Haasteet JavaScript-pohjaisten tallennettujen toimenpiteiden suorittamisessa Snowflakessa Airflow DAG:iden kautta

Suoritusvirheiden korjaaminen lumihiutalevarastoiduissa menetelmissä Airflow DAG:illa

Kun työskentelet Airflow DAG:iden kanssa lumihiutaleen prosessien automatisoimiseksi, JavaScript-pohjaisten tallennettujen toimenpiteiden suorittaminen voi aiheuttaa ainutlaatuisia haasteita. Yksi yleinen ongelma, jota kehittäjät kohtaavat, on tapahtuman epäonnistuminen, varsinkin kun käytetään suojattuja tapahtumia Snowflakessa. Tämä on kriittinen este, koska epäonnistuminen johtaa tapahtuman peruuttamiseen, mikä häiritsee työnkulkua.

Virhe yleistyy, kun käytetään Airflow 2.5.1:tä yhdessä Python Snowflake -liittimen 2.9.0 kanssa. Tämä yhdistelmä näyttää aiheuttavan ongelmia tapahtumien käsittelyssä tallennettujen menettelyjen sisällä, jotka perustuvat JavaScriptiin. Näissä tapauksissa yleinen virhesanoma on: "Tallennettuun menettelyyn aloitettu laajennettu tapahtuma on epätäydellinen ja se palautettiin."

Vianmäärityksen kannalta on tärkeää ymmärtää, kuinka tallennettu menettely käsittelee poikkeuksia. Useimmissa tapauksissa prosessi alkaa "ALATA TAPAHTUMAT", sitoo sen ja peruuttaa tapahtuman, jos ilmenee ongelmia. Tämä vakiovirtaus näyttää katkeavan, kun se yhdistetään käytössä oleviin Snowflake- ja Airflow-versioihin, mikä tekee resoluutiosta hankalaa kehittäjille.

Tässä artikkelissa tutkimme tiettyä ongelmaa ja mahdollisia ratkaisuja, jotka voivat auttaa ratkaisemaan tämän suoritusongelman. Käsittelemällä taustalla olevia syitä ja säätämällä kokoonpanoamme pyrimme luomaan luotettavamman ja kestävämmän automaatioprosessin.

Lumihiutalevarastoitujen toimenpiteiden suorittamisen ymmärtäminen Airflow DAG:ien kautta

Mukana toimitetut skriptit toimivat siltana Airflow DAG:iden ja Snowflaken välillä, mikä mahdollistaa JavaScript-pohjaisten tallennettujen menettelyjen automatisoinnin Snowflakessa. Ensimmäisessä skriptissä käytämme SnowflakeOperaattori kutsuaksesi tallennettua toimintoa Airflow-tehtävästä. Tämä operaattori on tärkeä, koska se tiivistää Snowflakeen yhdistämisen ja SQL-käskyjen suorittamisen monimutkaisuuden. Antamalla parametreja, kuten Snowflake-yhteystunnuksen, skeeman ja SQL-komennon, varmistamme, että tallennettu toimintosarja kutsutaan oikein tarvittavassa kontekstissa.

Kyseinen tallennettu proseduuri käsittelee tärkeitä tietokantatapahtumia käyttämällä suojattuja tapahtumalohkoja. Nämä tapahtumat ovat ratkaisevan tärkeitä sen varmistamiseksi, että useat SQL-komennot suoritetaan yhtenä yksikkönä, mikä säilyttää tietojen eheyden. Tarkemmin sanottuna komentosarja yrittää aloittaa tapahtuman a ALOITA TAPAHTUMA, sitten sitoutuu, jos onnistuu, tai suorittaa palautuksen virheiden sattuessa. Virheenkäsittelymekanismi on elintärkeä, koska sen avulla komentosarja voi kumota kaikki keskeneräiset muutokset, jos jokin menee pieleen ja varmistaa, ettei osittaisia ​​tietoja kirjoiteta.

