एअरफ्लो DAGs द्वारे स्नोफ्लेकमध्ये JavaScript-आधारित संग्रहित प्रक्रिया कार्यान्वित करण्याची आव्हाने

एअरफ्लो DAGs सह स्नोफ्लेक संचयित प्रक्रियांमध्ये अंमलबजावणीच्या अपयशांना संबोधित करणे

स्नोफ्लेकवर प्रक्रिया स्वयंचलित करण्यासाठी एअरफ्लो DAGs सह काम करताना, JavaScript-आधारित संचयित प्रक्रिया कार्यान्वित करणे अद्वितीय आव्हाने सादर करू शकतात. विकासकांना आढळणारी एक सामान्य समस्या म्हणजे व्यवहार अयशस्वी, विशेषत: स्नोफ्लेकमध्ये स्कोप केलेले व्यवहार वापरताना. हा एक गंभीर अडथळा आहे, कारण अयशस्वी होण्यामुळे व्यवहाराचा रोलबॅक होतो, वर्कफ्लोमध्ये व्यत्यय येतो.

पायथन स्नोफ्लेक कनेक्टर 2.9.0 च्या संयोगाने एअरफ्लो 2.5.1 वापरताना त्रुटी अधिक प्रचलित होते. हे संयोजन JavaScript वर अवलंबून असलेल्या संचयित प्रक्रियेमधील व्यवहार हाताळताना समस्या निर्माण करत असल्याचे दिसते. या प्रकरणांमध्ये सामान्यतः दिसणारा एरर मेसेज असा आहे: "संग्रहित प्रक्रियेमध्ये सुरू केलेला स्कोप केलेला व्यवहार अपूर्ण आहे आणि तो परत आणला गेला आहे."

संचयित प्रक्रिया अपवाद कसे हाताळते हे समजून घेणे समस्यानिवारणासाठी महत्त्वाचे आहे. बऱ्याच प्रकरणांमध्ये, प्रक्रिया "प्रारंभ ट्रान्झॅक्शन" ने सुरू होते, ती कमिट करते आणि काही समस्या उद्भवल्यास, ते व्यवहार मागे घेते. वापरात असलेल्या स्नोफ्लेक आणि एअरफ्लो आवृत्त्यांसह एकत्रित केल्यावर हा मानक प्रवाह खंडित होताना दिसतो, ज्यामुळे विकासकांसाठी रिझोल्यूशन अवघड होते.

या लेखात, आम्ही विशिष्ट समस्येचे अन्वेषण करू आणि संभाव्य उपायांचे परीक्षण करू जे या अंमलबजावणीच्या समस्येचे निराकरण करण्यात मदत करू शकतात. मूळ कारणे संबोधित करून आणि आमचे कॉन्फिगरेशन समायोजित करून, अधिक विश्वासार्ह आणि मजबूत ऑटोमेशन प्रक्रिया तयार करण्याचे आमचे ध्येय आहे.

एअरफ्लो DAGs द्वारे स्नोफ्लेक संचयित प्रक्रियांची अंमलबजावणी समजून घेणे

प्रदान केलेल्या स्क्रिप्ट्स एअरफ्लो DAGs आणि स्नोफ्लेक दरम्यान एक पूल म्हणून काम करतात, स्नोफ्लेकमध्ये JavaScript-आधारित संचयित प्रक्रिया चालवण्याचे ऑटोमेशन सक्षम करतात. पहिल्या स्क्रिप्टमध्ये, आम्ही वापरतो स्नोफ्लेक ऑपरेटर एअरफ्लो टास्कमधून संग्रहित प्रक्रिया कॉल करण्यासाठी. हा ऑपरेटर महत्त्वाचा आहे कारण तो स्नोफ्लेकशी कनेक्ट होण्याच्या आणि SQL स्टेटमेंट्स कार्यान्वित करण्याच्या गुंतागुंतीचे सार करतो. स्नोफ्लेक कनेक्शन आयडी, स्कीमा आणि SQL कमांड यासारखे पॅरामीटर्स प्रदान करून, आम्ही सुनिश्चित करतो की संग्रहित प्रक्रिया आवश्यक संदर्भासह योग्यरित्या सुरू केली आहे.

प्रश्नातील संग्रहित प्रक्रिया स्कोप्ड ट्रान्झॅक्शन ब्लॉक्सचा वापर करून गंभीर डेटाबेस व्यवहार हाताळते. डेटा अखंडता जपून एकाधिक SQL कमांड एक युनिट म्हणून कार्यान्वित होतात याची खात्री करण्यासाठी हे व्यवहार महत्त्वपूर्ण आहेत. विशेषतः, स्क्रिप्ट अ सह व्यवहार सुरू करण्याचा प्रयत्न करते व्यवहार सुरू करा, नंतर यशस्वी झाल्यास कमिट करते किंवा त्रुटी आढळल्यास रोलबॅक करते. त्रुटी हाताळण्याची यंत्रणा महत्त्वाची आहे, कारण ती स्क्रिप्टला काही चूक झाल्यास कोणतेही अपूर्ण बदल पूर्ववत करण्यास अनुमती देते, कोणताही आंशिक डेटा लिहिला जाणार नाही याची खात्री करून.

