npx skills add https://github.com/astronomer/agents --skill managing-astro-local-env

Astro Local Environment

This skill helps you manage your local Airflow environment using the Astro CLI.

Two modes: Docker (default, uses containers) and Standalone (Docker-free, uses a local venv — requires Airflow 3 + uv).

To set up a new project, see the setting-up-astro-project skill. When Airflow is running, use MCP tools from authoring-dags and testing-dags skills.


Start / Stop / Restart (Docker)

# Start local Airflow (webserver at http://localhost:8080)
astro dev start

# Stop containers (preserves data)
astro dev stop

# Kill and remove volumes (clean slate)
astro dev kill

# Restart all containers
astro dev restart

# Restart specific component
astro dev restart --scheduler
astro dev restart --webserver

Default credentials: admin / admin

Restart after modifying: requirements.txt, packages.txt, Dockerfile

Standalone mode? See the next section.


Standalone Mode

Docker-free local development. Runs Airflow directly on your machine in a .venv/ managed by uv.

Requirements: Airflow 3 (runtime 3.x), uv on PATH. Not supported on Windows.

Plain astro dev init already pins a runtime 3.x image, so no version flag is needed. See setting-up-astro-project for project initialization.

Start

# One-time: set standalone as default mode
astro config set dev.mode standalone

# Or use the flag per invocation
astro dev start --standalone
FlagDescription
--foreground / -fStream output in foreground
--port / -pOverride webserver port (default: 8080)
--no-proxyDisable reverse proxy

Stop / Kill / Restart

# Stop (preserves .venv)
astro dev stop

# Kill (removes .venv and .astro/standalone/ — clean slate)
astro dev kill

# Restart (preserves .venv for fast restart, use -k to kill first)
astro dev restart

If you used --standalone on start instead of setting the config, pass --standalone on every subsequent command too (stop, kill, restart, bash, run, logs, etc.).

State locations: venv in .venv/, database and logs in .astro/standalone/, DAGs from dags/.


Reverse Proxy

Run multiple Airflow projects locally without port conflicts. Works in both Docker and standalone modes.

Each project gets a hostname like <project-name>.localhost:6563. Visit http://localhost:6563 to see all active projects.

# Check proxy status and active routes
astro dev proxy status

# Force-stop proxy (auto-restarts on next astro dev start)
astro dev proxy stop
ConfigCommand
Change proxy portastro config set proxy.port <port>
Disable per-startastro dev start --no-proxy

Default proxy port: 6563


Check Status

astro dev ps

View Logs

# All logs
astro dev logs

# Specific component
astro dev logs --scheduler
astro dev logs --webserver

# Follow in real-time
astro dev logs -f

Standalone: astro dev logs works the same but shows a unified log (no per-component filtering).


Run Airflow CLI Commands

# Open a shell with Airflow environment
astro dev bash

# Run Airflow CLI commands
astro dev run airflow info
astro dev run airflow dags list

Standalone: Same commands work — bash opens a venv-activated shell, run executes in the venv.


Querying the Airflow API

Use astro api airflow to query a running local Airflow instance. Prefer operation IDs over URL paths.

Defaults: localhost:8080, admin/admin (auto-detected). Override with --api-url, --username, --password.

Discovery

# List all endpoints
astro api airflow ls

# Filter by keyword
astro api airflow ls dags
astro api airflow ls task

# Show params and schema for an operation
astro api airflow describe get_dag

Key Flags

FlagPurpose
-p key=valuePath parameters
-F key=valueBody/query fields (auto-converts booleans/numbers)
-q / --jqjq filter on response
--paginateFetch all pages
-X / --methodOverride HTTP method
--generateOutput curl command instead of executing

DAGs

# List all DAGs
astro api airflow get_dags

# Filter by pattern (SQL LIKE — use % wildcards)
astro api airflow get_dags -F dag_id_pattern=%etl%

# Get a specific DAG
astro api airflow get_dag -p dag_id=my_dag

# Get full details (schedule, params, etc.)
astro api airflow get_dag_details -p dag_id=my_dag

# Pause / unpause
astro api airflow patch_dag -p dag_id=my_dag -F is_paused=true
astro api airflow patch_dag -p dag_id=my_dag -F is_paused=false

