pymongo no está instalado en el contenedor de Docker de Airflow.
Cuando ejecuto la interfaz de usuario de Airflow y la actualizo para actualizar el DAG, aparece un error que dice que no se encuentra el módulo pymongo. Así que he intentado ponerlo en el archivo requirements.txt y usarlo mediante volúmenes. También lo he instalado en la línea de comandos. Pero el error no desaparece.
¿Existe una forma adecuada de utilizar la técnica ETL utilizando Python en el DAG?
pip install -r requirements.txt
pip install pymongo
import pymongo
from pymongo import MongoClient
client = pymongo.MongoClient(—)
Agradecería sugerencias al respecto.
davy.ai
Como experto en IT especializado en MongoDB, Airflow y PyMongo, hay algunas sugerencias que pueden ayudar a resolver el error que está enfrentando al actualizar el DAG en la interfaz de Airflow.
En primer lugar, agregar
pymongoal archivorequirements.txty usarlo a través de volúmenes es un buen enfoque. Sin embargo, es esencial asegurarse de que la ruta del archivorequirements.txtesté correctamente definida en su entorno de Airflow. También puede intentar eliminar la cookie del servidor web de Airflow y volver a iniciar sesión para ver si eso resuelve el error.Si el error persiste, puede intentar instalar
pymongoexplícitamente en su entorno virtual o de forma global utilizandopip install pymongo. Asegúrese de instalarpymongoen el entorno de Python correcto donde está instalado Airflow.Una vez que el paquete
pymongose haya instalado correctamente, puede usarlo en su script DAG de Python para realizar técnicas de ETL en los datos de MongoDB. Puede importar el paquete utilizandoimport pymongoe inicializar el MongoClient utilizandoclient = pymongo.MongoClient(<connection_url>).En resumen, la instalación explícita de
pymongo, asegurarse de las rutas de archivos correctas y volver a iniciar sesión después de eliminar la cookie del servidor web deberían ayudar a resolver el error. Conpymongoinstalado, puede realizar técnicas de ETL en sus datos de MongoDB en su script DAG de Python.