এয়ারফ্লো ডিএজি-এর মাধ্যমে স্নোফ্লেকে জাভাস্ক্রিপ্ট-ভিত্তিক সঞ্চিত পদ্ধতিগুলি চালানোর চ্যালেঞ্জগুলি

এয়ারফ্লো ডিএজি সহ স্নোফ্লেক সঞ্চিত পদ্ধতিতে কার্যকরী ব্যর্থতার সমাধান করা

স্নোফ্লেকের প্রক্রিয়াগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে এয়ারফ্লো ডিএজিগুলির সাথে কাজ করার সময়, জাভাস্ক্রিপ্ট-ভিত্তিক সঞ্চিত পদ্ধতিগুলি সম্পাদন করা অনন্য চ্যালেঞ্জগুলি উপস্থাপন করতে পারে। ডেভেলপারদের মুখোমুখি হওয়া একটি সাধারণ সমস্যা হল লেনদেন ব্যর্থতা, বিশেষ করে যখন স্নোফ্লেকে স্কোপড লেনদেন ব্যবহার করা হয়। এটি একটি গুরুতর বাধা, কারণ ব্যর্থতার ফলে লেনদেন রোলব্যাক হয়, কর্মপ্রবাহ ব্যাহত হয়।

পাইথন স্নোফ্লেক সংযোগকারী 2.9.0 এর সাথে এয়ারফ্লো 2.5.1 ব্যবহার করার সময় ত্রুটিটি আরও প্রবল হয়ে ওঠে। এই সংমিশ্রণটি সঞ্চিত পদ্ধতির মধ্যে লেনদেন পরিচালনার সমস্যাগুলিকে ট্রিগার করে বলে মনে হচ্ছে, যা জাভাস্ক্রিপ্টের উপর নির্ভর করে। এই ক্ষেত্রে সাধারণত যে ত্রুটি বার্তাটি দেখা যায় তা হল: "সঞ্চিত পদ্ধতিতে শুরু করা স্কোপড লেনদেন অসম্পূর্ণ এবং এটি ফিরিয়ে আনা হয়েছে।"

সঞ্চিত পদ্ধতি কীভাবে ব্যতিক্রমগুলি পরিচালনা করে তা বোঝা সমস্যা সমাধানের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, পদ্ধতিটি একটি "শুরু লেনদেন" দিয়ে শুরু হয়, এটি কমিট করে এবং যদি কোনো সমস্যা দেখা দেয়, এটি লেনদেনটি ফিরিয়ে দেয়। স্নোফ্লেক এবং এয়ারফ্লো সংস্করণের সাথে ব্যবহার করা হলে এই আদর্শ প্রবাহটি ভেঙ্গে যায় বলে মনে হয়, যা বিকাশকারীদের জন্য রেজোলিউশনকে জটিল করে তোলে।

এই নিবন্ধে, আমরা নির্দিষ্ট সমস্যাটি অন্বেষণ করব এবং সম্ভাব্য সমাধানগুলি পরীক্ষা করব যা এই কার্যকরী সমস্যা সমাধানে সহায়তা করতে পারে। অন্তর্নিহিত কারণগুলি সমাধান করে এবং আমাদের কনফিগারেশন সামঞ্জস্য করে, আমরা আরও নির্ভরযোগ্য এবং শক্তিশালী অটোমেশন প্রক্রিয়া তৈরি করার লক্ষ্য রাখি।

