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
astronomer
Truy vấn, quản lý và khắc phục sự cố DAG, lần chạy, tác vụ và cấu hình hệ thống Apache Airflow. Hỗ trợ hơn 30 lệnh bao gồm kiểm tra DAG, quản lý lần chạy, ghi nhật ký tác vụ, truy vấn cấu hình và truy cập trực tiếp REST API. Quản lý nhiều phiên bản Airflow với cấu hình liên tục; tự động phát hiện triển khai cục bộ và Astro. Kích hoạt chạy DAG đồng bộ (chờ hoàn thành) hoặc không đồng bộ, chẩn đoán lỗi, xóa lần chạy để thử lại, và truy cập nhật ký tác vụ với bộ lọc thử lại/ch
official
airflow-hitl
astronomer
Cổng phê duyệt của con người, đầu vào biểu mẫu và phân nhánh trong DAG Airflow sử dụng các toán tử có thể trì hoãn. Bốn loại toán tử: ApprovalOperator cho quyết định phê duyệt/từ chối, HITLOperator cho lựa chọn nhiều tùy chọn với biểu mẫu, HITLBranchOperator cho định tuyến tác vụ do con người điều khiển và HITLEntryOperator cho thu thập dữ liệu biểu mẫu. Tất cả các toán tử đều có thể trì hoãn, giải phóng slot worker trong khi chờ phản hồi của con người qua tab Required Actions của giao diện Airflow hoặc REST API. Hỗ trợ các tính năng tùy chọn bao gồm tùy chỉnh...
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
Truy vấn kho dữ liệu của bạn để trả lời các câu hỏi kinh doanh với các mẫu đã lưu trong bộ nhớ đệm và ánh xạ khái niệm. Hỗ trợ tra cứu mẫu và lưu vào bộ nhớ đệm cho các loại câu hỏi lặp lại, với ghi nhận kết quả để cải thiện các truy vấn trong tương lai. Bao gồm bộ nhớ đệm ánh xạ khái niệm sang bảng và khám phá lược đồ bảng qua INFORMATION_SCHEMA hoặc tìm kiếm trong mã nguồn. Cung cấp các hàm kernel run_sql() và run_sql_pandas() trả về DataFrame Polars hoặc Pandas để phân tích. Các lệnh CLI để quản lý bộ nhớ đệm khái
official
annotating-task-lineage
astronomer
Chú thích các tác vụ Airflow với dòng dữ liệu (data lineage) bằng cách sử dụng inlets và outlets. Hỗ trợ các đối tượng Dataset của OpenLineage, Assets của Airflow và Datasets của Airflow để xác định đầu vào và đầu ra trên các cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu và lưu trữ đám mây. Sử dụng như phương án dự phòng khi các toán tử thiếu bộ trích xuất OpenLineage tích hợp sẵn; tuân theo hệ thống ưu tiên bốn cấp, trong đó các bộ trích xuất tùy chỉnh và phương thức OpenLineage được ưu tiên. Bao gồm các trình trợ giúp đặt tên dataset cho Snowflake, BigQuery, S3 và PostgreSQL để đảm bảo tính nhất quán...
official
authoring-dags
astronomer
Quy trình làm việc có hướng dẫn để tạo DAG Apache Airflow với tích hợp xác thực và kiểm thử. Phương pháp sáu giai đoạn có cấu trúc: khám phá môi trường và các mẫu hiện có, lập kế hoạch cấu trúc DAG, triển khai theo các phương pháp tốt nhất, xác thực bằng lệnh CLI af, kiểm thử với sự đồng ý của người dùng, và lặp lại các bước sửa lỗi. Các lệnh CLI để khám phá (af config connections, af config providers, af dags list) và xác thực (af dags errors, af dags get, af dags explore) cung cấp phản hồi tức thì về DAG...
official
authoring-java-sdk-tasks
astronomer
Viết logic tác vụ Airflow bằng Java, Kotlin hoặc bất kỳ ngôn ngữ JVM nào sử dụng Airflow Java SDK. Sử dụng khi người dùng muốn triển khai các tác vụ Airflow bằng Java/JVM, yêu cầu…
official
authoring-language-sdk-tasks
astronomer
Nền tảng trung lập về ngôn ngữ cho các SDK ngôn ngữ của Airflow — triển khai logic tác vụ bằng ngôn ngữ không phải Python trong khi DAG vẫn giữ bằng Python. Sử dụng khi người dùng…
official