एयरफ़्लो डीएजी के माध्यम से स्नोफ्लेक में जावास्क्रिप्ट-आधारित संग्रहीत प्रक्रियाओं को निष्पादित करने में चुनौतियाँ

एयरफ्लो डीएजी के साथ स्नोफ्लेक संग्रहीत प्रक्रियाओं में निष्पादन विफलताओं को संबोधित करना

स्नोफ्लेक पर प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए एयरफ्लो डीएजी के साथ काम करते समय, जावास्क्रिप्ट-आधारित संग्रहीत प्रक्रियाओं को निष्पादित करना अद्वितीय चुनौतियां पेश कर सकता है। डेवलपर्स के सामने आने वाली एक आम समस्या लेनदेन विफलता है, खासकर स्नोफ्लेक में स्कोप्ड लेनदेन का उपयोग करते समय। यह एक गंभीर बाधा है, क्योंकि विफलता के कारण लेन-देन वापस हो जाता है, जिससे वर्कफ़्लो बाधित होता है।

पायथन स्नोफ्लेक कनेक्टर 2.9.0 के साथ एयरफ़्लो 2.5.1 का उपयोग करते समय त्रुटि अधिक प्रचलित हो जाती है। ऐसा प्रतीत होता है कि यह संयोजन संग्रहीत प्रक्रियाओं के भीतर लेनदेन को संभालने में समस्याओं को ट्रिगर करता है, जो जावास्क्रिप्ट पर निर्भर हैं। इन मामलों में आमतौर पर देखा जाने वाला त्रुटि संदेश है: "संग्रहीत प्रक्रिया में शुरू किया गया स्कोप्ड लेनदेन अधूरा है और इसे वापस ले लिया गया है।"

यह समझना कि संग्रहीत प्रक्रिया अपवादों को कैसे संभालती है, समस्या निवारण के लिए महत्वपूर्ण है। ज्यादातर मामलों में, प्रक्रिया "BEGIN TRANSACTION" से शुरू होती है, इसे प्रतिबद्ध करती है, और यदि कोई समस्या उत्पन्न होती है, तो यह लेनदेन को वापस कर देती है। उपयोग में आने वाले स्नोफ्लेक और एयरफ़्लो संस्करणों के साथ संयुक्त होने पर यह मानक प्रवाह टूटने लगता है, जिससे डेवलपर्स के लिए रिज़ॉल्यूशन मुश्किल हो जाता है।

इस लेख में, हम विशिष्ट समस्या का पता लगाएंगे और संभावित समाधानों की जांच करेंगे जो इस निष्पादन समस्या को हल करने में मदद कर सकते हैं। अंतर्निहित कारणों को संबोधित करके और अपने कॉन्फ़िगरेशन को समायोजित करके, हमारा लक्ष्य एक अधिक विश्वसनीय और मजबूत स्वचालन प्रक्रिया बनाना है।

एयरफ्लो डीएजी के माध्यम से स्नोफ्लेक संग्रहीत प्रक्रियाओं के निष्पादन को समझना

प्रदान की गई स्क्रिप्ट एयरफ्लो डीएजी और स्नोफ्लेक के बीच एक पुल के रूप में काम करती है, जो स्नोफ्लेक में जावास्क्रिप्ट-आधारित संग्रहीत प्रक्रियाओं को चलाने के स्वचालन को सक्षम करती है। पहली स्क्रिप्ट में, हम इसका उपयोग करते हैं स्नोफ्लेकऑपरेटर एयरफ्लो कार्य के भीतर से संग्रहीत प्रक्रिया को कॉल करने के लिए। यह ऑपरेटर महत्वपूर्ण है क्योंकि यह स्नोफ्लेक से जुड़ने और SQL स्टेटमेंट निष्पादित करने की जटिलताओं को दूर करता है। स्नोफ्लेक कनेक्शन आईडी, स्कीमा और एसक्यूएल कमांड जैसे पैरामीटर प्रदान करके, हम सुनिश्चित करते हैं कि संग्रहीत प्रक्रिया आवश्यक संदर्भ के साथ सही ढंग से लागू की गई है।

प्रश्न में संग्रहीत प्रक्रिया स्कोप्ड लेनदेन ब्लॉकों का उपयोग करके महत्वपूर्ण डेटाबेस लेनदेन को संभालती है। ये लेनदेन यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं कि एकाधिक SQL कमांड डेटा अखंडता को संरक्षित करते हुए एक इकाई के रूप में निष्पादित होते हैं। विशेष रूप से, स्क्रिप्ट ए के साथ लेनदेन शुरू करने का प्रयास करती है लेन-देन शुरू करें, फिर सफल होने पर प्रतिबद्ध होता है, या त्रुटियों के मामले में रोलबैक करता है। त्रुटि प्रबंधन तंत्र महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह स्क्रिप्ट को कुछ गलत होने पर किसी भी अधूरे परिवर्तन को पूर्ववत करने की अनुमति देता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि कोई आंशिक डेटा नहीं लिखा गया है।