# View DAG source code
astro api airflow get_dag_source -p dag_id=my_dag

# Check import errors
astro api airflow get_import_errors

DAG Runs

# List runs for a DAG
astro api airflow get_dag_runs -p dag_id=my_dag

# Trigger a run
astro api airflow trigger_dag_run -p dag_id=my_dag

# Trigger with config
astro api airflow trigger_dag_run -p dag_id=my_dag -F conf[key]=value

# Get a specific run
astro api airflow get_dag_run -p dag_id=my_dag -p dag_run_id=manual__2026-04-07

# Clear (re-run) a DAG run
astro api airflow clear_dag_run -p dag_id=my_dag -p dag_run_id=manual__2026-04-07 -F dry_run=false

Task Instances

# List task instances for a run
astro api airflow get_task_instances -p dag_id=my_dag -p dag_run_id=manual__2026-04-07

# Use ~ as wildcard (all DAGs or all runs)
astro api airflow get_task_instances -p dag_id=my_dag -p dag_run_id=~

# Get a specific task instance
astro api airflow get_task_instance -p dag_id=my_dag -p dag_run_id=manual__2026-04-07 -p task_id=extract

# Clear/retry failed tasks
astro api airflow post_clear_task_instances -p dag_id=my_dag \
  -F dag_run_id=manual__2026-04-07 -F only_failed=true -F dry_run=false

# Get task logs
astro api airflow get_log -p dag_id=my_dag -p dag_run_id=manual__2026-04-07 \
  -p task_id=extract -p try_number=1

Config & Connections

astro api airflow get_connections
astro api airflow get_variables
astro api airflow get_config

Filtering with jq

# List only DAG IDs
astro api airflow get_dags -q '.dags[].dag_id'

# Get failed task IDs from a run
astro api airflow get_task_instances -p dag_id=my_dag -p dag_run_id=~ \
  -q '[.task_instances[] | select(.state=="failed") | .task_id]'

Troubleshooting

IssueSolution
Port 8080 in useStop other containers or edit .astro/config.yaml
Container won't startastro dev kill then astro dev start
Package install failedCheck requirements.txt syntax
DAG not appearingRun astro dev parse to check for import errors
Out of disk spacedocker system prune
Standalone won't startEnsure uv is on PATH and runtime is 3.x
Proxy port conflictastro config set proxy.port <port>
.venv corruptedastro dev kill then astro dev start --standalone

Reset Environment

When things are broken:

astro dev kill
astro dev start

Upgrade Airflow

Test compatibility first

astro dev upgrade-test

Change version

  1. Edit Dockerfile:

    FROM quay.io/astronomer/astro-runtime:13.0.0
    
  2. Restart:

    astro dev kill && astro dev start
    

Related Skills

  • setting-up-astro-project: Initialize projects and configure dependencies
  • authoring-dags: Write DAGs (uses MCP tools, requires running Airflow)
  • testing-dags: Test DAGs (uses MCP tools, requires running Airflow)
  • deploying-airflow: Deploy DAGs to production (Astro, Docker Compose, Kubernetes)

