એરફ્લો DAGs દ્વારા સ્નોવફ્લેકમાં જાવાસ્ક્રિપ્ટ-આધારિત સંગ્રહિત પ્રક્રિયાઓ ચલાવવાની પડકારો

એરફ્લો DAGs સાથે સ્નોવફ્લેક સંગ્રહિત પ્રક્રિયાઓમાં અમલની નિષ્ફળતાઓને સંબોધિત કરવી

સ્નોફ્લેક પર પ્રક્રિયાઓને સ્વચાલિત કરવા માટે એરફ્લો DAGs સાથે કામ કરતી વખતે, JavaScript-આધારિત સંગ્રહિત પ્રક્રિયાઓનું અમલીકરણ અનન્ય પડકારો રજૂ કરી શકે છે. એક સામાન્ય સમસ્યા જે વિકાસકર્તાઓને આવે છે તે વ્યવહારની નિષ્ફળતા છે, ખાસ કરીને જ્યારે સ્નોફ્લેકમાં સ્કોપ્ડ વ્યવહારોનો ઉપયોગ કરતી વખતે. આ એક મહત્વપૂર્ણ અવરોધ છે, કારણ કે નિષ્ફળતા વ્યવહારના રોલબેક તરફ દોરી જાય છે, વર્કફ્લોને અવરોધે છે.

Python Snowflake કનેક્ટર 2.9.0 સાથે જોડાણમાં એરફ્લો 2.5.1 નો ઉપયોગ કરતી વખતે ભૂલ વધુ પ્રચલિત બને છે. આ સંયોજન જાવાસ્ક્રિપ્ટ પર આધાર રાખતી સંગ્રહિત પ્રક્રિયાઓમાં વ્યવહારોને હેન્ડલ કરવામાં સમસ્યાઓ ઉશ્કેરે છે. આ કેસોમાં સામાન્ય રીતે જોવામાં આવતો ભૂલ સંદેશ છે: "સંગ્રહિત પ્રક્રિયામાં શરૂ થયેલ સ્કોપેડ ટ્રાન્ઝેક્શન અધૂરું છે અને તેને પાછું ફેરવવામાં આવ્યું છે."

સંગ્રહિત પ્રક્રિયા અપવાદોને કેવી રીતે હેન્ડલ કરે છે તે સમજવું મુશ્કેલીનિવારણ માટે મહત્વપૂર્ણ છે. મોટા ભાગના કિસ્સાઓમાં, પ્રક્રિયા "ટ્રાન્ઝેક્શન શરૂ કરો" થી શરૂ થાય છે, અને જો કોઈ સમસ્યા ઊભી થાય છે, તો તે વ્યવહારને પાછો ખેંચી લે છે. ઉપયોગમાં લેવાતા સ્નોવફ્લેક અને એરફ્લો સંસ્કરણો સાથે જોડવામાં આવે ત્યારે આ પ્રમાણભૂત પ્રવાહ તૂટી જાય તેવું લાગે છે, જે વિકાસકર્તાઓ માટે રિઝોલ્યુશનને મુશ્કેલ બનાવે છે.

આ લેખમાં, અમે ચોક્કસ સમસ્યાનું અન્વેષણ કરીશું અને સંભવિત ઉકેલોની તપાસ કરીશું જે આ અમલીકરણ સમસ્યાને ઉકેલવામાં મદદ કરી શકે છે. અંતર્ગત કારણોને સંબોધીને અને અમારા રૂપરેખાંકનને સમાયોજિત કરીને, અમે વધુ વિશ્વસનીય અને મજબૂત ઓટોમેશન પ્રક્રિયા બનાવવાનું લક્ષ્ય રાખીએ છીએ.

