Προκλήσεις εκτέλεσης αποθηκευμένων διαδικασιών που βασίζονται σε JavaScript στο Snowflake μέσω Airflow DAG

Αντιμετώπιση αποτυχιών εκτέλεσης σε αποθηκευμένες διαδικασίες Snowflake με DAGs ροής αέρα

Όταν εργάζεστε με Airflow DAG για την αυτοματοποίηση των διαδικασιών στο Snowflake, η εκτέλεση αποθηκευμένων διαδικασιών που βασίζονται σε JavaScript μπορεί να παρουσιάσει μοναδικές προκλήσεις. Ένα κοινό πρόβλημα που αντιμετωπίζουν οι προγραμματιστές είναι η αποτυχία συναλλαγών, ειδικά όταν χρησιμοποιούνται συναλλαγές με εμβέλεια στο Snowflake. Αυτό είναι ένα κρίσιμο εμπόδιο, καθώς η αποτυχία οδηγεί σε επαναφορά της συναλλαγής, διαταράσσοντας τις ροές εργασίας.

Το σφάλμα γίνεται πιο διαδεδομένο όταν χρησιμοποιείτε το Airflow 2.5.1 σε συνδυασμό με την υποδοχή Python Snowflake 2.9.0. Αυτός ο συνδυασμός φαίνεται να προκαλεί προβλήματα με τον χειρισμό συναλλαγών εντός αποθηκευμένων διαδικασιών, οι οποίες βασίζονται σε JavaScript. Το μήνυμα σφάλματος που εμφανίζεται συνήθως σε αυτές τις περιπτώσεις είναι: "Η συναλλαγή με εμβέλεια που ξεκίνησε με την αποθηκευμένη διαδικασία είναι ατελής και επανήλθε."

Η κατανόηση του τρόπου με τον οποίο η αποθηκευμένη διαδικασία χειρίζεται τις εξαιρέσεις είναι ζωτικής σημασίας για την αντιμετώπιση προβλημάτων. Στις περισσότερες περιπτώσεις, η διαδικασία ξεκινά με μια "ΕΝΑΡΞΗ ΣΥΝΑΛΛΑΓΗΣ", τη δεσμεύει και εάν προκύψουν προβλήματα, επαναφέρει τη συναλλαγή. Αυτή η τυπική ροή φαίνεται να σπάει όταν συνδυάζεται με τις εκδόσεις Snowflake και Airflow που χρησιμοποιούνται, καθιστώντας την ανάλυση δύσκολη για τους προγραμματιστές.

Σε αυτό το άρθρο, θα διερευνήσουμε το συγκεκριμένο πρόβλημα και θα εξετάσουμε πιθανές λύσεις που μπορούν να βοηθήσουν στην επίλυση αυτού του ζητήματος εκτέλεσης. Αντιμετωπίζοντας τις υποκείμενες αιτίες και προσαρμόζοντας τη διαμόρφωσή μας, στοχεύουμε να δημιουργήσουμε μια πιο αξιόπιστη και στιβαρή διαδικασία αυτοματισμού.

Κατανόηση της εκτέλεσης των διαδικασιών αποθήκευσης νιφάδων χιονιού μέσω των DAGs ροής αέρα

Τα παρεχόμενα σενάρια χρησιμεύουν ως γέφυρα μεταξύ των Airflow DAG και του Snowflake, επιτρέποντας την αυτοματοποίηση της εκτέλεσης αποθηκευμένων διαδικασιών που βασίζονται σε JavaScript στο Snowflake. Στο πρώτο σενάριο, χρησιμοποιούμε το Snowflake Operator για να καλέσετε την αποθηκευμένη διαδικασία μέσα από μια εργασία Airflow. Αυτός ο τελεστής είναι ζωτικής σημασίας επειδή αφαιρεί την πολυπλοκότητα της σύνδεσης στο Snowflake και της εκτέλεσης εντολών SQL. Παρέχοντας παραμέτρους όπως το αναγνωριστικό σύνδεσης Snowflake, το σχήμα και την εντολή SQL, διασφαλίζουμε ότι η αποθηκευμένη διαδικασία καλείται σωστά με το απαραίτητο πλαίσιο.

Η εν λόγω αποθηκευμένη διαδικασία χειρίζεται κρίσιμες συναλλαγές βάσης δεδομένων χρησιμοποιώντας μπλοκ συναλλαγών με εμβέλεια. Αυτές οι συναλλαγές είναι ζωτικής σημασίας για τη διασφάλιση ότι πολλαπλές εντολές SQL εκτελούνται ως μία μονάδα, διατηρώντας την ακεραιότητα των δεδομένων. Συγκεκριμένα, το σενάριο επιχειρεί να ξεκινήσει μια συναλλαγή με a ΞΕΚΙΝΗΣΤΕ ΤΗ ΣΥΝΑΛΛΑΓΗ, στη συνέχεια δεσμεύεται εάν είναι επιτυχής ή πραγματοποιεί επαναφορά σε περίπτωση σφαλμάτων. Ο μηχανισμός διαχείρισης σφαλμάτων είναι ζωτικής σημασίας, καθώς επιτρέπει στο σενάριο να αναιρέσει τυχόν ημιτελείς αλλαγές εάν κάτι πάει στραβά, διασφαλίζοντας ότι δεν εγγράφονται μερικά δεδομένα.

