تحديات تنفيذ الإجراءات المخزنة المستندة إلى JavaScript في Snowflake عبر Airflow DAGs

معالجة فشل التنفيذ في الإجراءات المخزنة على شكل ندفة الثلج باستخدام DAGs لتدفق الهواء

عند العمل مع Airflow DAGs لأتمتة العمليات على Snowflake، يمكن أن يمثل تنفيذ الإجراءات المخزنة المستندة إلى JavaScript تحديات فريدة. إحدى المشكلات الشائعة التي يواجهها المطورون هي فشل المعاملة، خاصة عند استخدام المعاملات المحددة النطاق في Snowflake. وتعد هذه عقبة خطيرة، حيث يؤدي الفشل إلى التراجع عن المعاملة، مما يؤدي إلى تعطيل سير العمل.

يصبح الخطأ أكثر انتشارًا عند استخدام Airflow 2.5.1 بالتزامن مع موصل Python Snowflake 2.9.0. يبدو أن هذه المجموعة تؤدي إلى حدوث مشكلات في التعامل مع المعاملات ضمن الإجراءات المخزنة، والتي تعتمد على JavaScript. رسالة الخطأ التي تظهر بشكل شائع في هذه الحالات هي: "المعاملة ذات النطاق التي بدأت في الإجراء المخزن غير كاملة وتم التراجع عنها."

يعد فهم كيفية تعامل الإجراء المخزن مع الاستثناءات أمرًا حيويًا لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها. في معظم الحالات، يبدأ الإجراء بـ "بدء المعاملة"، ويتم تنفيذها، وفي حالة ظهور أي مشكلات، يتم التراجع عن المعاملة. يبدو أن هذا التدفق القياسي ينكسر عند دمجه مع إصدارات Snowflake وAirflow قيد الاستخدام، مما يجعل الحل صعبًا بالنسبة للمطورين.

في هذه المقالة، سوف نستكشف المشكلة المحددة ونفحص الحلول المحتملة التي يمكن أن تساعد في حل مشكلة التنفيذ هذه. ومن خلال معالجة الأسباب الأساسية وتعديل التكوين لدينا، فإننا نهدف إلى إنشاء عملية أتمتة أكثر موثوقية وقوة.

فهم تنفيذ الإجراءات المخزنة على شكل ندفة الثلج عبر Airflow DAGs

تعمل البرامج النصية المقدمة كجسر بين Airflow DAGs وSnowflake، مما يتيح أتمتة تشغيل الإجراءات المخزنة المستندة إلى JavaScript في Snowflake. في النص الأول نستخدم SnowflakeOperator لاستدعاء الإجراء المخزن من داخل مهمة Airflow. يعد هذا العامل بالغ الأهمية لأنه يلخص تعقيدات الاتصال بـ Snowflake وتنفيذ عبارات SQL. من خلال توفير معلمات مثل معرف اتصال Snowflake والمخطط وأمر SQL، فإننا نضمن استدعاء الإجراء المخزن بشكل صحيح مع السياق اللازم.

يعالج الإجراء المخزن المعني معاملات قاعدة البيانات الهامة باستخدام كتل المعاملات المحددة النطاق. تعتبر هذه المعاملات ضرورية لضمان تنفيذ أوامر SQL المتعددة كوحدة واحدة، مع الحفاظ على سلامة البيانات. على وجه التحديد، يحاول البرنامج النصي بدء معاملة باستخدام ملف ابدأ المعاملة، ثم يتم تنفيذه إذا نجح، أو يقوم بالتراجع في حالة حدوث أخطاء. تعد آلية معالجة الأخطاء أمرًا حيويًا، لأنها تسمح للبرنامج النصي بالتراجع عن أي تغييرات غير كاملة في حالة حدوث خطأ ما، مما يضمن عدم كتابة أي بيانات جزئية.

الطريقة الثانية والتي تستخدم لغة بايثون ندفة الثلج. موصل، يوفر المزيد من المرونة من خلال السماح بالتفاعل المباشر مع Snowflake من داخل وظيفة Python. تتجاوز هذه الطريقة SnowflakeOperator وتتيح لك المزيد من التحكم في الاتصال ومعالجة المعاملات. يفتح البرنامج النصي اتصالاً بشكل صريح ويبدأ المعاملة ويستدعي الإجراء المخزن. إذا فشل الإجراء، فإنه يثير استثناءً، مما يؤدي إلى التراجع لضمان عدم حفظ أي بيانات غير مرغوب فيها.