दूसरा दृष्टिकोण, जो Python का उपयोग करता है स्नोफ्लेक.कनेक्टर, पायथन फ़ंक्शन के भीतर से स्नोफ्लेक के साथ सीधे संपर्क की अनुमति देकर अधिक लचीलापन प्रदान करता है। यह विधि स्नोफ्लेकऑपरेटर को बायपास करती है और आपको कनेक्शन और लेनदेन प्रबंधन पर अधिक नियंत्रण देती है। स्क्रिप्ट स्पष्ट रूप से एक कनेक्शन खोलती है, लेनदेन शुरू करती है, और संग्रहीत प्रक्रिया को कॉल करती है। यदि प्रक्रिया विफल हो जाती है, तो यह एक अपवाद उठाता है, यह सुनिश्चित करने के लिए रोलबैक ट्रिगर करता है कि कोई अवांछित डेटा सहेजा नहीं गया है।

विधियों का यह संयोजन एयरफ्लो के माध्यम से स्नोफ्लेक में जावास्क्रिप्ट-आधारित संग्रहीत प्रक्रियाओं को निष्पादित करने की समस्या को हल करने के दो तरीकों को प्रदर्शित करता है। जबकि पहला दृष्टिकोण सरल है और एयरफ्लो के कार्य ऑर्केस्ट्रेशन के साथ कसकर एकीकृत है, दूसरा दृष्टिकोण त्रुटि प्रबंधन का अधिक अनुकूलन योग्य और सुक्ष्म नियंत्रण प्रदान करता है। दोनों दृष्टिकोण दायरे वाले लेनदेन के महत्व और विफलता के मामले में उचित रोलबैक तंत्र की आवश्यकता पर जोर देते हैं। इन स्क्रिप्ट्स को मॉड्यूलराइज़ करके, डेवलपर्स प्रदर्शन को बनाए रखते हुए और डेटा स्थिरता सुनिश्चित करते हुए विभिन्न एयरफ्लो डीएजी में आसानी से उनका पुन: उपयोग कर सकते हैं।

# 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
)

एयरफ्लो में स्नोफ्लेक लेनदेन को संभालने के विकल्प तलाशना

एक महत्वपूर्ण पहलू जिस पर अभी तक चर्चा नहीं हुई है वह है उपयोग की संभावना स्नोफ्लेक का कार्य संग्रहित प्रक्रियाओं को प्रबंधित करने के लिए पूरी तरह से एयरफ़्लो पर निर्भर रहने के बजाय सुविधा। स्नोफ्लेक कार्य अंतर्निहित शेड्यूलिंग और निष्पादन घटक हैं जो सीधे स्नोफ्लेक के भीतर विशिष्ट प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकते हैं। जबकि एयरफ्लो एक व्यापक ऑर्केस्ट्रेशन स्कोप प्रदान करता है, एयरफ्लो के साथ संयोजन में स्नोफ्लेक टास्क का उपयोग डेटाबेस से संबंधित कार्यों के अधिक स्थानीयकृत, कुशल निष्पादन की अनुमति देता है। यह सेटअप कुछ नौकरियों को स्नोफ्लेक पर लोड कर सकता है, जिससे एयरफ्लो डीएजी पर भार कम हो सकता है।

अन्वेषण हेतु एक अन्य महत्वपूर्ण क्षेत्र का एकीकरण है बहु-चरणीय लेनदेन स्नोफ्लेक में. स्नोफ्लेक में जावास्क्रिप्ट-आधारित संग्रहीत प्रक्रियाओं को अक्सर जटिल बहु-चरण संचालन के सावधानीपूर्वक प्रबंधन की आवश्यकता होती है जिसमें कई डेटाबेस परिवर्तन शामिल होते हैं। इन चरणों को सीधे संग्रहीत प्रक्रिया में शामिल करके, आप अपूर्ण लेनदेन या रोलबैक की संभावना को कम करते हैं। इसके लिए सावधानीपूर्वक प्रबंधन की आवश्यकता है लेनदेन अलगाव स्तर यह सुनिश्चित करने के लिए कि कोई भी बाहरी प्रक्रिया इन बहु-चरणीय संचालन के निष्पादन में हस्तक्षेप न करे, डेटा स्थिरता की गारंटी दे और दौड़ की स्थिति को रोके।

अंत में, एयरफ़्लो की उन्नत सुविधाओं का लाभ उठाना जैसे एक्सकॉम कार्यों के बीच डेटा पास करने से आप गतिशील SQL कॉल प्रबंधित करने के तरीके को बढ़ा सकते हैं। उदाहरण के लिए, आपके संग्रहीत प्रक्रिया कॉल में हार्डकोडिंग मानों के बजाय, आप XCom का उपयोग करके गतिशील रूप से पैरामीटर पास कर सकते हैं। यह न केवल आपके एयरफ्लो डीएजी के लचीलेपन को बढ़ाता है, बल्कि स्नोफ्लेक संग्रहीत प्रक्रियाओं को शामिल करने वाले वर्कफ़्लो को व्यवस्थित करते समय अधिक स्केलेबल और रखरखाव योग्य समाधानों की भी अनुमति देता है। पूरी प्रक्रिया को अधिक गतिशील बनाकर, आप अतिरेक को कम करते हैं और दक्षता में सुधार करते हैं।