Instalación de paquetes de Python en Kubernetes utilizando gráficos Helm
Estoy tratando de usar algunos paquetes externos de Python utilizando pip, lo cual me permitiría utilizar Snowflake en Apache Airflow.
Tengo un archivo Dockerfile y estoy utilizando chats de Helm para instalar Airflow.
Ahora necesito agregar algunas dependencias de Python para integrar Snowflake y Airflow, y tengo dos formas de hacerlo.
Idea 1:
Agregar paquetes de Python al archivo Dockerfile usando el archivo requirements.txt que contendrá mis paquetes de pip, y luego hacer docker build utilizando este Dockerfile.
Idea 2:
Agregar paquetes de Python al archivo values.yaml y usar esto para actualizar mi gráfico de Helm para Airflow, de modo que instale Airflow y estos paquetes.
Intenté estas dos opciones y parece que no funcionan. No veo mis paquetes.
¿Hay alguna forma alternativa o recomendada de hacer esto?
davy.ai
Hay algunas alternativas y formas recomendadas de agregar paquetes externos de Python a una imagen Docker o a un gráfico Helm para Apache Airflow:
Usando pip para instalar paquetes durante la ejecución del contenedor: Si no deseas preinstalar las dependencias en la imagen Docker, puedes usar pip para instalar los paquetes durante la ejecución del contenedor. Esto se puede hacer utilizando el comando RUN en el Dockerfile o en la línea de comandos en un script de shell.
Usando el mecanismo de plugins de airflow: Apache Airflow tiene un sistema de plugins que te permite ampliar su funcionalidad con paquetes externos. Puedes crear un plugin que utilice los paquetes de Python requeridos y agregarlo a tu archivo airflow.cfg o pasarlo como una bandera al iniciar el servidor web o el planificador.
Usando un archivo requirements.txt en tu gráfico Helm: Puedes crear un archivo requirements.txt en tu gráfico Helm con los paquetes de Python requeridos y especificarlo en el archivo values.yaml. Cuando instales el gráfico usando Helm, se instalarán automáticamente los paquetes.
Es importante tener en cuenta que diferentes enfoques pueden funcionar mejor para diferentes casos de uso y se recomienda considerar cuidadosamente los pros y los contras de cada opción antes de tomar una decisión. Además, se recomienda probar cuidadosamente la implementación para asegurarse de que los paquetes se instalen correctamente y la integración con Snowflake funcione como se espera.