airflow-new-sdk

Hướng dẫn triển khai SDK ngôn ngữ hoàn toàn mới cho Airflow (AIP-108). Sử dụng kỹ năng này khi người đóng góp muốn thêm hỗ trợ cho một ngôn ngữ lập trình mới —…

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.

Thêm skills từ 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
Các extractor OpenLineage tùy chỉnh cho các toán tử Airflow không được hỗ trợ và các kịch bản lineage phức tạp. Hai cách tiếp cận: thêm các phương thức OpenLineage trực tiếp vào các toán tử bạn sở hữu (khuyến nghị), hoặc tạo các extractor tùy chỉnh cho các toán tử bên thứ ba mà bạn không thể sửa đổi. Extractor can thiệp vào quá trình thực thi toán tử tại ba điểm: trước khi thực thi để lấy lineage tĩnh, sau khi thành công để lấy đầu ra được xác định trong thời gian chạy, và tùy chọn sau khi thất bại để lấy lineage một phần. Đăng ký extractor thông qua airflow.cfg hoặc môi trường...
debugging-dags
astronomer
Phân tích nguyên nhân gốc rễ có hệ thống và khắc phục cho các DAG Airflow bị lỗi với quy trình điều tra có cấu trúc. Hướng dẫn qua quy trình chẩn đoán bốn bước: xác định lỗi, trích xuất chi tiết lỗi, thu thập thông tin ngữ cảnh và đưa ra các bước khắc phục khả thi. Phân loại lỗi thành bốn loại (dữ liệu, mã, cơ sở hạ tầng, phụ thuộc) để tập trung điều tra và đề xuất các bản sửa lỗi phù hợp. Cung cấp các lệnh CLI sẵn sàng sử dụng để truy xuất nhật ký, so sánh lần chạy, xóa tác vụ và 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
Triển khai Airflow DAGs và các dự án. Sử dụng khi người dùng muốn triển khai mã, đẩy DAGs, thiết lập CI/CD, triển khai lên môi trường sản xuất hoặc hỏi về các chiến lược triển khai…
deploying-go-sdk-bundles
astronomer
Xây dựng, đóng gói và triển khai các gói Airflow Go SDK đã biên dịch để ExecutableCoordinator có thể chạy chúng. Sử dụng khi người dùng muốn biên dịch một gói tác vụ Go, yêu cầu…
testing-dags
astronomer
Các chu trình kiểm tra-gỡ lỗi-sửa lỗi lặp đi lặp lại cho Airflow DAG với chẩn đoán lỗi toàn diện. Bắt đầu bằng af runs trigger-wait <dag_id> để chạy một DAG và chờ hoàn tất; không cần kiểm tra trước khi chạy. Khi gặp lỗi, sử dụng af runs diagnose để có bản tóm tắt lỗi toàn diện và af tasks logs để kiểm tra chi tiết lỗi từ các tác vụ cụ thể. Hỗ trợ cấu hình tùy chỉnh, thời gian chờ và số lần thử lại; xử lý các tình huống thành công, thất bại và hết thời gian chờ với diễn giải phản hồi rõ ràng. Có sẵn tính năng xác th
tracing-downstream-lineage
astronomer
Truy xuất dòng dữ liệu xuôi dòng để đánh giá tác động của thay đổi trước khi sửa đổi bảng hoặc DAG. Xác định người tiêu dùng trực tiếp của bảng hoặc DAG mục tiêu thông qua tìm kiếm mã nguồn, phụ thuộc view và kết nối công cụ BI. Xây dựng cây phụ thuộc đầy đủ ánh xạ tất cả tác động xuôi dòng, từ bảng đến dashboard đến mô hình ML. Phân loại phụ thuộc theo mức độ quan trọng (quan trọng, cao, trung bình, thấp) để ưu tiên giao tiếp với các bên liên quan và kiểm thử. Tạo báo cáo tác động với đánh giá rủi ro, các thành phần bị