Η δεύτερη προσέγγιση, η οποία χρησιμοποιεί Python's νιφάδα χιονιού.συνδετήρας, προσφέρει μεγαλύτερη ευελιξία επιτρέποντας την άμεση αλληλεπίδραση με το Snowflake μέσα από μια συνάρτηση Python. Αυτή η μέθοδος παρακάμπτει το SnowflakeOperator και σας επιτρέπει να έχετε περισσότερο έλεγχο στη σύνδεση και στο χειρισμό συναλλαγών. Το σενάριο ανοίγει ρητά μια σύνδεση, εκκινεί τη συναλλαγή και καλεί την αποθηκευμένη διαδικασία. Εάν η διαδικασία αποτύχει, δημιουργεί μια εξαίρεση, ενεργοποιώντας μια επαναφορά για να διασφαλιστεί ότι δεν θα αποθηκευτούν ανεπιθύμητα δεδομένα.

Αυτός ο συνδυασμός μεθόδων δείχνει δύο τρόπους επίλυσης του προβλήματος της εκτέλεσης αποθηκευμένων διαδικασιών που βασίζονται σε JavaScript στο Snowflake μέσω Airflow. Ενώ η πρώτη προσέγγιση είναι απλούστερη και στενά ενσωματωμένη με την ενορχήστρωση εργασιών του Airflow, η δεύτερη προσέγγιση παρέχει έναν πιο προσαρμόσιμο και λεπτόκοκκο έλεγχο του χειρισμού σφαλμάτων. Και οι δύο προσεγγίσεις τονίζουν τη σημασία των συναλλαγών με εύρος και την ανάγκη για κατάλληλους μηχανισμούς επαναφοράς σε περίπτωση αποτυχίας. Διαμορφώνοντας αυτά τα σενάρια, οι προγραμματιστές μπορούν εύκολα να τα επαναχρησιμοποιήσουν σε διάφορα Airflow DAG διατηρώντας παράλληλα την απόδοση και διασφαλίζοντας τη συνέπεια των δεδομένων.

# 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
)

Διερεύνηση εναλλακτικών λύσεων για το χειρισμό συναλλαγών με νιφάδες χιονιού στη ροή αέρα

Μια σημαντική πτυχή που δεν έχει συζητηθεί ακόμα είναι η δυνατότητα χρήσης Το καθήκον της νιφάδας χιονιού χαρακτηριστικό αντί να βασίζεστε αποκλειστικά στη ροή αέρα για τη διαχείριση των αποθηκευμένων διαδικασιών. Το Snowflake Tasks είναι ενσωματωμένα στοιχεία προγραμματισμού και εκτέλεσης που μπορούν να αυτοματοποιήσουν συγκεκριμένες διαδικασίες απευθείας στο Snowflake. Ενώ το Airflow προσφέρει ένα ευρύτερο εύρος ενορχήστρωσης, η χρήση του Snowflake Tasks σε συνδυασμό με το Airflow επιτρέπει την πιο τοπική και αποτελεσματική εκτέλεση εργασιών που σχετίζονται με τη βάση δεδομένων. Αυτή η ρύθμιση μπορεί να εκφορτώσει ορισμένες εργασίες στο Snowflake, μειώνοντας το φορτίο στα Airflow DAG.

Ένας άλλος κρίσιμος τομέας που πρέπει να εξερευνήσετε είναι η ενσωμάτωση του συναλλαγές πολλαπλών σταδίων στο Snowflake. Οι αποθηκευμένες διαδικασίες που βασίζονται σε JavaScript στο Snowflake απαιτούν συχνά προσεκτική διαχείριση πολύπλοκων λειτουργιών πολλαπλών βημάτων που περιλαμβάνουν πολλές αλλαγές στη βάση δεδομένων. Με την απευθείας ενσωμάτωση αυτών των βημάτων στην αποθηκευμένη διαδικασία, ελαχιστοποιείτε τις πιθανότητες ατελών συναλλαγών ή επαναπροώθησης. Αυτό απαιτεί προσεκτική διαχείριση του επίπεδα απομόνωσης συναλλαγών για να διασφαλιστεί ότι καμία εξωτερική διαδικασία δεν παρεμβαίνει στην εκτέλεση αυτών των λειτουργιών πολλαπλών βημάτων, διασφαλίζοντας τη συνέπεια των δεδομένων και αποτρέποντας τις συνθήκες αγώνα.

Τέλος, αξιοποιώντας τις προηγμένες δυνατότητες του Airflow, όπως π.χ XCom η μετάδοση δεδομένων μεταξύ εργασιών μπορεί να βελτιώσει τον τρόπο διαχείρισης των δυναμικών κλήσεων SQL. Για παράδειγμα, αντί να κωδικοποιείτε τιμές σκληρού κώδικα στις κλήσεις αποθηκευμένης διαδικασίας, μπορείτε να μεταβιβάσετε παραμέτρους δυναμικά χρησιμοποιώντας το XCom. Αυτό όχι μόνο αυξάνει την ευελιξία των DAG Airflow σας, αλλά επιτρέπει επίσης πιο επεκτάσιμες και διατηρούμενες λύσεις κατά την ενορχήστρωση ροών εργασίας που περιλαμβάνουν αποθηκευμένες διαδικασίες Snowflake. Κάνοντας όλη τη διαδικασία πιο δυναμική, μειώνετε τον πλεονασμό και βελτιώνετε την αποτελεσματικότητα.