astronomer tarafından daha fazla skill

airflow
astronomer
Apache Airflow DAG'larını, çalıştırmalarını, görevlerini ve sistem yapılandırmasını sorgulayın, yönetin ve sorun giderin. DAG inceleme, çalıştırma yönetimi, görev günlüğü, yapılandırma sorguları ve doğrudan REST API erişimi dahil olmak üzere 30'dan fazla komutu destekler. Kalıcı yapılandırma ile birden çok Airflow örneğini yönetin; yerel ve Astro dağıtımlarını otomatik olarak keşfedin. DAG çalıştırmalarını eşzamanlı (tamamlanmayı bekleme) veya eşzamansız olarak tetikleyin, hataları teşhis edin, yeniden deneme için çalıştırm
official
airflow-hitl
astronomer
İnsan onay kapıları, form girdileri ve ertelenebilir operatörler kullanarak Airflow DAG'lerinde dallanma. Dört operatör türü: onay/red kararları için ApprovalOperator, formlarla çok seçenekli seçim için HITLOperator, insan odaklı görev yönlendirmesi için HITLBranchOperator ve form verisi toplama için HITLEntryOperator. Tüm operatörler ertelenebilir olup, Airflow UI'nin Gerekli İşlemler sekmesi veya REST API aracılığıyla insan yanıtı beklenirken işçi slotlarını serbest bırakır. Özel... dahil isteğe bağlı özellikleri destekler.
official
airflow-plugins
astronomer
Airflow 3.1+ eklentileri oluşturun; FastAPI uygulamaları, özel UI sayfaları, React bileşenleri, middleware, makrolar ve operatör bağlantılarını doğrudan Airflow arayüzüne yerleştirin. Kullanın…
official
analyzing-data
astronomer
Veri ambarınıza sorgu yaparak, önbelleğe alınmış desenler ve kavram eşlemeleriyle iş sorularını yanıtlayın. Tekrarlanan soru türleri için desen arama ve önbelleğe alma desteği sunar, gelecekteki sorguları iyileştirmek için sonuç kaydı yapar. Kavram-tablo eşleme önbelleği ve INFORMATION_SCHEMA veya kod tabanı grep aracılığıyla tablo şeması keşfi içerir. Analiz için Polars veya Pandas DataFrame'leri döndüren run_sql() ve run_sql_pandas() çekirdek fonksiyonlarını sağlar. Kavram, desen ve tablo önbelleklerini yönetmek için CLI komutları ve ayrıca...
official
annotating-task-lineage
astronomer
Airflow görevlerini, giriş ve çıkış noktalarını kullanarak veri soy ağacı ile açıklayın. Veritabanları, veri ambarları ve bulut depolama arasında girdi ve çıktıları tanımlamak için OpenLineage Dataset nesnelerini, Airflow Varlıklarını ve Airflow Veri Kümelerini destekler. Operatörlerde yerleşik OpenLineage çıkarıcılar bulunmadığında yedek olarak kullanın; özel çıkarıcıların ve OpenLineage yöntemlerinin öncelikli olduğu dört katmanlı bir öncelik sistemini izler. Snowflake, BigQuery, S3 ve PostgreSQL için tutarlı veri kümesi adlandırma yardımcıları içerir...
official
authoring-dags
astronomer
Apache Airflow DAG'ları oluşturmak için doğrulama ve test entegrasyonu içeren rehberli iş akışı. Yapılandırılmış altı aşamalı yaklaşım: ortamı ve mevcut kalıpları keşfetme, DAG yapısını planlama, en iyi uygulamaları takip ederek uygulama, af CLI komutlarıyla doğrulama, kullanıcı onayıyla test etme ve düzeltmeler üzerinde yineleme. Keşif (af config connections, af config providers, af dags list) ve doğrulama (af dags errors, af dags get, af dags explore) için CLI komutları, DAG hakkında anında geri bildirim sağlar...
official
blueprint
astronomer
Pydantic doğrulaması ile yeniden kullanılabilir Airflow görev grubu şablonları tanımlayın ve YAML’dan DAG’ler oluşturun. Blueprint şablonları oluştururken, YAML’dan DAG’ler oluştururken kullanın…
official
checking-freshness
astronomer
Tablo zaman damgalarını ve güncelleme desenlerini bir bayatlık ölçeğine göre kontrol ederek veri tazeliğini doğrular. Yaygın ETL adlandırma desenlerini (_loaded_at, _updated_at, created_at vb.) kullanarak zaman damgası sütunlarını tanımlar ve yaşı belirlemek için maksimum değerlerini sorgular. Verileri dört tazelik durumuna ayırır: Taze (< 4 saat), Bayat (4–24 saat), Çok Bayat (> 24 saat) veya Bilinmiyor (zaman damgası bulunamadı). Son güncelleme zamanını ve son günlerdeki satır sayısı eğilimlerini kontrol etmek için SQL şablonları sağlar...
official