يوضح هذا المزيج من الأساليب طريقتين لحل مشكلة تنفيذ الإجراءات المخزنة المستندة إلى JavaScript في Snowflake عبر Airflow. في حين أن النهج الأول أبسط ومتكامل بشكل وثيق مع تنسيق مهام Airflow، فإن النهج الثاني يوفر تحكمًا أكثر قابلية للتخصيص وأكثر دقة في معالجة الأخطاء. يؤكد كلا النهجين على أهمية المعاملات المحددة النطاق والحاجة إلى آليات التراجع المناسبة في حالة الفشل. ومن خلال تقسيم هذه البرامج النصية إلى وحدات، يمكن للمطورين إعادة استخدامها بسهولة عبر مختلف مجموعات Airflow DAGs مع الحفاظ على الأداء وضمان اتساق البيانات.

# Import necessary libraries
from airflow import DAG
from airflow.providers.snowflake.operators.snowflake import SnowflakeOperator
from datetime import datetime
# Define default arguments for the DAG
default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2024, 10, 1),
    'retries': 1
}
# Create the DAG for scheduling
dag = DAG('snowflake_stored_procedure_dag', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')
# Define the SQL command for invoking the stored procedure
create_config_table = """
CALL {target_schema}.STORED_PROCEDURE(
    '{target_schema}', '{storageIntegration}', '{s3_uri}')
;"""
# Define the Snowflake operator task
call_CONFIG_DATA_LOAD = SnowflakeOperator(
    task_id='call_CONFIG_DATA_LOAD',
    snowflake_conn_id='snowflake_conn',
    database='DB_NAME',
    schema='SCHEMA_NAME',
    role='ROLE_NAME',
    warehouse='WAREHOUSE_NAME',
    sql=create_config_table,
    dag=dag
)
# Test the operator
call_CONFIG_DATA_LOAD

# Import necessary libraries
import snowflake.connector
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime
# Define connection and transaction function
def execute_snowflake_procedure(kwargs):
    conn = snowflake.connector.connect(
        user='USERNAME',
        password='PASSWORD',
        account='ACCOUNT_NAME')
    try:
        conn.cursor().execute("BEGIN TRANSACTION")
        conn.cursor().execute("CALL SCHEMA_NAME.STORED_PROCEDURE()")
        conn.cursor().execute("COMMIT")
    except Exception as e:
        conn.cursor().execute("ROLLBACK")
        raise Exception(f"Transaction failed: {e}")
# Set up DAG
default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'start_date': datetime(2024, 10, 1)
}
dag = DAG('snowflake_procedure_with_error_handling', default_args=default_args)
run_snowflake_procedure = PythonOperator(
    task_id='run_snowflake_procedure',
    python_callable=execute_snowflake_procedure,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

استكشاف بدائل للتعامل مع معاملات ندفة الثلج في تدفق الهواء

أحد الجوانب المهمة التي لم تتم مناقشتها بعد هو إمكانية استخدامها مهمة ندفة الثلج الميزة بدلاً من الاعتماد كليًا على Airflow لإدارة الإجراءات المخزنة. مهام Snowflake هي مكونات جدولة وتنفيذ مدمجة يمكنها أتمتة عمليات محددة مباشرة داخل Snowflake. بينما يوفر Airflow نطاق تنسيق أوسع، فإن استخدام مهام Snowflake مع Airflow يسمح بتنفيذ أكثر محلية وكفاءة للمهام المتعلقة بقاعدة البيانات. يمكن لهذا الإعداد إلغاء تحميل مهام معينة إلى Snowflake، مما يقلل الحمل على Airflow DAGs.

المجال الحاسم الآخر الذي يجب استكشافه هو التكامل معاملات متعددة الخطوات في ندفة الثلج. غالبًا ما تتطلب الإجراءات المخزنة المستندة إلى JavaScript في Snowflake إدارة دقيقة للعمليات المعقدة متعددة الخطوات التي تتضمن العديد من التغييرات في قاعدة البيانات. من خلال دمج هذه الخطوات في الإجراء المخزن مباشرة، يمكنك تقليل فرص المعاملات غير المكتملة أو عمليات التراجع. وهذا يتطلب إدارة حذرة مستويات عزل المعاملات لضمان عدم تداخل أي عملية خارجية مع تنفيذ هذه العمليات متعددة الخطوات، مما يضمن اتساق البيانات ومنع حالات السباق.

وأخيرًا، الاستفادة من ميزات Airflow المتقدمة مثل XCom يمكن أن يؤدي تمرير البيانات بين المهام إلى تحسين كيفية إدارة مكالمات SQL الديناميكية. على سبيل المثال، بدلاً من القيم الثابتة في استدعاءات الإجراءات المخزنة، يمكنك تمرير المعلمات ديناميكيًا باستخدام XCom. وهذا لا يزيد من مرونة Airflow DAGs فحسب، بل يسمح أيضًا بحلول أكثر قابلية للتطوير والصيانة عند تنسيق سير العمل الذي يتضمن إجراءات Snowflake المخزنة. ومن خلال جعل العملية برمتها أكثر ديناميكية، يمكنك تقليل التكرار وتحسين الكفاءة.