Izaicinājumi, veicot uz JavaScript balstītas saglabātās procedūras pakalpojumā Snowflake, izmantojot Airflow DAG

Izpildes kļūmju novēršana sniegpārsliņu glabāšanas procedūrās ar gaisa plūsmas DAG

Strādājot ar Airflow DAG, lai automatizētu Snowflake procesus, uz JavaScript balstītu saglabāto procedūru izpilde var radīt unikālas problēmas. Viena izplatīta problēma, ar ko saskaras izstrādātāji, ir darījumu kļūme, it īpaši, ja programmā Snowflake tiek izmantoti tvēruma darījumi. Tas ir būtisks šķērslis, jo neveiksmes rezultātā darījums tiek atcelts, izjaucot darbplūsmas.

Kļūda kļūst arvien izplatītāka, izmantojot Airflow 2.5.1 kopā ar Python Snowflake savienotāju 2.9.0. Šķiet, ka šī kombinācija izraisa problēmas ar darījumu apstrādi saglabātajās procedūrās, kuru pamatā ir JavaScript. Kļūdas ziņojums, kas parasti tiek parādīts šādos gadījumos, ir šāds: "Saglabātajā procedūrā sāktā aptvēruma transakcija ir nepilnīga, un tā tika atsaukta."

Problēmu novēršanai ir ļoti svarīgi saprast, kā saglabātā procedūra apstrādā izņēmumus. Vairumā gadījumu procedūra sākas ar "SĀKT DARĪJUMU", veic to, un, ja rodas kādas problēmas, tā atceļ darījumu. Šķiet, ka šī standarta plūsma pārtrūkst, ja to apvieno ar izmantotajām versijām Snowflake un Airflow, padarot izstrādātājiem sarežģītu izšķirtspēju.

Šajā rakstā mēs izpētīsim konkrēto problēmu un izskatīsim iespējamos risinājumus, kas var palīdzēt atrisināt šo izpildes problēmu. Novēršot pamatcēloņus un pielāgojot mūsu konfigurāciju, mēs cenšamies izveidot uzticamāku un stabilāku automatizācijas procesu.

Izpratne par sniegpārsliņu glabāšanas procedūru izpildi, izmantojot gaisa plūsmas DAG

Nodrošinātie skripti kalpo kā tilts starp Airflow DAG un Snowflake, ļaujot automatizēt uz JavaScript balstītu saglabāto procedūru palaišanu pakalpojumā Snowflake. Pirmajā skriptā mēs izmantojam SnowflakeOperators lai izsauktu saglabāto procedūru no gaisa plūsmas uzdevuma. Šis operators ir ļoti svarīgs, jo tas abstrahē savienojuma izveides ar Snowflake un SQL priekšrakstu izpildes sarežģītību. Nodrošinot tādus parametrus kā Snowflake savienojuma ID, shēmu un SQL komandu, mēs nodrošinām, ka saglabātā procedūra tiek pareizi izsaukta ar nepieciešamo kontekstu.

Attiecīgā saglabātā procedūra apstrādā kritiskās datu bāzes transakcijas, izmantojot tvēruma transakciju blokus. Šie darījumi ir ļoti svarīgi, lai nodrošinātu, ka vairākas SQL komandas tiek izpildītas kā viena vienība, saglabājot datu integritāti. Konkrēti, skripts mēģina sākt darījumu ar a SĀKT DARĪJUMU, pēc tam veic apņemšanos, ja tas ir veiksmīgs, vai veic atcelšanu kļūdu gadījumā. Kļūdu apstrādes mehānisms ir ļoti svarīgs, jo tas ļauj skriptam atsaukt visas nepilnīgas izmaiņas, ja kaut kas noiet greizi, nodrošinot, ka netiek ierakstīti daļēji dati.

Otrā pieeja, kas izmanto Python sniegpārsla.savienotājs, piedāvā lielāku elastību, ļaujot tiešu mijiedarbību ar Snowflake no Python funkcijas. Šī metode apiet SnowflakeOperator un ļauj jums vairāk kontrolēt savienojumu un darījumu apstrādi. Skripts skaidri atver savienojumu, iniciē darījumu un izsauc saglabāto procedūru. Ja procedūra neizdodas, tā rada izņēmumu, aktivizējot atcelšanu, lai nodrošinātu, ka netiek saglabāti nevēlami dati.

Šī metožu kombinācija parāda divus veidus, kā atrisināt problēmu, kas saistīta ar JavaScript balstītu saglabāto procedūru izpildi Snowflake, izmantojot Airflow. Lai gan pirmā pieeja ir vienkāršāka un cieši integrēta ar Airflow uzdevumu orķestrēšanu, otrā pieeja nodrošina pielāgojamāku un precīzāku kļūdu apstrādes kontroli. Abas pieejas uzsver tvēruma darījumu nozīmi un nepieciešamību pēc atbilstošiem atcelšanas mehānismiem kļūmes gadījumā. Modularizējot šos skriptus, izstrādātāji var tos viegli atkārtoti izmantot dažādos Airflow DAG, vienlaikus saglabājot veiktspēju un nodrošinot datu konsekvenci.

# 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
)

Izpētiet alternatīvas sniegpārsliņu darījumu veikšanai gaisa plūsmā

Viens svarīgs aspekts, kas vēl nav apspriests, ir izmantošanas iespēja Sniegpārsliņas uzdevums funkciju, nevis pilnībā paļauties uz Airflow, lai pārvaldītu saglabātās procedūras. Snowflake Tasks ir iebūvēti plānošanas un izpildes komponenti, kas var automatizēt konkrētus procesus tieši Snowflake. Lai gan Airflow piedāvā plašāku orķestrēšanas jomu, Snowflake Tasks izmantošana kopā ar Airflow ļauj lokalizētāk un efektīvāk izpildīt ar datu bāzi saistītus uzdevumus. Šī iestatīšana var atslogot noteiktus darbus Snowflake, samazinot Airflow DAG slodzi.

Vēl viena svarīga joma, kas jāizpēta, ir integrācija daudzpakāpju darījumi Sniegpārsliņā. Uz JavaScript balstītām procedūrām Snowflake bieži ir nepieciešama rūpīga sarežģītu daudzpakāpju darbību pārvaldība, kas ietver vairākas datu bāzes izmaiņas. Iekļaujot šīs darbības tieši saglabātajā procedūrā, tiek samazināta nepabeigtu darījumu vai atcelšanas iespējamība. Tas prasa rūpīgu pārvaldību darījumu izolācijas līmeņi nodrošināt, ka neviens ārējs process netraucē šo daudzpakāpju darbību izpildi, garantējot datu konsekvenci un novēršot sacensību apstākļus.

Visbeidzot, izmantojot Airflow uzlabotās funkcijas, piemēram, XCom datu pārsūtīšana starp uzdevumiem var uzlabot dinamisko SQL zvanu pārvaldību. Piemēram, tā vietā, lai ierakstītu vērtības glabātajos procedūru izsaukumos, varat dinamiski nodot parametrus, izmantojot XCom. Tas ne tikai palielina jūsu Airflow DAG elastību, bet arī nodrošina mērogojamākus un apkopējamākus risinājumus, organizējot darbplūsmas, kas ietver Snowflake saglabātās procedūras. Padarot visu procesu dinamiskāku, jūs samazinat dublēšanos un uzlabojat efektivitāti.