authoring-go-sdk-tasks

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`,…

npx skills add https://github.com/astronomer/agents --skill authoring-go-sdk-tasks

Authoring Go SDK Tasks

The Airflow Go SDK implements the language-SDK model for Go: your DAG stays in Python, and each task is a compiled Go function registered inside a bundle (a single native executable). This skill covers the Go-specific native API. The shared model (the Python @task.stub pattern, ID matching, the XCom-as-JSON contract) lives in authoring-language-sdk-tasks; read that first if you are new to language SDKs.

Experimental. The Go SDK is under active development and not production-ready. Module path github.com/apache/airflow/go-sdk (Go 1.24+). APIs may change.

Related skills: authoring-language-sdk-tasks (shared Python stub + concepts), deploying-go-sdk-bundles (build, pack, and ship the bundle), configuring-airflow-language-sdks (route the queue to the Go coordinator).


Recap: the Python side

A Go task is paired with a Python stub that carries no logic; it declares the task, its queue, and the dependency graph. IDs must match the Go registration exactly, and queue= routes the task to the Go runtime. Full rules are in authoring-language-sdk-tasks; the minimal shape:

from airflow.sdk import dag, task


@task.stub(queue="golang")
def extract(): ...


@task.stub(queue="golang")
def transform(): ...


@dag()
def simple_dag():
    extract() >> transform()


simple_dag()

The queue value ("golang" here) is an arbitrary label that must match the queue routed to the Go coordinator (queue_to_coordinator). See configuring-airflow-language-sdks.


The bundle entry point

A bundle implements bundlev1.BundleProvider: report its version and register your DAGs and tasks. main is one line; bundlev1server.Serve wires the bundle to the Airflow runtime for you.

package main

import (
	"log"

	v1 "github.com/apache/airflow/go-sdk/bundle/bundlev1"
	"github.com/apache/airflow/go-sdk/bundle/bundlev1/bundlev1server"
)

type myBundle struct{}

var _ v1.BundleProvider = (*myBundle)(nil)

func (m *myBundle) GetBundleVersion() v1.BundleInfo {
	return v1.BundleInfo{Name: bundleName, Version: &bundleVersion}
}

func (m *myBundle) RegisterDags(dagbag v1.Registry) error {
	simpleDag := dagbag.AddDag("simple_dag")      // dag_id must match the Python @dag name
	simpleDag.AddTask(extract)                    // task_id is the function name; must match the stub
	simpleDag.AddTaskWithName("transform", transform) // or set the task_id explicitly
	return nil
}

func main() {
	if err := bundlev1server.Serve(&myBundle{}); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
}

AddTask(fn) derives the task_id from the Go function's name; use AddTaskWithName("<task_id>", fn) when that name can't match the Python stub (an unexported, renamed, or reused function). RegisterDags is the single source of truth for task identity: the bundle's manifest (used by the packer and by the coordinator) is generated by running it, never hand-written.


Task functions: dependency injection by parameter type

A task is an ordinary Go function. The runtime inspects its signature and injects arguments by type; declare only what you need.

Parameter typeInjected value
context.ContextTask context for cancellation. Always available.
sdk.TIRunContextRicher context (embeds context.Context) exposing TaskInstance() and DagRun(). See Runtime context.
*slog.LoggerLogger wired to the Airflow task log.
sdk.ClientFull Airflow model access: Variables, Connections, XComs.
sdk.VariableClient / sdk.ConnectionClient / sdk.XComClientA narrower slice of sdk.Client. Prefer the narrowest you need; it documents intent and is trivial to fake in tests.

The optional return signature is (result, error): a non-nil result is pushed as the task's return_value XCom; a non-nil error fails the task (which triggers the stub's retry policy). Returning only error, or nothing, is also valid.

func extract(ctx sdk.TIRunContext, client sdk.Client, log *slog.Logger) (any, error) {
	conn, err := client.GetConnection(ctx, "test_http")
	if err != nil {
		return nil, err
	}
	log.Info("connected", "host", conn.Host)
	return map[string]any{"go_version": runtime.Version()}, nil
}

func transform(ctx sdk.TIRunContext, client sdk.VariableClient) error {
	val, err := client.GetVariable(ctx, "my_variable")
	if err != nil {
		return err // VariableNotFound (a sentinel error) if absent
	}
	_ = val
	return nil
}

The sdk.Client surface

CallReturnsNotes
GetVariable(ctx, key)(string, error)VariableNotFound if absent.
UnmarshalJSONVariable(ctx, key, &ptr)errorDecode a JSON variable into a struct/pointer.
GetConnection(ctx, connID)(Connection, error)ConnectionNotFound if absent.
GetXCom(ctx, dagID, runID, taskID, mapIndex, key, value)(any, error)XComNotFound only if the key is absent; a stored null returns (nil, nil).
PushXCom(ctx, ti, key, value)errorRarely needed; a returned value is pushed for you.

Connection exposes ID, Type, Host, Port (int), Login *string, Password *string (nil when unset, distinct from empty), Path (schema), Extra map[string]any, plus GetURI(). Not-found cases return the sentinels sdk.VariableNotFound, sdk.ConnectionNotFound, sdk.XComNotFound.

To read an upstream task's result, call GetXCom explicitly, taking the dag_id/run_id/task_id you need from the runtime context (below).


Runtime context

Declare an sdk.TIRunContext parameter to read metadata about the task instance and its DAG run. It is an interface that embeds context.Context, so it is usable anywhere a context.Context is expected.

func extract(ctx sdk.TIRunContext, log *slog.Logger) error {
	ti, dagRun := ctx.TaskInstance(), ctx.DagRun()
	log.Info("running",
		"task_id", ti.TaskID,
		"run_id", dagRun.RunID,
		"logical_date", dagRun.LogicalDate)
	return nil
}
  • TaskInstance(): DagID, RunID, TaskID, MapIndex *int (nil when unmapped), TryNumber.
  • DagRun(): DagID, RunID, and the *time.Time timestamps LogicalDate, DataIntervalStart, DataIntervalEnd (nil when not sent).

The accessors are populated from the task's startup details before the body runs. Because TIRunContext embeds context.Context, pass it straight to client calls and cancellation checks (ctx.Done()); declare it as your context parameter by default. In tests, build the argument with sdk.NewTIRunContext(ctx, ti, dagRun) (it panics on a nil ctx).


Go-specific pitfalls

  • IDs must match the Python stub (dag_id from AddDag, task_id from the registered function name), and the stub's queue= must route to the Go coordinator, or the task is never delivered.
  • RegisterDags is authoritative. Do not hand-write the manifest; the packer generates it by running RegisterDags.
  • Ask for the narrowest client interface you need (sdk.VariableClient over sdk.Client) for clearer intent and easier fakes.
  • A non-nil error return fails the task and applies the stub's retries; a recovered panic is also a failure.
  • See authoring-language-sdk-tasks for the language-agnostic pitfalls (one process per task instance, set queue and retries on the stub).

Related Skills

  • authoring-language-sdk-tasks: Shared Python-stub pattern and concepts (read first).
  • deploying-go-sdk-bundles: Build and pack the bundle with go tool airflow-go-pack, then deploy it for the coordinator.
  • configuring-airflow-language-sdks: Route the queue to the Go coordinator (ExecutableCoordinator).
  • authoring-dags: General Airflow DAG authoring.

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