Väljakutsed JavaScriptil põhinevate salvestatud protseduuride läbiviimisel Snowflake'is Airflow DAG-ide kaudu

Täitmistõrgete lahendamine lumehelves salvestatud protseduurides õhuvoolu DAG-idega

Kui töötate Airflow DAG-idega Snowflake'i protsesside automatiseerimiseks, võib JavaScripti-põhiste salvestatud protseduuride täitmine esitada ainulaadseid väljakutseid. Üks levinud probleem, millega arendajad kokku puutuvad, on tehingu ebaõnnestumine, eriti kui kasutate Snowflake'is hõlmatud tehinguid. See on kriitiline takistus, kuna ebaõnnestumine viib tehingu tagasivõtmiseni, mis häirib töövooge.

Viga muutub levinumaks, kui kasutate Airflow 2.5.1 koos Python Snowflake pistikuga 2.9.0. Tundub, et see kombinatsioon põhjustab probleeme tehingute käsitlemisel salvestatud protseduurides, mis põhinevad JavaScriptil. Sellistel juhtudel tavaliselt kuvatav tõrketeade on järgmine: "Salvestatud protseduuris alustatud ulatusega tehing on mittetäielik ja see tühistati."

Tõrkeotsingu jaoks on oluline mõista, kuidas salvestatud protseduur erandeid käsitleb. Enamikul juhtudel algab protseduur „TEHINGU ALustamisega”, võtab selle sisse ja kui tekib probleeme, tühistab see tehingu. Tundub, et see standardvoog puruneb, kui seda kombineerida kasutatavate versioonidega Snowflake ja Airflow, muutes eraldusvõime arendajatele keeruliseks.

Selles artiklis uurime konkreetset probleemi ja uurime võimalikke lahendusi, mis aitavad seda täitmisprobleemi lahendada. Tegeledes algpõhjustega ja kohandades oma konfiguratsiooni, püüame luua usaldusväärsema ja jõulisema automatiseerimisprotsessi.

Lumehelveste salvestamise protseduuride teostamise mõistmine Airflow DAG-ide kaudu

Kaasasolevad skriptid toimivad sillana Airflow DAG-ide ja Snowflake'i vahel, võimaldades automatiseerida JavaScriptil põhinevate salvestatud protseduuride käitamist rakenduses Snowflake. Esimeses skriptis kasutame Snowflake Operaator salvestatud protseduuri kutsumiseks Airflow ülesandest. See operaator on ülioluline, kuna see võtab kokku Snowflake'iga ühenduse loomise ja SQL-lausete täitmise keerukuse. Varustades selliseid parameetreid nagu Snowflake'i ühenduse ID, skeem ja SQL-käsk, tagame, et salvestatud protseduuri käivitatakse õiges kontekstis.

Kõnealune salvestatud protseduur käsitleb kriitilisi andmebaasi tehinguid, kasutades ulatusega tehinguplokke. Need tehingud on üliolulised tagamaks, et mitu SQL-käsku käitatakse ühe üksusena, säilitades andmete terviklikkuse. Täpsemalt, skript üritab alustada tehingut a-ga ALUSTAGE TEHINGU, siis sooritab õnnestumise korral toime või teeb vigade korral tagasipööramise. Vigade käsitlemise mehhanism on ülioluline, kuna see võimaldab skriptil tühistada kõik mittetäielikud muudatused, kui midagi läheb valesti, tagades, et osalisi andmeid ei kirjutata.

Teine lähenemine, mis kasutab Pythoni lumehelves.pistik, pakub suuremat paindlikkust, võimaldades otsest suhtlemist Snowflake'iga Pythoni funktsiooni sees. See meetod möödub SnowflakeOperatorist ja võimaldab teil ühenduse ja tehingute haldamise üle rohkem kontrollida. Skript avab selgesõnaliselt ühenduse, algatab tehingu ja kutsub välja salvestatud protseduuri. Kui protseduur ebaõnnestub, tekitab see erandi, mis käivitab tagasipööramise, et tagada soovimatute andmete salvestamine.

See meetodite kombinatsioon demonstreerib kahte võimalust, kuidas lahendada JavaScriptil põhinevate salvestatud protseduuride käivitamine Snowflake'is Airflow kaudu. Kui esimene lähenemisviis on lihtsam ja tihedalt integreeritud Airflow'i ülesannete orkestreerimisega, siis teine ​​​​lähenemine tagab veakäsitluse kohandatavama ja täpsema kontrolli. Mõlemad lähenemisviisid rõhutavad hõlmatud tehingute tähtsust ja vajadust tõrgete korral korralike tagasipööramismehhanismide järele. Neid skripte moduleerides saavad arendajad neid hõlpsasti erinevates Airflow DAG-ides uuesti kasutada, säilitades samal ajal jõudluse ja tagades andmete järjepidevuse.

# 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
)

Alternatiivide uurimine lumehelbetehingute käsitlemiseks õhuvoolus

Üks oluline aspekt, mida pole veel arutatud, on kasutusvõimalus Lumehelbe ülesanne funktsioon, selle asemel, et toetuda salvestatud protseduuride haldamisel täielikult Airflow-le. Snowflake Tasks on sisseehitatud ajastamise ja täitmise komponendid, mis võivad automatiseerida konkreetseid protsesse otse Snowflake'is. Kuigi Airflow pakub laiemat orkestreerimisulatust, võimaldab Snowflake Tasks'i kasutamine koos Airflow'ga andmebaasiga seotud ülesannete lokaliseeritumat ja tõhusamat täitmist. See seadistus võib teatud töid Snowflake'ile maha laadida, vähendades Airflow DAG-ide koormust.

Teine oluline valdkond, mida uurida, on integreerimine mitmeastmelised tehingud aastal Snowflake. JavaScriptil põhinevad Snowflake'i salvestatud protseduurid nõuavad sageli keerukate mitmeastmeliste toimingute hoolikat haldamist, mis hõlmavad mitmeid andmebaasimuudatusi. Lisades need sammud otse salvestatud protseduuri, vähendate mittetäielike tehingute või tagasipööramiste tõenäosust. See nõuab hoolikat juhtimist tehingute isolatsioonitasemed tagada, et ükski väline protsess ei segaks nende mitmeetapiliste toimingute teostamist, tagades andmete järjepidevuse ja vältides võistlustingimusi.

Lõpuks, kasutades Airflow täiustatud funktsioone, nagu XCom andmete edastamine ülesannete vahel võib parandada dünaamiliste SQL-kõnede haldamist. Näiteks saate salvestatud protseduurikutsesse väärtuste kõvakodeerimise asemel parameetreid dünaamiliselt edastada, kasutades XComi. See mitte ainult ei suurenda teie Airflow DAG-ide paindlikkust, vaid võimaldab ka rohkem skaleeritavaid ja hooldatavaid lahendusi töövoogude korraldamisel, mis hõlmavad Snowflake'i salvestatud protseduure. Muutes kogu protsessi dünaamilisemaks, vähendate koondamist ja parandate tõhusust.