Astro プロジェクトのセットアップ

このスキルは Astro CLI を使用した Airflow プロジェクトの初期化と設定を支援します。

ローカル環境の実行については、managing-astro-local-env スキルを参照してください。 DAG の作成については、authoring-dags スキルを参照してください。 オープンソース代替案: ユーザーが Astro を使用していない場合は、ローカル開発向けに Apache Airflow の Docker Compose クイックスタート、本番環境向けに Helm チャートを紹介してください。デプロイ戦略については、deploying-airflow スキルを使用してください。

---

新しいプロジェクトを初期化

astro dev init

ユーザーが明示的に特定のバージョンを要求していない限り、--airflow-version や --runtime-version を渡さないでください。 シンプルな astro dev init は最新の Astro Runtime に解決されます。これが正しいデフォルトです。バージョンを指定すると、トレーニングデータから陳腐化した値にピンすることになるリスクがあります。ユーザーがインストールされたものを知りたい場合は、推測する代わりに生成された Dockerfile を後で読んでください。

以下の構造が作成されます:

project/
├── dags/                # DAG ファイル
├── include/             # SQL、設定ファイル、補助ファイル
├── plugins/             # カスタム Airflow プラグイン
├── tests/               # ユニットテスト
├── Dockerfile           # イメージのカスタマイズ
├── packages.txt         # OS レベルのパッケージ
├── requirements.txt     # Python パッケージ
└── airflow_settings.yaml # 接続、変数、プール

---

依存関係の追加

Python パッケージ (requirements.txt)

apache-airflow-providers-snowflake==5.3.0
pandas==2.1.0
requests>=2.28.0

OS パッケージ (packages.txt)

gcc
libpq-dev

カスタム Dockerfile

複雑な設定 (プライベート PyPI、カスタムスクリプト) の場合:

FROM quay.io/astronomer/astro-runtime:12.4.0

RUN pip install --extra-index-url https://pypi.example.com/simple my-package

依存関係を変更した後: astro dev restart を実行してください

---

接続と変数の設定

airflow_settings.yaml

環境起動時に自動的に読み込まれます:

airflow:
  connections:
    - conn_id: my_postgres
      conn_type: postgres
      host: host.docker.internal
      port: 5432
      login: user
      password: pass
      schema: mydb

  variables:
    - variable_name: env
      variable_value: dev

  pools:
    - pool_name: limited_pool
      pool_slot: 5

エクスポート/インポート

# 実行中の環境からエクスポート
astro dev object export --connections --file connections.yaml

# 環境にインポート
astro dev object import --connections --file connections.yaml

---

実行前の検証

フル環境を起動せずに DAG をパースしてエラーをキャッチします:

astro dev parse

---

関連スキル

• managing-astro-local-env: ローカル環境の起動、停止、トラブルシューティング
• authoring-dags: DAG の作成と検証 (MCP ツールを使用)
• testing-dags: DAG のテスト (MCP ツールを使用)
• deploying-airflow: DAG の本番環境へのデプロイ (Astro、Docker Compose、Kubernetes)