Wyzwania związane z wykonywaniem procedur składowanych opartych na JavaScript w Snowflake za pośrednictwem DAG przepływu powietrza

Rozwiązywanie problemów z błędami wykonania w procedurach składowanych w płatkach śniegu za pomocą DAG przepływu powietrza

Podczas pracy z DAGami Airflow w celu automatyzacji procesów w Snowflake wykonywanie procedur składowanych opartych na JavaScript może wiązać się z wyjątkowymi wyzwaniami. Jednym z częstych problemów napotykanych przez programistów jest błąd transakcji, szczególnie w przypadku korzystania z transakcji o określonym zakresie w Snowflake. Jest to krytyczna przeszkoda, ponieważ awaria prowadzi do wycofania transakcji, zakłócając przepływ pracy.

Błąd staje się bardziej powszechny w przypadku korzystania z Airflow 2.5.1 w połączeniu ze złączem Python Snowflake 2.9.0. Wydaje się, że ta kombinacja powoduje problemy z obsługą transakcji w ramach procedur przechowywanych, które opierają się na JavaScript. W takich przypadkach często pojawia się komunikat o błędzie: „Transakcja o określonym zakresie rozpoczęta w procedurze składowanej jest niekompletna i została wycofana”.

Zrozumienie, w jaki sposób procedura składowana obsługuje wyjątki, jest niezbędne do rozwiązywania problemów. W większości przypadków procedura rozpoczyna się od „ROZPOCZĘCIA TRANSAKCJI”, zatwierdza ją, a jeśli pojawią się jakiekolwiek problemy, wycofuje transakcję. Ten standardowy przepływ wydaje się załamywać w połączeniu z używanymi wersjami Snowflake i Airflow, co utrudnia programistom rozwiązywanie problemów.

W tym artykule zbadamy konkretny problem i sprawdzimy potencjalne rozwiązania, które mogą pomóc w rozwiązaniu tego problemu z wykonaniem. Zajmując się podstawowymi przyczynami i dostosowując naszą konfigurację, naszym celem jest stworzenie bardziej niezawodnego i solidnego procesu automatyzacji.

Zrozumienie wykonywania procedur przechowywanych w płatkach śniegu za pośrednictwem DAG przepływu powietrza

Dostarczone skrypty służą jako pomost pomiędzy DAG-ami Airflow i Snowflake, umożliwiając automatyzację uruchamiania procedur składowanych opartych na JavaScript w Snowflake. W pierwszym skrypcie używamy Operator płatka śniegu aby wywołać procedurę składowaną z poziomu zadania Airflow. Ten operator jest kluczowy, ponieważ eliminuje złożoność łączenia się z Snowflake i wykonywania instrukcji SQL. Udostępniając parametry, takie jak identyfikator połączenia Snowflake, schemat i polecenie SQL, zapewniamy, że procedura składowana zostanie wywołana poprawnie z niezbędnym kontekstem.

Procedura składowana, o której mowa, obsługuje krytyczne transakcje bazy danych przy użyciu bloków transakcji o określonym zakresie. Transakcje te mają kluczowe znaczenie dla zapewnienia, że ​​wiele poleceń SQL będzie wykonywanych jako jedna jednostka, zachowując integralność danych. W szczególności skrypt próbuje rozpocząć transakcję za pomocą pliku ROZPOCZNIJ TRANSAKCJĘ, następnie zatwierdza, jeśli się powiedzie, lub wykonuje wycofywanie w przypadku błędów. Mechanizm obsługi błędów jest niezbędny, ponieważ pozwala skryptowi cofnąć wszelkie niekompletne zmiany, jeśli coś pójdzie nie tak, zapewniając, że nie zostaną zapisane żadne częściowe dane.

Drugie podejście, które wykorzystuje Python złącze płatka śniegu, oferuje większą elastyczność, umożliwiając bezpośrednią interakcję z Snowflake z poziomu funkcji Pythona. Ta metoda omija SnowflakeOperator i pozwala mieć większą kontrolę nad połączeniem i obsługą transakcji. Skrypt jawnie otwiera połączenie, inicjuje transakcję i wywołuje procedurę składowaną. Jeśli procedura zakończy się niepowodzeniem, zgłosi wyjątek, uruchamiając wycofanie, aby upewnić się, że nie zostaną zapisane żadne niepożądane dane.

Ta kombinacja metod demonstruje dwa sposoby rozwiązania problemu wykonywania procedur składowanych opartych na JavaScript w Snowflake za pośrednictwem Airflow. Podczas gdy pierwsze podejście jest prostsze i ściśle zintegrowane z orkiestracją zadań Airflow, drugie podejście zapewnia bardziej konfigurowalną i precyzyjną kontrolę obsługi błędów. Obydwa podejścia podkreślają znaczenie transakcji o określonym zakresie i potrzebę odpowiednich mechanizmów wycofywania zmian w przypadku niepowodzenia. Modularyzując te skrypty, programiści mogą z łatwością ponownie wykorzystywać je w różnych DAGach Airflow, zachowując jednocześnie wydajność i zapewniając spójność danych.

# 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
)

Odkrywanie alternatyw dla obsługi transakcji płatków śniegu w przepływie powietrza

Ważnym aspektem, który nie został jeszcze omówiony, jest możliwość wykorzystania Zadanie Płatka Śniegu zamiast całkowicie polegać na Airflow do zarządzania procedurami przechowywanymi. Zadania Snowflake to wbudowane komponenty do planowania i wykonywania, które mogą automatyzować określone procesy bezpośrednio w Snowflake. Chociaż Airflow oferuje szerszy zakres orkiestracji, użycie zadań Snowflake w połączeniu z Airflow pozwala na bardziej zlokalizowane i wydajne wykonywanie zadań związanych z bazami danych. Ta konfiguracja może przenieść niektóre zadania do Snowflake, zmniejszając obciążenie DAG Airflow.

Kolejnym krytycznym obszarem do zbadania jest integracja transakcje wieloetapowe w Płatku Śniegu. Procedury składowane oparte na JavaScript w Snowflake często wymagają ostrożnego zarządzania złożonymi, wieloetapowymi operacjami, które obejmują kilka zmian w bazie danych. Włączając te kroki bezpośrednio do procedury składowanej, minimalizujesz ryzyko niekompletnych transakcji lub wycofania transakcji. Wymaga to ostrożnego zarządzania poziomy izolacji transakcji aby upewnić się, że żaden proces zewnętrzny nie zakłóca wykonywania tych wieloetapowych operacji, gwarantując spójność danych i zapobiegając warunkom wyścigowym.

Wreszcie, wykorzystanie zaawansowanych funkcji Airflow, takich jak XCom przekazywanie danych pomiędzy zadaniami może usprawnić zarządzanie dynamicznymi wywołaniami SQL. Na przykład zamiast kodować wartości w wywołaniach procedur składowanych, możesz dynamicznie przekazywać parametry za pomocą XCom. To nie tylko zwiększa elastyczność DAG Airflow, ale także pozwala na bardziej skalowalne i łatwiejsze w utrzymaniu rozwiązania podczas organizowania przepływów pracy obejmujących procedury składowane Snowflake. Zwiększając dynamikę całego procesu, zmniejszasz redundancję i poprawiasz wydajność.