Desafíos al ejecutar procedimientos almacenados basados ​​en JavaScript en Snowflake a través de DAG de flujo de aire

Abordar fallas de ejecución en procedimientos almacenados de Snowflake con DAG de flujo de aire

Cuando se trabaja con Airflow DAG para automatizar procesos en Snowflake, la ejecución de procedimientos almacenados basados ​​en JavaScript puede presentar desafíos únicos. Un problema común que encuentran los desarrolladores es la falla en las transacciones, especialmente cuando usan transacciones con alcance en Snowflake. Este es un obstáculo crítico, ya que la falla provoca la reversión de la transacción, lo que interrumpe los flujos de trabajo.

El error se vuelve más frecuente cuando se utiliza Airflow 2.5.1 junto con el conector Python Snowflake 2.9.0. Esta combinación parece desencadenar problemas con el manejo de transacciones dentro de procedimientos almacenados, que dependen de JavaScript. El mensaje de error que se ve comúnmente en estos casos es: "La transacción con alcance iniciada en el procedimiento almacenado está incompleta y se revirtió".

Comprender cómo el procedimiento almacenado maneja las excepciones es vital para la resolución de problemas. En la mayoría de los casos, el procedimiento comienza con "INICIAR TRANSACCIÓN", la confirma y, si surge algún problema, revierte la transacción. Este flujo estándar parece romperse cuando se combina con las versiones Snowflake y Airflow en uso, lo que dificulta la resolución para los desarrolladores.

En este artículo, exploraremos el problema específico y examinaremos posibles soluciones que pueden ayudar a resolver este problema de ejecución. Al abordar las causas subyacentes y ajustar nuestra configuración, nuestro objetivo es crear un proceso de automatización más confiable y sólido.

Comprensión de la ejecución de procedimientos almacenados de Snowflake a través de DAG de flujo de aire

Los scripts proporcionados sirven como puente entre Airflow DAG y Snowflake, lo que permite la automatización de la ejecución de procedimientos almacenados basados ​​en JavaScript en Snowflake. En el primer guión, utilizamos el Operador De Copo De Nieve para llamar al procedimiento almacenado desde una tarea de Airflow. Este operador es crucial porque abstrae las complejidades de conectarse a Snowflake y ejecutar declaraciones SQL. Al proporcionar parámetros como el ID de conexión de Snowflake, el esquema y el comando SQL, garantizamos que el procedimiento almacenado se invoque correctamente con el contexto necesario.

El procedimiento almacenado en cuestión maneja transacciones críticas de la base de datos utilizando bloques de transacciones con alcance. Estas transacciones son cruciales para garantizar que varios comandos SQL se ejecuten como una sola unidad, preservando la integridad de los datos. Específicamente, el script intenta iniciar una transacción con un COMENZAR LA TRANSACCIÓN, luego se confirma si tiene éxito o realiza una reversión en caso de errores. El mecanismo de manejo de errores es vital, ya que permite que el script deshaga cualquier cambio incompleto si algo sale mal, asegurando que no se escriban datos parciales.

El segundo enfoque, que utiliza Python conector.copo de nieve, ofrece más flexibilidad al permitir la interacción directa con Snowflake desde una función de Python. Este método omite el SnowflakeOperator y le permite tener más control sobre la conexión y el manejo de transacciones. El script abre explícitamente una conexión, inicia la transacción y llama al procedimiento almacenado. Si el procedimiento falla, genera una excepción, lo que desencadena una reversión para garantizar que no se guarden datos no deseados.

Esta combinación de métodos demuestra dos formas de resolver el problema de ejecutar procedimientos almacenados basados ​​en JavaScript en Snowflake a través de Airflow. Si bien el primer enfoque es más simple y está estrechamente integrado con la orquestación de tareas de Airflow, el segundo enfoque proporciona un control más personalizable y detallado del manejo de errores. Ambos enfoques enfatizan la importancia de las transacciones con alcance y la necesidad de mecanismos de reversión adecuados en caso de falla. Al modularizar estos scripts, los desarrolladores pueden reutilizarlos fácilmente en varios DAG de Airflow mientras mantienen el rendimiento y garantizan la coherencia de los datos.

# 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
)

Explorando alternativas para manejar transacciones de copos de nieve en Airflow

Un aspecto importante que aún no se ha discutido es la posibilidad de utilizar La tarea del copo de nieve característica en lugar de depender completamente de Airflow para administrar los procedimientos almacenados. Las tareas de Snowflake son componentes integrados de programación y ejecución que pueden automatizar procesos específicos directamente dentro de Snowflake. Si bien Airflow ofrece un alcance de orquestación más amplio, el uso de Snowflake Tasks en combinación con Airflow permite una ejecución más localizada y eficiente de tareas relacionadas con la base de datos. Esta configuración puede descargar ciertos trabajos a Snowflake, lo que reduce la carga en los DAG de Airflow.

Otra área crítica a explorar es la integración de transacciones de varios pasos en Copo de nieve. Los procedimientos almacenados basados ​​en JavaScript en Snowflake a menudo requieren una gestión cuidadosa de operaciones complejas de varios pasos que implican varios cambios en la base de datos. Al incorporar estos pasos directamente en el procedimiento almacenado, minimiza las posibilidades de transacciones incompletas o reversiones. Esto requiere una gestión cuidadosa de niveles de aislamiento de transacciones para garantizar que ningún proceso externo interfiera con la ejecución de estas operaciones de varios pasos, garantizando la coherencia de los datos y evitando condiciones de carrera.

Por último, aprovechar las funciones avanzadas de Airflow, como xcom pasar datos entre tareas puede mejorar la forma en que administra las llamadas SQL dinámicas. Por ejemplo, en lugar de codificar valores en las llamadas a procedimientos almacenados, puede pasar parámetros dinámicamente usando XCom. Esto no solo aumenta la flexibilidad de sus DAG de Airflow, sino que también permite soluciones más escalables y fáciles de mantener al organizar flujos de trabajo que involucran procedimientos almacenados de Snowflake. Al hacer que todo el proceso sea más dinámico, se reduce la redundancia y se mejora la eficiencia.