Difficoltà nell'esecuzione di procedure memorizzate basate su JavaScript in Snowflake tramite DAG Airflow

Affrontare gli errori di esecuzione nelle stored procedure Snowflake con i DAG Airflow

Quando si lavora con i DAG Airflow per automatizzare i processi su Snowflake, l'esecuzione di procedure memorizzate basate su JavaScript può presentare sfide uniche. Un problema comune riscontrato dagli sviluppatori è l'errore di transazione, soprattutto quando si utilizzano transazioni con ambito in Snowflake. Questo è un ostacolo critico, poiché il fallimento porta al rollback della transazione, interrompendo i flussi di lavoro.

L'errore diventa più diffuso quando si utilizza Airflow 2.5.1 insieme al connettore Python Snowflake 2.9.0. Questa combinazione sembra causare problemi con la gestione delle transazioni all'interno delle procedure memorizzate, che si basano su JavaScript. Il messaggio di errore comunemente visualizzato in questi casi è: "La transazione con ambito avviata nella procedura memorizzata è incompleta ed è stato eseguito il rollback".

Comprendere il modo in cui la procedura memorizzata gestisce le eccezioni è fondamentale per la risoluzione dei problemi. Nella maggior parte dei casi, la procedura inizia con un "BEGIN TRANSACTION", lo conferma e, se si verificano problemi, ripristina la transazione. Questo flusso standard sembra interrompersi se combinato con le versioni Snowflake e Airflow in uso, rendendo la risoluzione difficile per gli sviluppatori.

In questo articolo esploreremo il problema specifico ed esamineremo le potenziali soluzioni che possono aiutare a risolvere questo problema di esecuzione. Affrontando le cause sottostanti e modificando la nostra configurazione, miriamo a creare un processo di automazione più affidabile e robusto.

Comprensione dell'esecuzione delle procedure memorizzate Snowflake tramite DAG Airflow

Gli script forniti fungono da ponte tra i DAG Airflow e Snowflake, consentendo l'automazione dell'esecuzione di procedure memorizzate basate su JavaScript in Snowflake. Nel primo script utilizziamo il file Operatore Fiocco Di Neve per chiamare la procedura memorizzata dall'interno di un'attività Airflow. Questo operatore è fondamentale perché astrae le complessità della connessione a Snowflake e dell'esecuzione di istruzioni SQL. Fornendo parametri come l'ID di connessione Snowflake, lo schema e il comando SQL, garantiamo che la procedura memorizzata venga richiamata correttamente con il contesto necessario.

La procedura memorizzata in questione gestisce le transazioni critiche del database utilizzando blocchi di transazioni con ambito. Queste transazioni sono fondamentali per garantire che più comandi SQL vengano eseguiti come un'unica unità, preservando l'integrità dei dati. Nello specifico, lo script tenta di avviare una transazione con a INIZIA LA TRANSAZIONE, quindi esegue il commit se ha esito positivo o esegue un rollback in caso di errori. Il meccanismo di gestione degli errori è vitale, poiché consente allo script di annullare eventuali modifiche incomplete se qualcosa va storto, garantendo che non vengano scritti dati parziali.

Il secondo approccio, che utilizza Python connettore.fiocco.di.neve, offre maggiore flessibilità consentendo l'interazione diretta con Snowflake dall'interno di una funzione Python. Questo metodo ignora SnowflakeOperator e ti consente di avere un maggiore controllo sulla connessione e sulla gestione delle transazioni. Lo script apre esplicitamente una connessione, avvia la transazione e chiama la procedura memorizzata. Se la procedura fallisce, solleva un'eccezione, attivando un rollback per garantire che non vengano salvati dati indesiderati.

Questa combinazione di metodi dimostra due modi per risolvere il problema dell'esecuzione di procedure memorizzate basate su JavaScript in Snowflake tramite Airflow. Mentre il primo approccio è più semplice e strettamente integrato con l'orchestrazione delle attività di Airflow, il secondo approccio fornisce un controllo più personalizzabile e capillare della gestione degli errori. Entrambi gli approcci sottolineano l’importanza delle transazioni con ambito e la necessità di adeguati meccanismi di rollback in caso di fallimento. Modularizzando questi script, gli sviluppatori possono riutilizzarli facilmente su vari DAG Airflow mantenendo le prestazioni e garantendo la coerenza dei dati.

# 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
)

Esplorazione di alternative alla gestione delle transazioni Snowflake in Airflow

Un aspetto importante che non è stato ancora discusso è la possibilità di utilizzo Il compito del fiocco di neve funzionalità invece di affidarsi interamente ad Airflow per gestire le procedure memorizzate. Le attività Snowflake sono componenti di pianificazione ed esecuzione integrati che possono automatizzare processi specifici direttamente all'interno di Snowflake. Sebbene Airflow offra un ambito di orchestrazione più ampio, l'utilizzo di Snowflake Tasks in combinazione con Airflow consente un'esecuzione più localizzata ed efficiente delle attività relative al database. Questa configurazione può scaricare determinati lavori su Snowflake, riducendo il carico sui DAG Airflow.

Un'altra area critica da esplorare è l'integrazione di transazioni a più fasi in Fiocco di neve. Le procedure memorizzate basate su JavaScript in Snowflake spesso richiedono un'attenta gestione di complesse operazioni in più passaggi che comportano diverse modifiche al database. Incorporando questi passaggi direttamente nella procedura memorizzata, si riducono al minimo le possibilità di transazioni incomplete o rollback. Ciò richiede un'attenta gestione di livelli di isolamento delle transazioni per garantire che nessun processo esterno interferisca con l'esecuzione di queste operazioni in più fasi, garantendo la coerenza dei dati e prevenendo condizioni di competizione.

Infine, sfruttando le funzionalità avanzate di Airflow come XCom il passaggio dei dati tra le attività può migliorare il modo in cui gestisci le chiamate SQL dinamiche. Ad esempio, invece di codificare i valori nelle chiamate alla procedura memorizzata, puoi passare i parametri in modo dinamico utilizzando XCom. Ciò non solo aumenta la flessibilità dei DAG Airflow, ma consente anche soluzioni più scalabili e gestibili durante l'orchestrazione di flussi di lavoro che coinvolgono procedure archiviate Snowflake. Rendendo l'intero processo più dinamico, si riduce la ridondanza e si migliora l'efficienza.