Výzvy Provádění uložených procedur založených na JavaScriptu ve Snowflake prostřednictvím Airflow DAG

Řešení chyb při provádění v uložených procedurách sněhových vloček pomocí DAG proudění vzduchu

Při práci s Airflow DAG za účelem automatizace procesů na Snowflake může provádění uložených procedur založených na JavaScriptu představovat jedinečné výzvy. Jedním z běžných problémů, se kterými se vývojáři setkávají, je selhání transakce, zejména při použití transakcí s rozsahem ve Snowflake. To je kritická překážka, protože selhání vede k vrácení transakce, což narušuje pracovní postupy.

Chyba se stává častější při použití Airflow 2.5.1 ve spojení s konektorem Python Snowflake 2.9.0. Zdá se, že tato kombinace vyvolává problémy se zpracováním transakcí v rámci uložených procedur, které se spoléhají na JavaScript. Chybová zpráva, která se v těchto případech běžně vyskytuje, je: „Transakce s rozsahem spuštěná v uložené proceduře je neúplná a byla vrácena zpět.“

Pochopení toho, jak uložená procedura zpracovává výjimky, je zásadní pro řešení potíží. Ve většině případů procedura začíná „ZAČÁTEK TRANSAKCE“, potvrdí ji, a pokud se vyskytnou nějaké problémy, transakci vrátí zpět. Zdá se, že tento standardní tok se v kombinaci s používanými verzemi Snowflake a Airflow zlomí, takže rozlišení je pro vývojáře složité.

V tomto článku prozkoumáme konkrétní problém a prozkoumáme možná řešení, která mohou pomoci vyřešit tento problém se spuštěním. Odstraněním základních příčin a úpravou naší konfigurace se snažíme vytvořit spolehlivější a robustnější proces automatizace.

Pochopení provádění procedur uložených sněhových vloček prostřednictvím DAG proudění vzduchu

Poskytnuté skripty slouží jako most mezi Airflow DAG a Snowflake a umožňují automatizaci spouštění uložených procedur založených na JavaScriptu ve Snowflake. V prvním skriptu používáme Operátor Snowflake k volání uložené procedury z úlohy Airflow. Tento operátor je zásadní, protože abstrahuje od složitosti připojení k Snowflake a provádění příkazů SQL. Poskytnutím parametrů, jako je ID připojení Snowflake, schéma a příkaz SQL, zajistíme správné vyvolání uložené procedury s nezbytným kontextem.

Dotyčná uložená procedura zpracovává kritické databázové transakce pomocí bloků transakcí s rozsahem. Tyto transakce jsou klíčové pro zajištění toho, aby se více příkazů SQL spouštělo jako jedna jednotka, čímž se zachovává integrita dat. Konkrétně se skript pokusí zahájit transakci s a ZAČNĚTE TRANSAKCI, pak v případě úspěchu provede potvrzení nebo v případě chyb provede vrácení zpět. Mechanismus zpracování chyb je zásadní, protože umožňuje skriptu vrátit zpět všechny neúplné změny, pokud se něco pokazí, a zajistit, že nebudou zapsána žádná dílčí data.

Druhý přístup, který používá Python sněhová vločka.konektor, nabízí větší flexibilitu tím, že umožňuje přímou interakci se Snowflake z funkce Pythonu. Tato metoda obchází SnowflakeOperator a umožňuje vám mít větší kontrolu nad připojením a zpracováním transakcí. Skript explicitně otevře připojení, zahájí transakci a zavolá uloženou proceduru. Pokud procedura selže, vyvolá výjimku a spustí návrat, aby se zajistilo, že nebudou uložena žádná nežádoucí data.

Tato kombinace metod demonstruje dva způsoby, jak vyřešit problém s prováděním uložených procedur založených na JavaScriptu ve Snowflake prostřednictvím Airflow. Zatímco první přístup je jednodušší a těsně integrovaný s orchestrací úloh Airflow, druhý přístup poskytuje přizpůsobitelnější a jemnější kontrolu zpracování chyb. Oba přístupy zdůrazňují důležitost transakcí s rozsahem a potřebu správných mechanismů vrácení v případě selhání. Modularizací těchto skriptů je mohou vývojáři snadno znovu použít v různých Airflow DAG při zachování výkonu a zajištění konzistence dat.

# 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
)

Zkoumání alternativ k řešení transakcí se sněhovými vločkami v proudění vzduchu

Jedním z důležitých aspektů, které ještě nebyly diskutovány, je možnost použití Úkol sněhové vločky místo toho, abyste se při správě uložených procedur zcela spoléhali na Airflow. Úlohy Snowflake jsou vestavěné komponenty pro plánování a provádění, které mohou automatizovat konkrétní procesy přímo v rámci Snowflake. Zatímco Airflow nabízí širší rozsah orchestrace, použití Snowflake Tasks v kombinaci s Airflow umožňuje lokalizovanější a efektivnější provádění úloh souvisejících s databází. Toto nastavení může přesunout určité úlohy na Snowflake, čímž se sníží zátěž na Airflow DAG.

Další kritickou oblastí, kterou je třeba prozkoumat, je integrace vícekrokové transakce ve Vločce. Uložené procedury založené na JavaScriptu ve Snowflake často vyžadují pečlivou správu složitých vícekrokových operací, které zahrnují několik změn databáze. Přímým začleněním těchto kroků do uložené procedury minimalizujete pravděpodobnost nedokončených transakcí nebo vrácení zpět. To vyžaduje pečlivé řízení úrovně izolace transakcí aby se zajistilo, že žádný externí proces nebude narušovat provádění těchto vícekrokových operací, zaručí se konzistentnost dat a zabrání se závodům.

A konečně, využití pokročilých funkcí Airflow, jako je např XCom předávání dat mezi úlohami může zlepšit způsob správy dynamických volání SQL. Například místo pevného kódování hodnot do volání uložených procedur můžete parametry předávat dynamicky pomocí XCom. To nejen zvyšuje flexibilitu vašich DAG proudění vzduchu, ale také umožňuje škálovatelnější a udržovatelnější řešení při organizování pracovních postupů, které zahrnují uložené procedury Snowflake. Tím, že celý proces zdynamizujete, snížíte redundanci a zvýšíte efektivitu.