Défis liés à l'exécution de procédures stockées basées sur JavaScript dans Snowflake via les DAG Airflow

Résoudre les échecs d'exécution dans les procédures stockées Snowflake avec les DAG Airflow

Lorsque vous travaillez avec des DAG Airflow pour automatiser les processus sur Snowflake, l'exécution de procédures stockées basées sur JavaScript peut présenter des défis uniques. Un problème courant rencontré par les développeurs est l’échec des transactions, en particulier lors de l’utilisation de transactions étendues dans Snowflake. Il s’agit d’un obstacle majeur, car l’échec entraîne l’annulation de la transaction, perturbant ainsi les flux de travail.

L'erreur devient plus fréquente lors de l'utilisation d'Airflow 2.5.1 en conjonction avec le connecteur Python Snowflake 2.9.0. Cette combinaison semble déclencher des problèmes de gestion des transactions dans les procédures stockées, qui reposent sur JavaScript. Le message d'erreur couramment observé dans ces cas est le suivant : "La transaction étendue démarrée dans la procédure stockée est incomplète et elle a été annulée."

Comprendre comment la procédure stockée gère les exceptions est essentiel pour le dépannage. Dans la plupart des cas, la procédure commence par un « BEGIN TRANSACTION », la valide et si des problèmes surviennent, elle annule la transaction. Ce flux standard semble s'interrompre lorsqu'il est combiné avec les versions Snowflake et Airflow utilisées, ce qui rend la résolution délicate pour les développeurs.

Dans cet article, nous explorerons le problème spécifique et examinerons les solutions potentielles qui peuvent aider à résoudre ce problème d'exécution. En abordant les causes sous-jacentes et en ajustant notre configuration, nous visons à créer un processus d'automatisation plus fiable et plus robuste.

Comprendre l'exécution des procédures stockées Snowflake via les DAG Airflow

Les scripts fournis servent de pont entre les DAG Airflow et Snowflake, permettant l'automatisation de l'exécution de procédures stockées basées sur JavaScript dans Snowflake. Dans le premier script, nous utilisons le Opérateur de flocon de neige pour appeler la procédure stockée à partir d’une tâche Airflow. Cet opérateur est crucial car il résume les complexités de la connexion à Snowflake et de l'exécution des instructions SQL. En fournissant des paramètres tels que l'ID de connexion Snowflake, le schéma et la commande SQL, nous garantissons que la procédure stockée est invoquée correctement avec le contexte nécessaire.

La procédure stockée en question gère les transactions de base de données critiques à l'aide de blocs de transactions étendus. Ces transactions sont cruciales pour garantir que plusieurs commandes SQL s'exécutent comme une seule unité, préservant ainsi l'intégrité des données. Plus précisément, le script tente de démarrer une transaction avec un COMMENCER LA TRANSACTION, puis s'engage en cas de succès ou effectue une restauration en cas d'erreurs. Le mécanisme de gestion des erreurs est essentiel, car il permet au script d'annuler toute modification incomplète en cas de problème, garantissant ainsi qu'aucune donnée partielle n'est écrite.

La deuxième approche, qui utilise Python flocon de neige.connecteur, offre plus de flexibilité en permettant une interaction directe avec Snowflake depuis une fonction Python. Cette méthode contourne SnowflakeOperator et vous permet d'avoir plus de contrôle sur la connexion et la gestion des transactions. Le script ouvre explicitement une connexion, lance la transaction et appelle la procédure stockée. Si la procédure échoue, elle déclenche une exception, déclenchant une restauration pour garantir qu'aucune donnée indésirable n'est enregistrée.

Cette combinaison de méthodes démontre deux manières de résoudre le problème de l'exécution de procédures stockées basées sur JavaScript dans Snowflake via Airflow. Alors que la première approche est plus simple et étroitement intégrée à l'orchestration des tâches d'Airflow, la seconde approche offre un contrôle plus personnalisable et plus précis de la gestion des erreurs. Les deux approches soulignent l’importance des transactions ciblées et la nécessité de mécanismes de restauration appropriés en cas d’échec. En modularisant ces scripts, les développeurs peuvent facilement les réutiliser dans différents DAG Airflow tout en maintenant les performances et en garantissant la cohérence des données.

# 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
)

Explorer des alternatives à la gestion des transactions Snowflake dans Airflow

Un aspect important qui n'a pas encore été abordé est la possibilité d'utiliser La tâche du flocon de neige fonctionnalité au lieu de s’appuyer entièrement sur Airflow pour gérer les procédures stockées. Les tâches Snowflake sont des composants de planification et d'exécution intégrés qui peuvent automatiser des processus spécifiques directement dans Snowflake. Bien qu'Airflow offre une portée d'orchestration plus large, l'utilisation de Snowflake Tasks en combinaison avec Airflow permet une exécution plus localisée et plus efficace des tâches liées aux bases de données. Cette configuration peut décharger certaines tâches sur Snowflake, réduisant ainsi la charge sur les DAG Airflow.

Un autre domaine critique à explorer est l’intégration de transactions en plusieurs étapes dans Flocon de neige. Les procédures stockées basées sur JavaScript dans Snowflake nécessitent souvent une gestion minutieuse d'opérations complexes en plusieurs étapes qui impliquent plusieurs modifications de la base de données. En incorporant ces étapes directement dans la procédure stockée, vous minimisez les risques de transactions incomplètes ou d'annulations. Cela nécessite une gestion minutieuse de niveaux d'isolement des transactions pour garantir qu'aucun processus externe n'interfère avec l'exécution de ces opérations en plusieurs étapes, garantissant ainsi la cohérence des données et évitant les conditions de concurrence.

Enfin, en tirant parti des fonctionnalités avancées d'Airflow telles que XCom transmettre des données entre les tâches peut améliorer la façon dont vous gérez les appels SQL dynamiques. Par exemple, au lieu de coder en dur des valeurs dans vos appels de procédure stockée, vous pouvez transmettre des paramètres de manière dynamique à l'aide de XCom. Cela augmente non seulement la flexibilité de vos DAG Airflow, mais permet également des solutions plus évolutives et maintenables lors de l'orchestration de flux de travail impliquant des procédures stockées Snowflake. En rendant l’ensemble du processus plus dynamique, vous réduisez la redondance et améliorez l’efficacité.