managing-astro-local-env

Quản lý môi trường phát triển Airflow cục bộ bằng các lệnh Astro CLI. Khởi động, dừng, khởi động lại và tắt các container Airflow cục bộ; thông tin đăng nhập mặc định là admin/admin với webserver tại http://localhost:8080 Xem nhật ký cho tất cả các thành phần hoặc các dịch vụ cụ thể (scheduler, webserver) với tùy chọn theo dõi thời gian thực Truy cập shell container và chạy các lệnh Airflow CLI trực tiếp qua astro dev bash và astro dev run Khắc phục các sự cố phổ biến bao gồm xung đột cổng, lỗi khởi động, lỗi gói, và...

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)

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-plugins
astronomer
Xây dựng plugin Airflow 3.1+ nhúng ứng dụng FastAPI, trang UI tùy chỉnh, thành phần React, middleware, macro và liên kết toán tử trực tiếp vào giao diện Airflow. Sử dụng…
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
blueprint
astronomer
Xác định các mẫu nhóm tác vụ Airflow có thể tái sử dụng với xác thực Pydantic và soạn DAG từ YAML. Sử dụng khi tạo mẫu blueprint, soạn DAG từ…
official
checking-freshness
astronomer
Kiểm tra độ tươi mới của dữ liệu bằng cách đối chiếu dấu thời gian bảng và mẫu cập nhật với thang đo độ cũ. Xác định các cột dấu thời gian sử dụng các mẫu đặt tên ETL phổ biến (_loaded_at, _updated_at, created_at, v.v.) và truy vấn giá trị tối đa của chúng để xác định tuổi. Phân loại dữ liệu thành bốn trạng thái độ tươi mới: Tươi (< 4 giờ), Cũ (4–24 giờ), Rất cũ (> 24 giờ) hoặc Không xác định (không tìm thấy dấu thời gian). Cung cấp các mẫu SQL để kiểm tra thời gian cập nhật cuối cùng và xu hướng số lượng hàng trong những ngày gần đây để...
official