એરફ્લો DAGs દ્વારા સ્નોવફ્લેક સંગ્રહિત પ્રક્રિયાઓના અમલને સમજવું

પ્રદાન કરેલ સ્ક્રિપ્ટો એરફ્લો ડીએજી અને સ્નોફ્લેક વચ્ચેના પુલ તરીકે સેવા આપે છે, જે સ્નોફ્લેકમાં જાવાસ્ક્રિપ્ટ-આધારિત સંગ્રહિત પ્રક્રિયાઓ ચલાવવાના ઓટોમેશનને સક્ષમ કરે છે. પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટમાં, અમે ઉપયોગ કરીએ છીએ સ્નોવફ્લેક ઓપરેટર એરફ્લો કાર્યની અંદરથી સંગ્રહિત પ્રક્રિયાને કૉલ કરવા માટે. આ ઓપરેટર નિર્ણાયક છે કારણ કે તે સ્નોફ્લેક સાથે જોડાવા અને SQL સ્ટેટમેન્ટ એક્ઝિક્યુટ કરવાની જટિલતાઓને દૂર કરે છે. સ્નોવફ્લેક કનેક્શન ID, સ્કીમા અને SQL આદેશ જેવા પરિમાણો પ્રદાન કરીને, અમે ખાતરી કરીએ છીએ કે સંગ્રહિત પ્રક્રિયા જરૂરી સંદર્ભ સાથે યોગ્ય રીતે લાગુ કરવામાં આવી છે.

પ્રશ્નમાં સંગ્રહિત પ્રક્રિયા સ્કોપ્ડ ટ્રાન્ઝેક્શન બ્લોક્સનો ઉપયોગ કરીને જટિલ ડેટાબેઝ વ્યવહારોને હેન્ડલ કરે છે. આ વ્યવહારો એ સુનિશ્ચિત કરવા માટે નિર્ણાયક છે કે બહુવિધ SQL આદેશો એક એકમ તરીકે અમલમાં આવે છે, ડેટા અખંડિતતા જાળવી રાખે છે. ખાસ કરીને, સ્ક્રિપ્ટ એ સાથે વ્યવહાર શરૂ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે વ્યવહાર શરૂ કરો, પછી સફળ થવા પર કમિટ કરે છે, અથવા ભૂલોના કિસ્સામાં રોલબેક કરે છે. ભૂલ સંભાળવાની પદ્ધતિ મહત્વપૂર્ણ છે, કારણ કે તે સ્ક્રિપ્ટને કોઈપણ અપૂર્ણ ફેરફારોને પૂર્વવત્ કરવાની પરવાનગી આપે છે જો કંઈક ખોટું થાય, તો ખાતરી કરો કે કોઈ આંશિક ડેટા લખાયેલ નથી.

બીજો અભિગમ, જે પાયથોન્સનો ઉપયોગ કરે છે snowflake.connector, Python ફંક્શનની અંદરથી Snowflake સાથે સીધી ક્રિયાપ્રતિક્રિયાને મંજૂરી આપીને વધુ સુગમતા પ્રદાન કરે છે. આ પદ્ધતિ SnowflakeOperator ને બાયપાસ કરે છે અને તમને કનેક્શન અને ટ્રાન્ઝેક્શન હેન્ડલિંગ પર વધુ નિયંત્રણ રાખવા દે છે. સ્ક્રિપ્ટ સ્પષ્ટપણે કનેક્શન ખોલે છે, વ્યવહાર શરૂ કરે છે અને સંગ્રહિત પ્રક્રિયાને કૉલ કરે છે. જો પ્રક્રિયા નિષ્ફળ જાય, તો તે એક અપવાદ ઉભો કરે છે, કોઈ અનિચ્છનીય ડેટા સાચવવામાં ન આવે તેની ખાતરી કરવા માટે રોલબેકને ટ્રિગર કરે છે.

પદ્ધતિઓનું આ સંયોજન એરફ્લો દ્વારા સ્નોફ્લેકમાં જાવાસ્ક્રિપ્ટ-આધારિત સંગ્રહિત પ્રક્રિયાઓ ચલાવવાની સમસ્યાને હલ કરવાની બે રીતો દર્શાવે છે. જ્યારે પહેલો અભિગમ એરફ્લોના ટાસ્ક ઓર્કેસ્ટ્રેશન સાથે સરળ અને ચુસ્તપણે સંકલિત છે, ત્યારે બીજો અભિગમ એરર હેન્ડલિંગનું વધુ કસ્ટમાઇઝ અને ઝીણવટભર્યું નિયંત્રણ પૂરું પાડે છે. બંને અભિગમો વ્યાપ ધરાવતા વ્યવહારોના મહત્વ અને નિષ્ફળતાના કિસ્સામાં યોગ્ય રોલબેક મિકેનિઝમ્સની જરૂરિયાત પર ભાર મૂકે છે. આ સ્ક્રિપ્ટોને મોડ્યુલરાઈઝ કરીને, વિકાસકર્તાઓ કામગીરી જાળવી રાખીને અને ડેટા સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરતી વખતે વિવિધ એરફ્લો DAGs પર સરળતાથી તેનો ફરીથી ઉપયોગ કરી શકે છે.