এয়ারফ্লো ডিএজি-এর মাধ্যমে স্নোফ্লেক সঞ্চিত পদ্ধতির সম্পাদন বোঝা

প্রদত্ত স্ক্রিপ্টগুলি এয়ারফ্লো ডিএজি এবং স্নোফ্লেকের মধ্যে একটি সেতু হিসাবে কাজ করে, যা স্নোফ্লেকে জাভাস্ক্রিপ্ট-ভিত্তিক সঞ্চিত পদ্ধতিগুলি চালানোর স্বয়ংক্রিয়তা সক্ষম করে৷ প্রথম স্ক্রিপ্টে, আমরা ব্যবহার করি স্নোফ্লেক অপারেটর একটি এয়ারফ্লো টাস্কের মধ্যে থেকে সঞ্চিত পদ্ধতিটি কল করতে। এই অপারেটরটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি স্নোফ্লেকের সাথে সংযোগ স্থাপন এবং SQL বিবৃতি কার্যকর করার জটিলতাগুলিকে বিমূর্ত করে। স্নোফ্লেক কানেকশন আইডি, স্কিমা এবং SQL কমান্ডের মতো প্যারামিটার প্রদান করে, আমরা নিশ্চিত করি যে সংরক্ষিত পদ্ধতিটি প্রয়োজনীয় প্রসঙ্গ সহ সঠিকভাবে আহ্বান করা হয়েছে।

প্রশ্নে সংরক্ষিত পদ্ধতিটি স্কোপড লেনদেন ব্লক ব্যবহার করে সমালোচনামূলক ডাটাবেস লেনদেন পরিচালনা করে। এই লেনদেনগুলি নিশ্চিত করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ যে একাধিক SQL কমান্ড এক ইউনিট হিসাবে কার্যকর হয়, ডেটা অখণ্ডতা রক্ষা করে। বিশেষভাবে, স্ক্রিপ্টটি a এর সাথে একটি লেনদেন শুরু করার চেষ্টা করে লেনদেন শুরু করুন, তারপর সফল হলে কমিট করে, বা ত্রুটির ক্ষেত্রে রোলব্যাক করে। ত্রুটি পরিচালনার প্রক্রিয়াটি অত্যাবশ্যক, কারণ এটি স্ক্রিপ্টকে কোনো অসম্পূর্ণ পরিবর্তন পূর্বাবস্থায় ফিরিয়ে আনতে অনুমতি দেয় যদি কিছু ভুল হয়ে যায়, নিশ্চিত করে যে কোনো আংশিক ডেটা লেখা নেই।

দ্বিতীয় পদ্ধতি, যা পাইথন ব্যবহার করে snowflake.connector, পাইথন ফাংশনের মধ্যে থেকে স্নোফ্লেকের সাথে সরাসরি মিথস্ক্রিয়া করার অনুমতি দিয়ে আরও নমনীয়তা অফার করে। এই পদ্ধতিটি স্নোফ্লেক অপারেটরকে বাইপাস করে এবং আপনাকে সংযোগ এবং লেনদেন পরিচালনার উপর আরও নিয়ন্ত্রণ করতে দেয়। স্ক্রিপ্ট স্পষ্টভাবে একটি সংযোগ খোলে, লেনদেন শুরু করে এবং সঞ্চিত পদ্ধতিতে কল করে। যদি পদ্ধতিটি ব্যর্থ হয়, এটি একটি ব্যতিক্রম উত্থাপন করে, কোন অবাঞ্ছিত ডেটা সংরক্ষণ করা হয় না তা নিশ্চিত করতে একটি রোলব্যাক ট্রিগার করে।

পদ্ধতির এই সংমিশ্রণটি এয়ারফ্লো এর মাধ্যমে স্নোফ্লেকে জাভাস্ক্রিপ্ট-ভিত্তিক সঞ্চিত পদ্ধতিগুলি কার্যকর করার সমস্যা সমাধানের দুটি উপায় প্রদর্শন করে। প্রথম পদ্ধতিটি সহজতর এবং এয়ারফ্লো-এর টাস্ক অর্কেস্ট্রেশনের সাথে শক্তভাবে একত্রিত হলেও, দ্বিতীয় পদ্ধতিটি ত্রুটি পরিচালনার একটি আরও কাস্টমাইজযোগ্য এবং সূক্ষ্ম নিয়ন্ত্রণ প্রদান করে। উভয় পদ্ধতিই ব্যাপ্ত লেনদেনের গুরুত্ব এবং ব্যর্থতার ক্ষেত্রে সঠিক রোলব্যাক প্রক্রিয়ার প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দেয়। এই স্ক্রিপ্টগুলিকে মডুলারাইজ করার মাধ্যমে, ডেভেলপাররা পারফরম্যান্স বজায় রেখে এবং ডেটা সামঞ্জস্য নিশ্চিত করার সময় বিভিন্ন এয়ারফ্লো ডিএজি জুড়ে সহজেই তাদের পুনরায় ব্যবহার করতে পারে।

