Kihívások JavaScript-alapú tárolt eljárások végrehajtása Snowflake-ben Airflow DAG-okon keresztül

A hópehely tárolt eljárások végrehajtási hibáinak megoldása Airflow DAG-okkal

Amikor Airflow DAG-okkal dolgozik a folyamatok automatizálása érdekében a Snowflake-en, a JavaScript-alapú tárolt eljárások végrehajtása egyedi kihívásokat jelenthet. Az egyik gyakori probléma, amellyel a fejlesztők találkoznak, a tranzakciós sikertelenség, különösen ha hatókörű tranzakciókat használnak a Snowflake-ben. Ez kritikus akadály, mivel a hiba a tranzakció visszaállításához vezet, ami megzavarja a munkafolyamatokat.

A hiba gyakoribbá válik, ha az Airflow 2.5.1-et a Python Snowflake 2.9.0-s csatlakozóval együtt használjuk. Úgy tűnik, hogy ez a kombináció problémákat okoz a JavaScript-en alapuló tárolt eljárásokon belüli tranzakciók kezelésében. Az ilyen esetekben gyakran előforduló hibaüzenet a következő: "A tárolt eljárásban elindított hatókörű tranzakció nem teljes, és vissza lett állítva."

A hibaelhárításhoz elengedhetetlen annak megértése, hogy a tárolt eljárás hogyan kezeli a kivételeket. A legtöbb esetben az eljárás a "TRANSACTION KEZDÉSÉVEL" kezdődik, leköti azt, és ha bármilyen probléma merül fel, visszaállítja a tranzakciót. Úgy tűnik, hogy ez a szabványos áramlás megszakad, ha a használatban lévő Snowflake és Airflow verziókkal kombinálják, ami bonyolulttá teszi a felbontást a fejlesztők számára.

Ebben a cikkben megvizsgáljuk a konkrét problémát, és megvizsgáljuk a lehetséges megoldásokat, amelyek segíthetnek megoldani ezt a végrehajtási problémát. A mögöttes okok feltárásával és konfigurációnk módosításával egy megbízhatóbb és robusztusabb automatizálási folyamat létrehozására törekszünk.

A hópelyhekben tárolt eljárások végrehajtásának megértése Airflow DAG-okon keresztül

A mellékelt szkriptek hídként szolgálnak az Airflow DAG-ok és a Snowflake között, lehetővé téve a JavaScript-alapú tárolt eljárások Snowflake-ben történő futtatásának automatizálását. Az első szkriptben a SnowflakeOperator a tárolt eljárás meghívásához egy Airflow feladaton belül. Ez az operátor kulcsfontosságú, mert elvonatkoztatja a Snowflake-hez való csatlakozás és az SQL-utasítások végrehajtásának bonyolultságát. Olyan paraméterek megadásával, mint a Snowflake kapcsolatazonosító, séma és SQL-parancs, biztosítjuk a tárolt eljárás megfelelő meghívását a szükséges kontextussal.

A szóban forgó tárolt eljárás a kritikus adatbázis-tranzakciókat kezeli hatókörű tranzakcióblokkok segítségével. Ezek a tranzakciók kulcsfontosságúak annak biztosításában, hogy több SQL-parancs egy egységként futhasson, megőrizve az adatok integritását. Pontosabban, a szkript megpróbál tranzakciót indítani a TRANZAKCIÓ KEZDÉSE, majd sikeres esetben véglegesíti, vagy hiba esetén visszaállítást hajt végre. A hibakezelési mechanizmus létfontosságú, mivel lehetővé teszi a szkript számára, hogy visszavonja a hiányos módosításokat, ha valami elromlik, biztosítva, hogy ne kerüljön sor részleges adatokra.

A második megközelítés, amely Python-t használ hópehely.csatlakozó, nagyobb rugalmasságot kínál azáltal, hogy közvetlen interakciót tesz lehetővé a Snowflake-kel a Python függvényen belül. Ez a módszer megkerüli a SnowflakeOperatort, és lehetővé teszi a kapcsolat és a tranzakciókezelés pontosabb irányítását. A szkript kifejezetten megnyit egy kapcsolatot, kezdeményezi a tranzakciót, és meghívja a tárolt eljárást. Ha az eljárás sikertelen, kivételt vet fel, és visszaállítást indít el, hogy biztosítsa a nem kívánt adatok mentését.

A módszereknek ez a kombinációja kétféle módon oldja meg a JavaScript-alapú tárolt eljárások Snowflake-ben az Airflow-n keresztül történő végrehajtásának problémáját. Míg az első megközelítés egyszerűbb, és szorosan integrálódik az Airflow feladatrendezésébe, a második megközelítés testreszabhatóbb és finomabb vezérlést biztosít a hibakezeléshez. Mindkét megközelítés hangsúlyozza a kiterjedt tranzakciók fontosságát és a megfelelő visszaállítási mechanizmusok szükségességét hiba esetén. Ezeknek a szkripteknek a modularizálásával a fejlesztők könnyedén újra felhasználhatják őket különböző Airflow DAG-okban, miközben megőrzik a teljesítményt és biztosítják az adatok konzisztenciáját.

# 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
)

A hópehely-tranzakciók kezelésének alternatíváinak felfedezése a légáramlásban

Az egyik fontos szempont, amelyről még nem esett szó, a felhasználás lehetősége Hópehely feladata funkciót ahelyett, hogy teljes mértékben az Airflow-ra hagyatkozna a tárolt eljárások kezelésében. A Snowflake Tasks beépített ütemezési és végrehajtási összetevők, amelyek bizonyos folyamatokat közvetlenül a Snowflake-en belül automatizálhatnak. Míg az Airflow szélesebb hangszerelési hatókört kínál, a Snowflake Tasks és az Airflow együttes használata lehetővé teszi az adatbázisokkal kapcsolatos feladatok lokalizáltabb és hatékonyabb végrehajtását. Ez a beállítás bizonyos feladatokat áthelyezhet a Snowflake-re, csökkentve az Airflow DAG-ok terhelését.

Egy másik kritikus terület, amelyet meg kell vizsgálni, az integráció többlépcsős tranzakciók a Hópehelyben. A Snowflake JavaScript-alapú tárolt eljárásai gyakran megkövetelik az összetett többlépcsős műveletek gondos kezelését, amelyek több adatbázis-módosítást is magukban foglalnak. Ha ezeket a lépéseket közvetlenül beépíti a tárolt eljárásba, minimálisra csökkenti a befejezetlen tranzakciók vagy visszagörgetések esélyét. Ez gondos kezelést igényel tranzakciós elszigeteltségi szintek annak biztosítása, hogy semmilyen külső folyamat ne zavarja e többlépcsős műveletek végrehajtását, garantálva az adatok konzisztenciáját és megakadályozva a versenyfeltételeket.

Végül, kihasználva az Airflow fejlett funkcióit, mint pl XCom A feladatok közötti adatátvitel javíthatja a dinamikus SQL-hívások kezelését. Például ahelyett, hogy az értékeket a tárolt eljáráshívásokba kódolná, dinamikusan adhat át paramétereket az XCom segítségével. Ez nemcsak az Airflow DAG-ok rugalmasságát növeli, hanem skálázhatóbb és karbantarthatóbb megoldásokat is lehetővé tesz a Snowflake-ben tárolt eljárásokat magában foglaló munkafolyamatok összehangolása során. Az egész folyamat dinamikusabbá tételével csökkenti a redundanciát és javítja a hatékonyságot.