Izazovi pri izvršavanju pohranjenih procedura temeljenih na JavaScriptu u Snowflakeu putem Airflow DAG-ova

Rješavanje grešaka u izvršavanju u Snowflake pohranjenim procedurama s Airflow DAG-ovima

Kada radite s Airflow DAG-ovima za automatizaciju procesa na Snowflakeu, izvršavanje pohranjenih procedura temeljenih na JavaScriptu može predstavljati jedinstven izazov. Jedan uobičajeni problem s kojim se programeri susreću je neuspjeh transakcije, posebno kada koriste transakcije s opsegom u Snowflakeu. To je kritična prepreka, budući da neuspjeh dovodi do vraćanja transakcije, ometajući tijek rada.

Pogreška postaje češća kada se koristi Airflow 2.5.1 u kombinaciji s Python Snowflake konektorom 2.9.0. Čini se da ova kombinacija izaziva probleme s rukovanjem transakcijama unutar pohranjenih procedura, koje se oslanjaju na JavaScript. Poruka o pogrešci koja se obično pojavljuje u ovim slučajevima je: "Transakcija s opsegom započeta u pohranjenoj proceduri nije potpuna i vraćena je."

Razumijevanje načina na koji pohranjena procedura obrađuje iznimke ključno je za rješavanje problema. U većini slučajeva, procedura započinje s "POČNI TRANSAKCIJU", obvezuje je, a ako se pojave problemi, vraća transakciju unatrag. Čini se da se ovaj standardni protok kvari kada se kombinira s verzijama Snowflake i Airflow koji se koriste, što razvojnim programerima čini rezoluciju teškom.

U ovom ćemo članku istražiti određeni problem i ispitati potencijalna rješenja koja mogu pomoći u rješavanju ovog problema s izvršenjem. Rješavanjem temeljnih uzroka i prilagođavanjem naše konfiguracije, cilj nam je stvoriti pouzdaniji i robusniji proces automatizacije.

Razumijevanje izvršavanja Snowflake pohranjenih procedura putem Airflow DAG-ova

Isporučene skripte služe kao most između Airflow DAG-ova i Snowflakea, omogućujući automatizaciju pokretanja pohranjenih procedura temeljenih na JavaScriptu u Snowflakeu. U prvoj skripti koristimo Operator pahuljice za pozivanje pohranjene procedure unutar Airflow zadatka. Ovaj je operator ključan jer apstrahira složenost povezivanja na Snowflake i izvršavanja SQL naredbi. Pružanjem parametara kao što su Snowflake ID veze, shema i SQL naredba, osiguravamo da se pohranjena procedura ispravno poziva s potrebnim kontekstom.

Dotična pohranjena procedura obrađuje kritične transakcije baze podataka koristeći blokove transakcija s ograničenim opsegom. Te su transakcije ključne za osiguravanje da se više SQL naredbi izvršava kao jedna jedinica, čuvajući cjelovitost podataka. Točnije, skripta pokušava pokrenuti transakciju s a ZAPOČNI TRANSAKCIJU, zatim se obvezuje ako je uspješno ili izvodi vraćanje unatrag u slučaju pogrešaka. Mehanizam za rukovanje pogreškama je vitalan jer omogućuje skripti da poništi sve nepotpune promjene ako nešto pođe po zlu, osiguravajući da se ne zapisuju djelomični podaci.

Drugi pristup, koji koristi Python pahuljica.konektor, nudi više fleksibilnosti dopuštajući izravnu interakciju sa Snowflakeom unutar Python funkcije. Ova metoda zaobilazi SnowflakeOperator i omogućuje vam veću kontrolu nad vezom i rukovanjem transakcijama. Skripta eksplicitno otvara vezu, inicira transakciju i poziva pohranjenu proceduru. Ako postupak ne uspije, pokreće iznimku, aktivirajući vraćanje kako bi se osiguralo da se ne spremaju neželjeni podaci.

Ova kombinacija metoda pokazuje dva načina rješavanja problema izvršavanja pohranjenih procedura temeljenih na JavaScriptu u Snowflakeu putem Airflowa. Dok je prvi pristup jednostavniji i tijesno integriran s Airflowovom orkestracijom zadataka, drugi pristup pruža prilagodljiviju i detaljniju kontrolu rukovanja pogreškama. Oba pristupa naglašavaju važnost ograničenih transakcija i potrebu za odgovarajućim mehanizmima povrata u slučaju neuspjeha. Modularizacijom ovih skripti, programeri ih mogu lako ponovno koristiti u različitim Airflow DAG-ovima, a istovremeno održavaju performanse i osiguravaju dosljednost podataka.

# 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
)

Istraživanje alternativa rukovanju Snowflake transakcijama u Airflowu

Jedan važan aspekt o kojem još nije bilo riječi je mogućnost korištenja Zadatak pahuljice umjesto potpunog oslanjanja na Airflow za upravljanje pohranjenim procedurama. Zadaci Snowflake su ugrađene komponente za planiranje i izvršavanje koje mogu automatizirati određene procese izravno unutar Snowflakea. Dok Airflow nudi širi opseg orkestracije, korištenje zadataka Snowflake u kombinaciji s Airflowom omogućuje lokaliziranije, učinkovitije izvršavanje zadataka povezanih s bazom podataka. Ova postavka može preopteretiti određene poslove Snowflakeu, smanjujući opterećenje Airflow DAG-ova.

Još jedno kritično područje koje treba istražiti je integracija transakcije u više koraka u Pahuljici. Pohranjene procedure temeljene na JavaScriptu u Snowflakeu često zahtijevaju pažljivo upravljanje složenim operacijama u više koraka koje uključuju nekoliko promjena baze podataka. Izravnim uključivanjem ovih koraka u pohranjenu proceduru minimizirate šanse nedovršenih transakcija ili povrata. To zahtijeva pažljivo upravljanje razine izolacije transakcije kako bi se osiguralo da nijedan vanjski proces ne ometa izvođenje ovih operacija u više koraka, jamčeći dosljednost podataka i sprječavajući uvjete utrke.

Na kraju, korištenje naprednih značajki Airflowa kao što su XCom za prijenos podataka između zadataka može poboljšati način na koji upravljate dinamičkim SQL pozivima. Na primjer, umjesto tvrdog kodiranja vrijednosti u vaše pozive pohranjene procedure, možete dinamički proslijediti parametre koristeći XCom. Ovo ne samo da povećava fleksibilnost vaših Airflow DAG-ova, već također omogućuje skalabilnija i održivija rješenja pri orkestriranju radnih tijekova koji uključuju Snowflake pohranjene procedure. Čineći cijeli proces dinamičnijim, smanjujete redundantnost i poboljšavate učinkovitost.