ਏਅਰਫਲੋ DAGs ਦੁਆਰਾ ਬਰਫ਼ ਦੇ ਫਲੇਕ ਵਿੱਚ JavaScript-ਅਧਾਰਿਤ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

ਏਅਰਫਲੋ ਡੀਏਜੀ ਦੇ ਨਾਲ ਬਰਫ਼ ਦੇ ਫਲੇਕ ਸਟੋਰਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ

ਸਨੋਫਲੇਕ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਲਈ ਏਅਰਫਲੋ DAGs ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, JavaScript-ਅਧਾਰਿਤ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਵਿਲੱਖਣ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਅਸਫਲਤਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਸਨੋਫਲੇਕ ਵਿੱਚ ਸਕੋਪਡ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਇਹ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਫਲਤਾ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਰੋਲਬੈਕ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਪਾਈਥਨ ਸਨੋਫਲੇਕ ਕਨੈਕਟਰ 2.9.0 ਦੇ ਨਾਲ ਏਅਰਫਲੋ 2.5.1 ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਗਲਤੀ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਮੇਲ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਜੋ JavaScript 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਦੇ ਅੰਦਰ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰਦਾ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਾ ਹੈ: "ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸਕੋਪਡ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਅਧੂਰਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵਾਪਸ ਮੋੜ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।"

ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਪਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੀ ਹੈ ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇੱਕ "ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ" ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਕਮਿਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਿਆਰੀ ਪ੍ਰਵਾਹ ਟੁੱਟਦਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਸਨੋਫਲੇਕ ਅਤੇ ਏਅਰਫਲੋ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਇਸ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅੰਤਰੀਵ ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਸਾਡੀ ਸੰਰਚਨਾ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ।

ਏਅਰਫਲੋ ਡੀਏਜੀ ਦੁਆਰਾ ਬਰਫ਼ ਦੇ ਭੰਡਾਰ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਅਮਲ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਏਅਰਫਲੋ ਡੀਏਜੀ ਅਤੇ ਸਨੋਫਲੇਕ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਪੁਲ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਸਨੋਫਲੇਕ ਵਿੱਚ JavaScript-ਅਧਾਰਿਤ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ SnowflakeOperator ਇੱਕ ਏਅਰਫਲੋ ਟਾਸਕ ਦੇ ਅੰਦਰੋਂ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨ ਲਈ। ਇਹ ਓਪਰੇਟਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਨੋਫਲੇਕ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਅਤੇ SQL ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਨੋਫਲੇਕ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ID, ਸਕੀਮਾ, ਅਤੇ SQL ਕਮਾਂਡ ਵਰਗੇ ਮਾਪਦੰਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਕੋਪਡ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਬਲਾਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ SQL ਕਮਾਂਡਾਂ ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਏ ਦੇ ਨਾਲ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਸਫਲ ਹੋਣ 'ਤੇ ਕਮਿਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਰੋਲਬੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਵਿਧੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਧੂਰੀ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਅਨਡੂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਕੁਝ ਗਲਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਕੋਈ ਅੰਸ਼ਕ ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਦੂਜੀ ਪਹੁੰਚ, ਜੋ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ snowflake.connector, ਪਾਈਥਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਦਰੋਂ ਸਨੋਫਲੇਕ ਨਾਲ ਸਿੱਧੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਕੇ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ SnowflakeOperator ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਹੈਂਡਲਿੰਗ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ, ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਅਪਵਾਦ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਰੋਲਬੈਕ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਅਣਚਾਹੇ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਇਹ ਸੁਮੇਲ ਏਅਰਫਲੋ ਦੁਆਰਾ ਸਨੋਫਲੇਕ ਵਿੱਚ JavaScript-ਅਧਾਰਿਤ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੇ ਦੋ ਤਰੀਕੇ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਪਹਿਲੀ ਪਹੁੰਚ ਸਰਲ ਹੈ ਅਤੇ ਏਅਰਫਲੋ ਦੇ ਟਾਸਕ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਦੂਜੀ ਪਹੁੰਚ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਦੋਵੇਂ ਪਹੁੰਚ ਸਕੋਪਡ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਰੋਲਬੈਕ ਵਿਧੀ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਿਊਲਰਾਈਜ਼ ਕਰਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਏਅਰਫਲੋ ਡੀਏਜੀ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ।

# 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
)

ਏਅਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸਨੋਫਲੇਕ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ

ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਅਜੇ ਤੱਕ ਚਰਚਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਵਰਤਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਨੋਫਲੇਕ ਦਾ ਕੰਮ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਏਅਰਫਲੋ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ. ਸਨੋਫਲੇਕ ਟਾਸਕ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਅਤੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਨੋਫਲੇਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਾਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਏਅਰਫਲੋ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦਾਇਰੇ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਏਅਰਫਲੋ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਮੇਲ ਵਿੱਚ ਸਨੋਫਲੇਕ ਟਾਸਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਡੇਟਾਬੇਸ-ਸਬੰਧਤ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਸਥਾਨਿਕ, ਕੁਸ਼ਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕੁਝ ਖਾਸ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਨੋਫਲੇਕ 'ਤੇ ਆਫਲੋਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਏਅਰਫਲੋ DAGs 'ਤੇ ਲੋਡ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕ ਹੋਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੇਤਰ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਹੈ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ Snowflake ਵਿੱਚ. ਸਨੋਫਲੇਕ ਵਿੱਚ JavaScript-ਅਧਾਰਿਤ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਲਈ ਅਕਸਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਡਾਟਾਬੇਸ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਅਧੂਰੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਜਾਂ ਰੋਲਬੈਕ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੇ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਪੱਧਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇਹਨਾਂ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਦਖਲ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਨਸਲ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਏਅਰਫਲੋ ਦੀਆਂ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਕਸ.ਕਾਮ ਕੰਮਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਗਤੀਸ਼ੀਲ SQL ਕਾਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹਾਰਡਕੋਡਿੰਗ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ XCom ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਾਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਡੇ ਏਅਰਫਲੋ DAGs ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਬਲਕਿ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਟ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਵਧੇਰੇ ਸਕੇਲੇਬਲ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਯੋਗ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਵੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਨੋਫਲੇਕ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਹੋਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਬਣਾ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ।