Iššūkiai atliekant „JavaScript“ pagrįstas saugomas procedūras „Snowflake“ naudojant „Airflow DAG“

Snaigių saugomų procedūrų vykdymo trikčių šalinimas naudojant oro srauto DAG

Dirbant su „Airflow DAG“ automatizuojant procesus „Snowflake“, „JavaScript“ pagrįstų saugomų procedūrų vykdymas gali sukelti unikalių iššūkių. Viena dažna problema, su kuria susiduria kūrėjai, yra operacijų gedimas, ypač kai „Snowflake“ naudoja apimties operacijas. Tai yra esminė kliūtis, nes dėl gedimo sandoris atšaukiamas ir sutrinka darbo eiga.

Klaida tampa labiau paplitusi naudojant Airflow 2.5.1 kartu su Python Snowflake jungtimi 2.9.0. Atrodo, kad šis derinys sukelia problemų, susijusių su operacijų apdorojimu saugomomis procedūromis, kurios priklauso nuo JavaScript. Tokiais atvejais dažniausiai matomas klaidos pranešimas: „Saugomos procedūros metu pradėta aprėpties apimties operacija yra neužbaigta ir ji buvo atšaukta“.

Norint pašalinti triktis, labai svarbu suprasti, kaip saugoma procedūra tvarko išimtis. Daugeliu atvejų procedūra prasideda nuo „PRADĖJIMO SANDORIA“, ji įpareigojama ir, jei kyla problemų, operacija grąžinama. Atrodo, kad šis standartinis srautas nutrūksta, kai jis derinamas su naudojamomis „Snowflake“ ir „Airflow“ versijomis, todėl kūrėjams raiška tampa sudėtinga.

Šiame straipsnyje mes išnagrinėsime konkrečią problemą ir išnagrinėsime galimus sprendimus, kurie gali padėti išspręsti šią vykdymo problemą. Spręsdami pagrindines priežastis ir koreguodami konfigūraciją, siekiame sukurti patikimesnį ir patikimesnį automatizavimo procesą.

Snaigės saugomų procedūrų vykdymo supratimas naudojant oro srauto DAG

Pateikti scenarijai yra tiltas tarp „Airflow DAG“ ir „Snowflake“, leidžiantis automatizuoti „JavaScript“ pagrįstų saugomų procedūrų vykdymą „Snowflake“. Pirmajame scenarijuje mes naudojame Snaigės operatorius iškviesti išsaugotą procedūrą iš oro srauto užduoties. Šis operatorius yra labai svarbus, nes jis abstrahuoja prisijungimo prie Snowflake ir SQL sakinių vykdymo sudėtingumą. Pateikdami tokius parametrus kaip „Snowflake“ ryšio ID, schema ir SQL komanda, užtikriname, kad saugoma procedūra būtų tinkamai iškviesta su reikiamu kontekstu.

Nagrinėjama saugoma procedūra apdoroja svarbias duomenų bazės operacijas naudodama operacijų blokus su apimtimi. Šios operacijos yra labai svarbios norint užtikrinti, kad kelios SQL komandos būtų vykdomos kaip vienas vienetas, išsaugant duomenų vientisumą. Tiksliau, scenarijus bando pradėti operaciją su a PRADĖKITE SANDORIĄ, tada įvykdo, jei pavyks, arba atlieka atšaukimą klaidų atveju. Klaidų apdorojimo mechanizmas yra gyvybiškai svarbus, nes jis leidžia scenarijui anuliuoti bet kokius nebaigtus pakeitimus, jei kas nors nepavyksta, užtikrinant, kad nebūtų įrašyti jokie daliniai duomenys.

Antrasis metodas, kuriame naudojamas Python's snaigė.jungtis, suteikia daugiau lankstumo, nes leidžia tiesiogiai sąveikauti su „Snowflake“ iš Python funkcijos. Šis metodas apeina „SnowflakeOperator“ ir leidžia geriau valdyti ryšį ir operacijų tvarkymą. Scenarijus aiškiai atidaro ryšį, inicijuoja operaciją ir iškviečia saugomą procedūrą. Jei procedūra nepavyksta, atsiranda išimtis ir suaktyvinamas atšaukimas, siekiant užtikrinti, kad nebūtų išsaugoti nepageidaujami duomenys.

Šis metodų derinys parodo du būdus, kaip išspręsti „JavaScript“ pagrįstų saugomų procedūrų vykdymo „Snowflake“ per „Airflow“ problemą. Nors pirmasis metodas yra paprastesnis ir glaudžiai integruotas su „Airflow“ užduočių organizavimu, antrasis metodas suteikia labiau pritaikomą ir tikslesnę klaidų valdymo kontrolę. Abu metodai pabrėžia apimties operacijų svarbą ir reikalingus tinkamus grąžinimo mechanizmus gedimo atveju. Modularizuodami šiuos scenarijus, kūrėjai gali lengvai pakartotinai juos panaudoti įvairiuose Airflow DAG, išlaikydami našumą ir užtikrindami duomenų nuoseklumą.

# 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
)

Alternatyvų, susijusių su snaigių sandoriais oro sraute, tyrimas

Vienas svarbus aspektas, kuris dar nebuvo aptartas, yra naudojimo galimybė Snaigės užduotis funkcija, o ne vien tik Airflow valdant saugomas procedūras. „Snowflake Tasks“ yra integruoti planavimo ir vykdymo komponentai, kurie gali automatizuoti konkrečius procesus tiesiogiai „Snowflake“. Nors „Airflow“ siūlo platesnę orkestravimo sritį, naudojant „Snowflake Tasks“ kartu su „Airflow“ galima labiau lokalizuoti ir efektyviau vykdyti su duomenų baze susijusias užduotis. Ši sąranka gali perkelti tam tikras užduotis „Snowflake“, sumažindama „Airflow“ DAG apkrovą.

Kita svarbi sritis, kurią reikia ištirti, yra integracija kelių etapų sandoriai Snaigėje. „JavaScript“ pagrįstos saugomos procedūros „Snowflake“ dažnai reikalauja kruopštaus sudėtingų kelių etapų operacijų, apimančių kelis duomenų bazės pakeitimus, valdymo. Tiesiogiai įtraukdami šiuos veiksmus į saugomą procedūrą, sumažinsite nebaigtų operacijų arba atšaukimų tikimybę. Tam reikia kruopštaus valdymo sandorių izoliacijos lygiai užtikrinti, kad joks išorinis procesas netrukdytų atlikti šių daugiapakopių operacijų, užtikrinant duomenų nuoseklumą ir užkertant kelią lenktynių sąlygoms.

Galiausiai, naudojant pažangias „Airflow“ funkcijas, pvz XCom Duomenų perdavimas tarp užduočių gali pagerinti dinaminių SQL skambučių valdymą. Pavyzdžiui, užuot kodinę reikšmes į saugomus procedūrų iškvietimus, galite dinamiškai perduoti parametrus naudodami XCom. Tai ne tik padidina jūsų „Airflow DAG“ lankstumą, bet ir leidžia priimti labiau keičiamo dydžio ir prižiūrimus sprendimus, kai organizuojamos darbo eigos, apimančios „Snowflake“ saugomas procedūras. Visą procesą padarydami dinamiškesnį, sumažinate perteklinį darbą ir pagerinate efektyvumą.