Toinen lähestymistapa, joka käyttää Pythonia lumihiutale.liitin, tarjoaa enemmän joustavuutta sallimalla suoran vuorovaikutuksen Snowflaken kanssa Python-toiminnon sisällä. Tämä menetelmä ohittaa SnowflakeOperatorin ja antaa sinun hallita enemmän yhteyttä ja tapahtumien käsittelyä. Komentosarja avaa nimenomaisesti yhteyden, käynnistää tapahtuman ja kutsuu tallennettua proseduuria. Jos toimenpide epäonnistuu, se aiheuttaa poikkeuksen, joka laukaisee palautuksen varmistaakseen, ettei ei-toivottuja tietoja tallenneta.

Tämä menetelmien yhdistelmä osoittaa kaksi tapaa ratkaista JavaScript-pohjaisten tallennettujen toimintojen suorittamisen ongelma Snowflakessa Airflown kautta. Vaikka ensimmäinen lähestymistapa on yksinkertaisempi ja integroitu tiiviisti Airflown tehtävien organisointiin, toinen lähestymistapa tarjoaa muokattavamman ja tarkemman virheenkäsittelyn hallinnan. Molemmat lähestymistavat korostavat laajennettujen transaktioiden merkitystä ja asianmukaisten palautusmekanismien tarvetta epäonnistumisen varalta. Modularisoimalla nämä komentosarjat kehittäjät voivat helposti käyttää niitä uudelleen eri Airflow DAG:issa säilyttäen samalla suorituskyvyn ja varmistaen tietojen johdonmukaisuuden.

# 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
)

Vaihtoehtojen tutkiminen lumihiutaletapahtumien käsittelylle Airflowissa

Yksi tärkeä näkökohta, josta ei ole vielä keskusteltu, on käyttömahdollisuus Lumihiutaleen tehtävä sen sijaan, että luottaisit täysin Airflow-toimintoon tallennettujen toimintojen hallinnassa. Snowflake Tasks ovat sisäänrakennettuja aikataulu- ja suorituskomponentteja, jotka voivat automatisoida tiettyjä prosesseja suoraan Snowflakessa. Vaikka Airflow tarjoaa laajemman orkestrointialueen, Snowflake Tasks -toiminnon käyttäminen yhdessä Airflown kanssa mahdollistaa lokalisoidumman ja tehokkaamman tietokantaan liittyvien tehtävien suorittamisen. Tämä asetus voi siirtää tiettyjä töitä Snowflakelle, mikä vähentää Airflow DAG:ien kuormitusta.

Toinen tärkeä tutkittava alue on integrointi monivaiheiset liiketoimet Lumihiutaleessa. Lumihiutaleen JavaScript-pohjaiset tallennetut toiminnot vaativat usein monimutkaisten monivaiheisten toimintojen huolellista hallintaa, joihin liittyy useita tietokantamuutoksia. Kun sisällytät nämä vaiheet suoraan tallennettuun toimintosarjaan, minimoit keskeneräisten tapahtumien tai palautusten mahdollisuudet. Tämä vaatii huolellista hallintaa liiketoimien eristystasot varmistaakseen, että mikään ulkoinen prosessi ei häiritse näiden monivaiheisten toimintojen suorittamista, mikä takaa tietojen yhdenmukaisuuden ja estää kilpailuolosuhteet.

Lopuksi hyödyntämällä Airflown edistyneitä ominaisuuksia, kuten XCom Tietojen siirtäminen tehtävien välillä voi parantaa dynaamisten SQL-kutsujen hallintaa. Esimerkiksi sen sijaan, että koodaat arvoja tallennettuihin proseduurikutsuihisi, voit välittää parametreja dynaamisesti XComin avulla. Tämä ei ainoastaan ​​lisää Airflow DAG:ien joustavuutta, vaan mahdollistaa myös skaalautuvammat ja ylläpidettävät ratkaisut ohjattaessa työnkulkuja, joihin liittyy Snowflakeen tallennettuja toimenpiteitä. Tekemällä koko prosessista dynaamisemman, vähennät redundanssia ja parannat tehokkuutta.