Cabaran Melaksanakan Prosedur Tersimpan Berasaskan JavaScript dalam Kepingan Salji melalui DAG Aliran Udara

Menangani Kegagalan Pelaksanaan dalam Prosedur Tersimpan Kepingan Salji dengan DAG Aliran Udara

Apabila bekerja dengan Airflow DAGs untuk mengautomasikan proses pada Snowflake, melaksanakan prosedur tersimpan berasaskan JavaScript boleh memberikan cabaran yang unik. Satu isu biasa yang dihadapi oleh pembangun ialah kegagalan transaksi, terutamanya apabila menggunakan transaksi berskop dalam Snowflake. Ini adalah halangan kritikal, kerana kegagalan membawa kepada pemulangan semula transaksi, mengganggu aliran kerja.

Ralat menjadi lebih berleluasa apabila menggunakan Airflow 2.5.1 bersama-sama dengan penyambung Python Snowflake 2.9.0. Gabungan ini nampaknya mencetuskan isu dengan pengendalian transaksi dalam prosedur tersimpan, yang bergantung pada JavaScript. Mesej ralat yang biasa dilihat dalam kes ini ialah: "Transaksi berskop yang dimulakan dalam prosedur tersimpan tidak lengkap dan ia telah digulung semula."

Memahami cara prosedur tersimpan mengendalikan pengecualian adalah penting untuk menyelesaikan masalah. Dalam kebanyakan kes, prosedur bermula dengan "MULAKAN TRANSAKSI", melaksanakannya, dan jika timbul sebarang isu, ia melancarkan urus niaga tersebut. Aliran standard ini nampaknya pecah apabila digabungkan dengan versi Snowflake dan Airflow yang sedang digunakan, menjadikan resolusi sukar untuk pembangun.

Dalam artikel ini, kami akan meneroka masalah khusus dan mengkaji kemungkinan penyelesaian yang boleh membantu menyelesaikan isu pelaksanaan ini. Dengan menangani punca asas dan melaraskan konfigurasi kami, kami menyasarkan untuk mencipta proses automasi yang lebih dipercayai dan mantap.

Memahami Pelaksanaan Prosedur Tersimpan Kepingan Salji melalui DAG Aliran Udara

Skrip yang disediakan berfungsi sebagai jambatan antara DAG Aliran Udara dan Snowflake, membolehkan automasi menjalankan prosedur tersimpan berasaskan JavaScript dalam Snowflake. Dalam skrip pertama, kami menggunakan Pengendali Kepingan Salji untuk memanggil prosedur tersimpan dari dalam tugas Aliran Udara. Pengendali ini penting kerana ia mengabstraksikan kerumitan menyambung ke Snowflake dan melaksanakan pernyataan SQL. Dengan menyediakan parameter seperti ID sambungan Snowflake, skema dan arahan SQL, kami memastikan prosedur yang disimpan digunakan dengan betul dengan konteks yang diperlukan.

Prosedur tersimpan yang dimaksudkan mengendalikan transaksi pangkalan data kritikal menggunakan blok transaksi berskop. Urus niaga ini adalah penting untuk memastikan bahawa berbilang perintah SQL dilaksanakan sebagai satu unit, memelihara integriti data. Khususnya, skrip cuba untuk memulakan transaksi dengan a MULAKAN TRANSAKSI, kemudian melakukan jika berjaya, atau melakukan rollback sekiranya berlaku ralat. Mekanisme pengendalian ralat adalah penting, kerana ia membolehkan skrip membuat asal sebarang perubahan yang tidak lengkap jika berlaku kesilapan, memastikan tiada data separa ditulis.

Pendekatan kedua, yang menggunakan Python's kepingan salji.penyambung, menawarkan lebih fleksibiliti dengan membenarkan interaksi langsung dengan Snowflake dari dalam fungsi Python. Kaedah ini memintas SnowflakeOperator dan membolehkan anda mempunyai lebih kawalan ke atas sambungan dan pengendalian transaksi. Skrip secara eksplisit membuka sambungan, memulakan transaksi dan memanggil prosedur yang disimpan. Jika prosedur gagal, ia menimbulkan pengecualian, mencetuskan rollback untuk memastikan tiada data yang tidak diingini disimpan.

Gabungan kaedah ini menunjukkan dua cara untuk menyelesaikan masalah melaksanakan prosedur tersimpan berasaskan JavaScript dalam Snowflake melalui Aliran Udara. Walaupun pendekatan pertama lebih mudah dan terintegrasi rapat dengan orkestrasi tugas Airflow, pendekatan kedua menyediakan kawalan pengendalian ralat yang lebih boleh disesuaikan dan terperinci. Kedua-dua pendekatan menekankan kepentingan urus niaga berskop dan keperluan untuk mekanisme rollback yang betul sekiranya berlaku kegagalan. Dengan memodulasi skrip ini, pembangun boleh menggunakannya semula dengan mudah merentas pelbagai DAG Aliran Udara sambil mengekalkan prestasi dan memastikan konsistensi data.

# 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
)

Meneroka Alternatif untuk Mengendalikan Transaksi Kepingan Salji dalam Aliran Udara

Satu aspek penting yang belum dibincangkan lagi ialah kemungkinan menggunakan Tugasan Snowflake ciri dan bukannya bergantung sepenuhnya pada Aliran Udara untuk mengurus prosedur tersimpan. Snowflake Tasks ialah komponen penjadualan dan pelaksanaan terbina dalam yang boleh mengautomasikan proses tertentu secara langsung dalam Snowflake. Walaupun Airflow menawarkan skop orkestrasi yang lebih luas, menggunakan Snowflake Tasks dalam kombinasi dengan Airflow membolehkan pelaksanaan tugas berkaitan pangkalan data yang lebih setempat dan cekap. Persediaan ini boleh memuatkan kerja tertentu ke Snowflake, mengurangkan beban pada DAG Aliran Udara.

Satu lagi bidang kritikal untuk diterokai ialah penyepaduan transaksi pelbagai langkah dalam Snowflake. Prosedur tersimpan berasaskan JavaScript dalam Snowflake selalunya memerlukan pengurusan yang teliti bagi operasi berbilang langkah yang kompleks yang melibatkan beberapa perubahan pangkalan data. Dengan memasukkan langkah-langkah ini ke dalam prosedur tersimpan secara langsung, anda meminimumkan kemungkinan transaksi yang tidak lengkap atau penarikan balik. Ini memerlukan pengurusan yang teliti tahap pengasingan transaksi untuk memastikan tiada proses luaran yang mengganggu pelaksanaan operasi berbilang langkah ini, menjamin ketekalan data dan mencegah keadaan perlumbaan.

Akhir sekali, memanfaatkan ciri lanjutan Aliran Udara seperti XCom untuk menghantar data antara tugas boleh meningkatkan cara anda mengurus panggilan SQL dinamik. Sebagai contoh, bukannya nilai pengekodan keras ke dalam panggilan prosedur tersimpan anda, anda boleh menghantar parameter secara dinamik menggunakan XCom. Ini bukan sahaja meningkatkan fleksibiliti DAG Aliran Udara anda tetapi juga membolehkan penyelesaian yang lebih berskala dan boleh diselenggara apabila mengatur aliran kerja yang melibatkan prosedur disimpan Snowflake. Dengan menjadikan keseluruhan proses lebih dinamik, anda mengurangkan lebihan dan meningkatkan kecekapan.