# 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
)

એરફ્લોમાં સ્નોવફ્લેક ટ્રાન્ઝેક્શનને હેન્ડલ કરવા માટેના વિકલ્પોની શોધખોળ

એક મહત્વપૂર્ણ પાસું કે જેની હજુ સુધી ચર્ચા કરવામાં આવી નથી તે ઉપયોગ કરવાની શક્યતા છે સ્નોવફ્લેકનું કાર્ય સંગ્રહિત પ્રક્રિયાઓનું સંચાલન કરવા માટે સંપૂર્ણપણે એરફ્લો પર આધાર રાખવાને બદલે સુવિધા. સ્નોવફ્લેક ટાસ્ક બિલ્ટ-ઇન શેડ્યુલિંગ અને એક્ઝેક્યુશન ઘટકો છે જે સ્નોવફ્લેકની અંદર સીધી ચોક્કસ પ્રક્રિયાઓને સ્વચાલિત કરી શકે છે. જ્યારે એરફ્લો વ્યાપક ઓર્કેસ્ટ્રેશન અવકાશ પ્રદાન કરે છે, ત્યારે એરફ્લો સાથે સંયોજનમાં સ્નોવફ્લેક કાર્યોનો ઉપયોગ ડેટાબેઝ-સંબંધિત કાર્યોના વધુ સ્થાનિક, કાર્યક્ષમ અમલ માટે પરવાનગી આપે છે. આ સેટઅપ એરફ્લો DAGs પરના ભારને ઘટાડીને, સ્નોફ્લેક પર અમુક નોકરીઓ ઑફલોડ કરી શકે છે.

અન્વેષણ કરવા માટેનું બીજું નિર્ણાયક ક્ષેત્ર એ એકીકરણ છે મલ્ટી-સ્ટેપ વ્યવહારો સ્નોવફ્લેક માં. સ્નોવફ્લેકમાં જાવાસ્ક્રિપ્ટ-આધારિત સંગ્રહિત પ્રક્રિયાઓને ઘણીવાર જટિલ બહુ-પગલાની કામગીરીના સાવચેત સંચાલનની જરૂર પડે છે જેમાં ઘણા ડેટાબેઝ ફેરફારો શામેલ હોય છે. સંગ્રહિત પ્રક્રિયામાં આ પગલાંઓને સીધા જ સામેલ કરીને, તમે અધૂરા વ્યવહારો અથવા રોલબેકની શક્યતાઓને ઘટાડી શકો છો. આના માટે સાવચેતીભર્યું સંચાલન જરૂરી છે વ્યવહાર અલગતા સ્તરો આ મલ્ટિ-સ્ટેપ ઓપરેશન્સના અમલીકરણમાં કોઈ બાહ્ય પ્રક્રિયા દખલ ન કરે તેની ખાતરી કરવા માટે, ડેટા સુસંગતતાની બાંયધરી આપે છે અને રેસની પરિસ્થિતિઓને અટકાવે છે.

છેલ્લે, એરફ્લોની અદ્યતન સુવિધાઓનો લાભ લેવો જેમ કે એક્સકોમ કાર્યો વચ્ચે ડેટા પસાર કરવા માટે તમે કેવી રીતે ગતિશીલ SQL કૉલ્સનું સંચાલન કરો છો તે વધારી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, તમારા સંગ્રહિત પ્રક્રિયા કૉલ્સમાં હાર્ડકોડ મૂલ્યોને બદલે, તમે XCom નો ઉપયોગ કરીને પરિમાણોને ગતિશીલ રીતે પસાર કરી શકો છો. આ ફક્ત તમારા એરફ્લો DAGs ની લવચીકતામાં વધારો કરતું નથી પરંતુ સ્નોવફ્લેક સંગ્રહિત પ્રક્રિયાઓને સમાવિષ્ટ વર્કફ્લોનું આયોજન કરતી વખતે વધુ સ્કેલેબલ અને જાળવી શકાય તેવા ઉકેલો માટે પણ પરવાનગી આપે છે. સમગ્ર પ્રક્રિયાને વધુ ગતિશીલ બનાવીને, તમે નિરર્થકતા ઘટાડશો અને કાર્યક્ષમતામાં સુધારો કરશો.