Uitdagingen bij het uitvoeren van op JavaScript gebaseerde opgeslagen procedures in Snowflake via Airflow DAG's

Het aanpakken van uitvoeringsfouten in in Snowflake opgeslagen procedures met Airflow DAG's

Bij het werken met Airflow DAG's om processen op Snowflake te automatiseren, kan het uitvoeren van op JavaScript gebaseerde opgeslagen procedures unieke uitdagingen met zich meebrengen. Een veelvoorkomend probleem dat ontwikkelaars tegenkomen is het mislukken van transacties, vooral bij het gebruik van scoped-transacties in Snowflake. Dit is een cruciaal obstakel, omdat de mislukking leidt tot het terugdraaien van de transactie, waardoor de workflows worden verstoord.

De fout komt vaker voor bij gebruik van Airflow 2.5.1 in combinatie met de Python Snowflake-connector 2.9.0. Deze combinatie lijkt problemen te veroorzaken bij het afhandelen van transacties binnen opgeslagen procedures, die afhankelijk zijn van JavaScript. De foutmelding die vaak in deze gevallen wordt weergegeven, is: "De beoogde transactie die in de opgeslagen procedure is gestart, is onvolledig en is teruggedraaid."

Begrijpen hoe de opgeslagen procedure omgaat met uitzonderingen is essentieel voor het oplossen van problemen. In de meeste gevallen begint de procedure met een "BEGIN TRANSACTIE", wordt deze vastgelegd en als er zich problemen voordoen, wordt de transactie teruggedraaid. Deze standaardstroom lijkt te breken in combinatie met de Snowflake- en Airflow-versies die in gebruik zijn, waardoor resolutie lastig wordt voor ontwikkelaars.

In dit artikel zullen we het specifieke probleem onderzoeken en mogelijke oplossingen onderzoeken die dit uitvoeringsprobleem kunnen helpen oplossen. Door de onderliggende oorzaken aan te pakken en onze configuratie aan te passen, streven we naar een betrouwbaarder en robuuster automatiseringsproces.

Inzicht in de uitvoering van in Snowflake opgeslagen procedures via Airflow DAG's

De meegeleverde scripts dienen als brug tussen Airflow DAG's en Snowflake, waardoor de automatisering van het uitvoeren van op JavaScript gebaseerde opgeslagen procedures in Snowflake mogelijk wordt gemaakt. In het eerste script gebruiken we de SneeuwvlokOperator om de opgeslagen procedure aan te roepen vanuit een Airflow-taak. Deze operator is van cruciaal belang omdat het de complexiteit van het verbinden met Snowflake en het uitvoeren van SQL-instructies wegneemt. Door parameters zoals de Snowflake-verbindings-ID, het schema en de SQL-opdracht op te geven, zorgen we ervoor dat de opgeslagen procedure correct wordt aangeroepen met de noodzakelijke context.

De opgeslagen procedure in kwestie handelt kritieke databasetransacties af met behulp van transactieblokken met bereik. Deze transacties zijn cruciaal om ervoor te zorgen dat meerdere SQL-opdrachten als één eenheid worden uitgevoerd, waardoor de gegevensintegriteit behouden blijft. Concreet probeert het script een transactie te starten met a BEGIN TRANSACTIE, en voert vervolgens een commit uit als dit lukt, of voert een rollback uit in geval van fouten. Het mechanisme voor foutafhandeling is van cruciaal belang, omdat het het script in staat stelt onvolledige wijzigingen ongedaan te maken als er iets misgaat, zodat er geen gedeeltelijke gegevens worden geschreven.

De tweede benadering, die Python's gebruikt sneeuwvlokconnector, biedt meer flexibiliteit door directe interactie met Snowflake mogelijk te maken vanuit een Python-functie. Deze methode omzeilt de SnowflakeOperator en geeft u meer controle over de verbinding en transactieafhandeling. Het script opent expliciet een verbinding, initieert de transactie en roept de opgeslagen procedure aan. Als de procedure mislukt, ontstaat er een uitzondering, waardoor een rollback wordt geactiveerd om ervoor te zorgen dat er geen ongewenste gegevens worden opgeslagen.

Deze combinatie van methoden demonstreert twee manieren om het probleem op te lossen van het uitvoeren van op JavaScript gebaseerde opgeslagen procedures in Snowflake via Airflow. Hoewel de eerste benadering eenvoudiger is en nauwer is geïntegreerd met de taakorkestratie van Airflow, biedt de tweede benadering een meer aanpasbare en fijnmazige controle over de foutafhandeling. Beide benaderingen benadrukken het belang van gegroepeerde transacties en de noodzaak van goede terugdraaimechanismen in geval van mislukking. Door deze scripts te modulariseren, kunnen ontwikkelaars ze eenvoudig hergebruiken in verschillende Airflow DAG's, terwijl de prestaties behouden blijven en de gegevensconsistentie wordt gewaarborgd.

# 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
)

Onderzoek naar alternatieven voor het afhandelen van sneeuwvloktransacties in de luchtstroom

Een belangrijk aspect dat nog niet is besproken, is de mogelijkheid tot gebruik De taak van Sneeuwvlok functie in plaats van volledig op Airflow te vertrouwen om opgeslagen procedures te beheren. Snowflake-taken zijn ingebouwde plannings- en uitvoeringscomponenten die specifieke processen rechtstreeks binnen Snowflake kunnen automatiseren. Hoewel Airflow een breder orkestratiebereik biedt, zorgt het gebruik van Snowflake Tasks in combinatie met Airflow voor een meer gelokaliseerde, efficiënte uitvoering van databasegerelateerde taken. Deze opstelling kan bepaalde taken naar Snowflake overbrengen, waardoor de belasting van Airflow DAG's wordt verminderd.

Een ander cruciaal gebied om te onderzoeken is de integratie van transacties in meerdere stappen in Sneeuwvlok. Op JavaScript gebaseerde opgeslagen procedures in Snowflake vereisen vaak een zorgvuldig beheer van complexe meerstapsbewerkingen waarbij meerdere databasewijzigingen betrokken zijn. Door deze stappen rechtstreeks in de opgeslagen procedure op te nemen, minimaliseert u de kans op onvolledige transacties of terugdraaiingen. Dit vergt een zorgvuldig beheer van transactie-isolatieniveaus om ervoor te zorgen dat geen enkel extern proces de uitvoering van deze meerstapsbewerkingen verstoort, waardoor gegevensconsistentie wordt gegarandeerd en racecondities worden voorkomen.

Ten slotte wordt gebruik gemaakt van de geavanceerde functies van Airflow, zoals XCom Het doorgeven van gegevens tussen taken kan de manier verbeteren waarop u dynamische SQL-aanroepen beheert. In plaats van waarden hard te coderen in uw opgeslagen procedureaanroepen, kunt u bijvoorbeeld parameters dynamisch doorgeven met behulp van XCom. Dit vergroot niet alleen de flexibiliteit van uw Airflow DAG's, maar maakt ook beter schaalbare en onderhoudbare oplossingen mogelijk bij het orkestreren van workflows waarbij in Snowflake opgeslagen procedures betrokken zijn. Door het hele proces dynamischer te maken, verminder je redundantie en verbeter je de efficiëntie.