如何制作SQLAlchemy引擎，并在Airflow Docker容器内上传DataFrame？

Question

基本上，我使用的是为使用pyodbc和cx_oracle驱动程序和PythonVirtualenvOperator而修改的puckel/docker-airflow Docker镜像，但是当我尝试创建sqlalchemy引擎时

db_engine = sqlalchemy.create_engine('mssql+pyodbc://SK-BI-02/DWH?driver=/opt/microsoft/msodbcsql17/lib64/libmsodbcsql-17.7.so.1.1&domain=domain&password={}&login=user&port=1433'.format(_pass))
target_frame.to_sql('some_path',db_engine,'scheme',index=False,if_exists='append')

它继续提供这样的回溯

sqlalchemy.exc.DBAPIError: (pyodbc.Error) ('HY000', '[HY000] [Microsoft][ODBC Driver 17 for SQL Server]SSPI Provider: No Kerberos credentials available (default cache: FILE:/tmp/krb5cc_0) (851968) (SQLDriverConnect)')
(Background on this error at: http://sqlalche.me/e/dbapi)

如何让它工作，或者也许有其他方法可以从容器中的airflow上传DataFrame？

Answer 1

在经历了几个小时的痛苦之后，对我来说唯一有效的事情就是使用FreeTDS驱动程序而不是Microsft ODBC one，下面是这个question的答案。不确定，但我猜这与MSSQL的Microsoft Auth及其安全配置有某种关系……