Reptes per executar procediments emmagatzemats basats en JavaScript a Snowflake mitjançant Airflow DAG

Abordar els errors d'execució als procediments emmagatzemats de Floquet de neu amb DAG de flux d'aire

Quan es treballa amb Airflow DAG per automatitzar processos a Snowflake, l'execució de procediments emmagatzemats basats en JavaScript pot presentar reptes únics. Un dels problemes habituals que troben els desenvolupadors és el fracàs de la transacció, especialment quan s'utilitzen transaccions amb abast a Snowflake. Aquest és un obstacle crític, ja que la fallada condueix a la retrocessió de la transacció, interrompent els fluxos de treball.

L'error es fa més freqüent quan s'utilitza Airflow 2.5.1 juntament amb el connector Python Snowflake 2.9.0. Sembla que aquesta combinació desencadena problemes amb la gestió de transaccions dins dels procediments emmagatzemats, que depenen de JavaScript. El missatge d'error que es veu habitualment en aquests casos és: "La transacció d'abast iniciada en el procediment emmagatzemat està incompleta i s'ha revertit".

Entendre com el procediment emmagatzemat gestiona les excepcions és vital per resoldre problemes. En la majoria dels casos, el procediment s'inicia amb un "COMEÇAR LA TRANSACCIÓ", la confirma i, si sorgeix algun problema, es revertirà la transacció. Aquest flux estàndard sembla trencar-se quan es combina amb les versions Snowflake i Airflow en ús, cosa que dificulta la resolució per als desenvolupadors.

En aquest article, explorarem el problema específic i examinarem les possibles solucions que poden ajudar a resoldre aquest problema d'execució. En abordar les causes subjacents i ajustar la nostra configuració, pretenem crear un procés d'automatització més fiable i robust.

Comprensió de l'execució dels procediments emmagatzemats de floc de neu mitjançant DAG de flux d'aire

Els scripts proporcionats serveixen de pont entre els DAG de flux d'aire i Snowflake, permetent l'automatització de l'execució de procediments emmagatzemats basats en JavaScript a Snowflake. En el primer script, fem servir el Operador de flocs de neu per trucar al procediment emmagatzemat des d'una tasca Airflow. Aquest operador és crucial perquè abstra les complexitats de connectar-se a Snowflake i executar sentències SQL. En proporcionar paràmetres com l'identificador de connexió de Snowflake, l'esquema i l'ordre SQL, ens assegurem que el procediment emmagatzemat s'invoca correctament amb el context necessari.

El procediment emmagatzemat en qüestió gestiona transaccions de base de dades crítiques mitjançant blocs de transaccions amb àmbit. Aquestes transaccions són crucials per garantir que diverses ordres SQL s'executen com una unitat, preservant la integritat de les dades. Concretament, l'script intenta iniciar una transacció amb a COMENÇAR LA TRANSACCIÓ, després es compromet si té èxit, o realitza una retrocés en cas d'error. El mecanisme de gestió d'errors és vital, ja que permet que l'script desfer qualsevol canvi incomplet si alguna cosa va malament, assegurant que no s'escriuen dades parcials.

El segon enfocament, que utilitza Python floc de neu.connector, ofereix més flexibilitat en permetre la interacció directa amb Snowflake des d'una funció Python. Aquest mètode passa per alt el SnowflakeOperator i us permet tenir més control sobre la connexió i la gestió de transaccions. L'script obre una connexió explícitament, inicia la transacció i crida al procediment emmagatzemat. Si el procediment falla, genera una excepció, que desencadena una recuperació per assegurar-se que no es guarden dades no desitjades.

Aquesta combinació de mètodes demostra dues maneres de resoldre el problema d'executar procediments emmagatzemats basats en JavaScript a Snowflake mitjançant Airflow. Tot i que el primer enfocament és més senzill i està estretament integrat amb l'orquestració de tasques d'Airflow, el segon enfocament proporciona un control més personalitzable i detallat de la gestió d'errors. Tots dos enfocaments emfatitzen la importància de les transaccions amb abast i la necessitat de mecanismes de retrocés adequats en cas de fallada. En modular aquests scripts, els desenvolupadors poden reutilitzar-los fàcilment en diversos DAG de flux d'aire mentre mantenen el rendiment i garanteixen la coherència de les dades.

# 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
)

Explorant alternatives per gestionar les transaccions de flocs de neu al flux d'aire

Un aspecte important que encara no s'ha parlat és la possibilitat d'utilitzar-lo Tasca del Floquet de Neu funció en lloc de confiar completament en Airflow per gestionar els procediments emmagatzemats. Les tasques de Snowflake són components de programació i execució integrats que poden automatitzar processos específics directament dins de Snowflake. Si bé Airflow ofereix un abast d'orquestració més ampli, l'ús de Snowflake Tasks en combinació amb Airflow permet una execució més localitzada i eficient de les tasques relacionades amb la base de dades. Aquesta configuració pot descarregar determinades feines a Snowflake, reduint la càrrega dels DAG de flux d'aire.

Una altra àrea crítica a explorar és la integració transaccions en diversos passos en Floquet de neu. Els procediments emmagatzemats basats en JavaScript a Snowflake sovint requereixen una gestió acurada d'operacions complexes de diversos passos que impliquen diversos canvis a la base de dades. Si incorporeu aquests passos directament al procediment emmagatzemat, minimitzeu les possibilitats de transaccions incompletes o de retrocessió. Això requereix una gestió acurada nivells d'aïllament de transaccions per garantir que cap procés extern interfereixi amb l'execució d'aquestes operacions de diversos passos, garantint la coherència de les dades i evitant condicions de carrera.

Finalment, aprofitar les funcions avançades d'Airflow, com ara XCom passar dades entre tasques pot millorar la manera de gestionar les trucades SQL dinàmiques. Per exemple, en comptes de codificar valors en les vostres trucades de procediment emmagatzemat, podeu passar paràmetres de manera dinàmica mitjançant XCom. Això no només augmenta la flexibilitat dels vostres DAG de flux d'aire, sinó que també permet solucions més escalables i conservables a l'hora d'orquestrar fluxos de treball que impliquen procediments emmagatzemats de Snowflake. En fer que tot el procés sigui més dinàmic, reduïu la redundància i milloreu l'eficiència.