Herausforderungen beim Ausführen von JavaScript-basierten gespeicherten Prozeduren in Snowflake über Airflow-DAGs

Beheben von Ausführungsfehlern in gespeicherten Snowflake-Prozeduren mit Airflow-DAGs

Bei der Arbeit mit Airflow-DAGs zur Automatisierung von Prozessen in Snowflake kann die Ausführung von JavaScript-basierten gespeicherten Prozeduren besondere Herausforderungen darstellen. Ein häufiges Problem, mit dem Entwickler konfrontiert werden, sind Transaktionsfehler, insbesondere bei der Verwendung von bereichsbezogenen Transaktionen in Snowflake. Dies stellt ein kritisches Hindernis dar, da der Fehler zum Rollback der Transaktion führt und die Arbeitsabläufe stört.

Der Fehler tritt häufiger auf, wenn Airflow 2.5.1 in Verbindung mit dem Python Snowflake Connector 2.9.0 verwendet wird. Diese Kombination scheint Probleme bei der Verarbeitung von Transaktionen innerhalb gespeicherter Prozeduren auszulösen, die auf JavaScript basieren. Die in diesen Fällen häufig angezeigte Fehlermeldung lautet: „Die in der gespeicherten Prozedur gestartete bereichsbezogene Transaktion ist unvollständig und wurde zurückgesetzt.“

Für die Fehlerbehebung ist es wichtig zu verstehen, wie die gespeicherte Prozedur Ausnahmen behandelt. In den meisten Fällen beginnt die Prozedur mit einer „BEGIN TRANSACTION“, führt einen Commit durch und setzt die Transaktion zurück, wenn Probleme auftreten. Dieser Standardfluss scheint in Kombination mit den verwendeten Snowflake- und Airflow-Versionen zu brechen, was die Auflösung für Entwickler schwierig macht.

In diesem Artikel werden wir das spezifische Problem untersuchen und mögliche Lösungen untersuchen, die zur Lösung dieses Ausführungsproblems beitragen können. Indem wir die zugrunde liegenden Ursachen angehen und unsere Konfiguration anpassen, wollen wir einen zuverlässigeren und robusteren Automatisierungsprozess schaffen.

Grundlegendes zur Ausführung gespeicherter Snowflake-Prozeduren über Airflow-DAGs

Die bereitgestellten Skripte dienen als Brücke zwischen Airflow DAGs und Snowflake und ermöglichen die Automatisierung der Ausführung von JavaScript-basierten gespeicherten Prozeduren in Snowflake. Im ersten Skript verwenden wir das SnowflakeOperator um die gespeicherte Prozedur aus einer Airflow-Aufgabe heraus aufzurufen. Dieser Operator ist von entscheidender Bedeutung, da er die Komplexität der Verbindung zu Snowflake und der Ausführung von SQL-Anweisungen abstrahiert. Durch die Bereitstellung von Parametern wie der Snowflake-Verbindungs-ID, dem Schema und dem SQL-Befehl stellen wir sicher, dass die gespeicherte Prozedur korrekt mit dem erforderlichen Kontext aufgerufen wird.

Die betreffende gespeicherte Prozedur verarbeitet kritische Datenbanktransaktionen mithilfe bereichsbezogener Transaktionsblöcke. Diese Transaktionen sind entscheidend, um sicherzustellen, dass mehrere SQL-Befehle als eine Einheit ausgeführt werden und so die Datenintegrität gewahrt bleibt. Konkret versucht das Skript, eine Transaktion mit einem zu starten TRANSAKTION BEGINNEN, wird dann bei Erfolg festgeschrieben oder führt bei Fehlern ein Rollback durch. Der Fehlerbehandlungsmechanismus ist von entscheidender Bedeutung, da er es dem Skript ermöglicht, alle unvollständigen Änderungen rückgängig zu machen, wenn etwas schief geht, und so sicherzustellen, dass keine Teildaten geschrieben werden.