दुसरा दृष्टिकोन, जो पायथनचा वापर करतो snowflake.connector, Python फंक्शनमधून स्नोफ्लेकशी थेट संवाद साधण्याची परवानगी देऊन अधिक लवचिकता प्रदान करते. ही पद्धत SnowflakeOperator ला बायपास करते आणि तुम्हाला कनेक्शन आणि व्यवहार हाताळणीवर अधिक नियंत्रण ठेवू देते. स्क्रिप्ट स्पष्टपणे कनेक्शन उघडते, व्यवहार सुरू करते आणि संग्रहित प्रक्रियेस कॉल करते. प्रक्रिया अयशस्वी झाल्यास, तो एक अपवाद वाढवतो, कोणताही अवांछित डेटा जतन केला जाणार नाही याची खात्री करण्यासाठी रोलबॅक ट्रिगर करतो.

पद्धतींचे हे संयोजन एअरफ्लोद्वारे स्नोफ्लेकमध्ये JavaScript-आधारित संचयित प्रक्रिया कार्यान्वित करण्याच्या समस्येचे निराकरण करण्याचे दोन मार्ग प्रदर्शित करते. पहिला दृष्टीकोन एअरफ्लोच्या टास्क ऑर्केस्ट्रेशनसह सोपा आणि घट्टपणे समाकलित केलेला असताना, दुसरा दृष्टीकोन त्रुटी हाताळणीचे अधिक सानुकूल आणि सूक्ष्म नियंत्रण प्रदान करतो. दोन्ही पध्दती स्कोप्ड व्यवहारांचे महत्त्व आणि अयशस्वी झाल्यास योग्य रोलबॅक यंत्रणेच्या गरजेवर भर देतात. या स्क्रिप्ट्सचे मॉड्युलरायझेशन करून, डेव्हलपर कार्यप्रदर्शन राखून आणि डेटा सुसंगतता सुनिश्चित करून विविध एअरफ्लो DAGs वर सहजपणे त्यांचा पुन्हा वापर करू शकतात.

# 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

१

एअरफ्लोमध्ये स्नोफ्लेक व्यवहार हाताळण्यासाठी पर्याय शोधत आहे

एक महत्त्वाचा पैलू ज्यावर अद्याप चर्चा केली गेली नाही ती वापरण्याची शक्यता आहे स्नोफ्लेकचे कार्य संग्रहित प्रक्रिया व्यवस्थापित करण्यासाठी पूर्णपणे एअरफ्लोवर अवलंबून राहण्याऐवजी वैशिष्ट्य. स्नोफ्लेक टास्क अंगभूत शेड्यूलिंग आणि अंमलबजावणी घटक आहेत जे थेट स्नोफ्लेकमध्ये विशिष्ट प्रक्रिया स्वयंचलित करू शकतात. एअरफ्लो एक व्यापक ऑर्केस्ट्रेशन स्कोप ऑफर करते, एअरफ्लोच्या संयोजनात स्नोफ्लेक टास्क वापरणे डेटाबेस-संबंधित कार्यांची अधिक स्थानिकीकृत, कार्यक्षम अंमलबजावणी करण्यास अनुमती देते. हे सेटअप एअरफ्लो DAGs वरील भार कमी करून स्नोफ्लेकवर काही नोकऱ्या ऑफलोड करू शकते.

अन्वेषण करण्यासाठी आणखी एक महत्त्वपूर्ण क्षेत्र म्हणजे एकत्रीकरण बहु-चरण व्यवहार स्नोफ्लेक मध्ये. स्नोफ्लेकमधील JavaScript-आधारित संचयित प्रक्रियेसाठी बऱ्याचदा अनेक डेटाबेस बदलांचा समावेश असलेल्या जटिल बहु-चरण ऑपरेशन्सचे काळजीपूर्वक व्यवस्थापन आवश्यक असते. संचयित प्रक्रियेमध्ये या चरणांचा थेट समावेश करून, तुम्ही अपूर्ण व्यवहार किंवा रोलबॅकची शक्यता कमी करता. यासाठी काळजीपूर्वक व्यवस्थापन आवश्यक आहे व्यवहार अलगाव पातळी या बहु-चरण ऑपरेशन्सच्या अंमलबजावणीमध्ये कोणतीही बाह्य प्रक्रिया व्यत्यय आणत नाही याची खात्री करण्यासाठी, डेटाच्या सुसंगततेची हमी देते आणि शर्यतीच्या परिस्थितीस प्रतिबंध करते.

शेवटी, एअरफ्लोच्या प्रगत वैशिष्ट्यांचा लाभ घेणे जसे की XCom टास्क दरम्यान डेटा पास करणे तुम्ही डायनॅमिक एसक्यूएल कॉल कसे व्यवस्थापित करू शकता ते वाढवू शकते. उदाहरणार्थ, तुमच्या संग्रहित प्रक्रिया कॉलमध्ये हार्डकोडिंग मूल्यांऐवजी, तुम्ही XCom वापरून पॅरामीटर्स डायनॅमिकपणे पास करू शकता. हे केवळ तुमच्या एअरफ्लो DAGs ची लवचिकता वाढवत नाही तर स्नोफ्लेक संचयित प्रक्रियांचा समावेश असलेल्या वर्कफ्लोचे आयोजन करताना अधिक स्केलेबल आणि देखभाल करण्यायोग्य उपायांसाठी देखील अनुमती देते. संपूर्ण प्रक्रिया अधिक गतिमान करून, तुम्ही रिडंडंसी कमी करता आणि कार्यक्षमता सुधारता.