# 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
)

বায়ুপ্রবাহে স্নোফ্লেক লেনদেন পরিচালনার বিকল্পগুলি অন্বেষণ করা

একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক যা এখনও আলোচনা করা হয়নি তা হল ব্যবহারের সম্ভাবনা স্নোফ্লেকের টাস্ক সঞ্চিত পদ্ধতিগুলি পরিচালনা করতে সম্পূর্ণরূপে বায়ুপ্রবাহের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে বৈশিষ্ট্য। স্নোফ্লেক টাস্কগুলি অন্তর্নির্মিত সময়সূচী এবং কার্যকর করার উপাদান যা স্নোফ্লেকের মধ্যে সরাসরি নির্দিষ্ট প্রক্রিয়াগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে। যদিও এয়ারফ্লো একটি বৃহত্তর অর্কেস্ট্রেশন স্কোপ অফার করে, এয়ারফ্লো-এর সাথে সংমিশ্রণে স্নোফ্লেক টাস্কগুলি ব্যবহার করে ডাটাবেস-সম্পর্কিত কাজগুলির আরও স্থানীয়করণ, দক্ষ সম্পাদনের অনুমতি দেয়। এই সেটআপটি স্নোফ্লেকে নির্দিষ্ট কাজগুলি অফলোড করতে পারে, এয়ারফ্লো ডিএজিগুলির লোড হ্রাস করে৷

অন্বেষণ করার জন্য আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ এলাকা হল একীকরণ বহু-পদক্ষেপ লেনদেন স্নোফ্লেকের মধ্যে স্নোফ্লেক-এ জাভাস্ক্রিপ্ট-ভিত্তিক সঞ্চিত পদ্ধতির জন্য প্রায়ই জটিল বহু-পদক্ষেপের ক্রিয়াকলাপগুলির যত্নশীল ব্যবস্থাপনার প্রয়োজন হয় যাতে বেশ কয়েকটি ডাটাবেস পরিবর্তন জড়িত থাকে। সঞ্চিত পদ্ধতিতে এই পদক্ষেপগুলি সরাসরি অন্তর্ভুক্ত করে, আপনি অসম্পূর্ণ লেনদেন বা রোলব্যাক হওয়ার সম্ভাবনা কমিয়ে দেন। এর জন্য সতর্ক ব্যবস্থাপনা প্রয়োজন লেনদেন বিচ্ছিন্নতা মাত্রা কোনো বাহ্যিক প্রক্রিয়া যাতে এই বহু-পদক্ষেপের ক্রিয়াকলাপগুলি সম্পাদনে হস্তক্ষেপ না করে তা নিশ্চিত করতে, ডেটা সামঞ্জস্যের গ্যারান্টি দেয় এবং রেসের অবস্থা প্রতিরোধ করে।

সবশেষে, এয়ারফ্লো এর উন্নত বৈশিষ্ট্য যেমন এক্সকম কাজের মধ্যে ডেটা পাস করার জন্য আপনি কীভাবে গতিশীল এসকিউএল কল পরিচালনা করতে পারেন তা উন্নত করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আপনার সঞ্চিত পদ্ধতি কলগুলিতে হার্ডকোডিং মানগুলির পরিবর্তে, আপনি XCom ব্যবহার করে গতিশীলভাবে প্যারামিটারগুলি পাস করতে পারেন। এটি শুধুমাত্র আপনার এয়ারফ্লো DAG-এর নমনীয়তা বাড়ায় না বরং স্নোফ্লেক সঞ্চিত পদ্ধতির সাথে জড়িত ওয়ার্কফ্লো অর্কেস্ট্রেট করার সময় আরও মাপযোগ্য এবং রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য সমাধানের অনুমতি দেয়। পুরো প্রক্রিয়াটিকে আরও গতিশীল করে, আপনি অপ্রয়োজনীয়তা হ্রাস করেন এবং দক্ষতা উন্নত করেন।