Der zweite Ansatz, der Pythons verwendet Schneeflockensteckerbietet mehr Flexibilität, indem es eine direkte Interaktion mit Snowflake innerhalb einer Python-Funktion ermöglicht. Diese Methode umgeht den SnowflakeOperator und ermöglicht Ihnen mehr Kontrolle über die Verbindungs- und Transaktionsverarbeitung. Das Skript öffnet explizit eine Verbindung, initiiert die Transaktion und ruft die gespeicherte Prozedur auf. Wenn der Vorgang fehlschlägt, wird eine Ausnahme ausgelöst und ein Rollback ausgelöst, um sicherzustellen, dass keine unerwünschten Daten gespeichert werden.

Diese Methodenkombination zeigt zwei Möglichkeiten zur Lösung des Problems der Ausführung JavaScript-basierter gespeicherter Prozeduren in Snowflake über Airflow. Während der erste Ansatz einfacher und eng in die Aufgabenorchestrierung von Airflow integriert ist, bietet der zweite Ansatz eine anpassbarere und feinkörnigere Steuerung der Fehlerbehandlung. Beide Ansätze betonen die Bedeutung von bereichsbezogenen Transaktionen und die Notwendigkeit geeigneter Rollback-Mechanismen im Fehlerfall. Durch die Modularisierung dieser Skripte können Entwickler sie problemlos in verschiedenen Airflow-DAGs wiederverwenden und gleichzeitig die Leistung aufrechterhalten und die Datenkonsistenz sicherstellen.

# 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
)

Erkundung von Alternativen zur Verarbeitung von Snowflake-Transaktionen im Airflow

Ein wichtiger Aspekt, der bisher noch nicht besprochen wurde, ist die Einsatzmöglichkeit Schneeflockes Aufgabe Funktion, anstatt sich vollständig auf Airflow zu verlassen, um gespeicherte Prozeduren zu verwalten. Snowflake-Aufgaben sind integrierte Planungs- und Ausführungskomponenten, die bestimmte Prozesse direkt in Snowflake automatisieren können. Während Airflow einen breiteren Orchestrierungsumfang bietet, ermöglicht die Verwendung von Snowflake Tasks in Kombination mit Airflow eine lokalisiertere und effizientere Ausführung datenbankbezogener Aufgaben. Dieses Setup kann bestimmte Jobs an Snowflake verlagern und so die Belastung der Airflow-DAGs reduzieren.

Ein weiterer kritischer Bereich, den es zu untersuchen gilt, ist die Integration von mehrstufige Transaktionen in Schneeflocke. JavaScript-basierte gespeicherte Prozeduren in Snowflake erfordern oft eine sorgfältige Verwaltung komplexer mehrstufiger Vorgänge, die mehrere Datenbankänderungen beinhalten. Indem Sie diese Schritte direkt in die gespeicherte Prozedur integrieren, minimieren Sie die Wahrscheinlichkeit unvollständiger Transaktionen oder Rollbacks. Dies erfordert eine sorgfältige Verwaltung Transaktionsisolationsstufen um sicherzustellen, dass kein externer Prozess die Ausführung dieser mehrstufigen Vorgänge stört, um die Datenkonsistenz zu gewährleisten und Race Conditions zu verhindern.

Schließlich können Sie die erweiterten Funktionen von Airflow nutzen, z XCom Die Weitergabe von Daten zwischen Aufgaben kann die Verwaltung dynamischer SQL-Aufrufe verbessern. Anstatt beispielsweise Werte fest in Ihre gespeicherten Prozeduraufrufe zu codieren, können Sie Parameter mithilfe von XCom dynamisch übergeben. Dies erhöht nicht nur die Flexibilität Ihrer Airflow-DAGs, sondern ermöglicht auch skalierbarere und wartbarere Lösungen bei der Orchestrierung von Arbeitsabläufen, die gespeicherte Snowflake-Prozeduren beinhalten. Indem Sie den gesamten Prozess dynamischer gestalten, reduzieren Sie Redundanzen und verbessern die Effizienz.