Desafios na execução de procedimentos armazenados baseados em JavaScript no Snowflake por meio de Airflow DAGs

Lidando com falhas de execução em procedimentos armazenados do Snowflake com Airflow DAGs

Ao trabalhar com DAGs Airflow para automatizar processos no Snowflake, a execução de procedimentos armazenados baseados em JavaScript pode apresentar desafios únicos. Um problema comum que os desenvolvedores encontram é a falha na transação, especialmente ao usar transações com escopo definido no Snowflake. Este é um obstáculo crítico, pois a falha leva à reversão da transação, interrompendo os fluxos de trabalho.

O erro se torna mais prevalente ao usar o Airflow 2.5.1 em conjunto com o conector Python Snowflake 2.9.0. Essa combinação parece desencadear problemas no tratamento de transações em procedimentos armazenados, que dependem de JavaScript. A mensagem de erro comumente vista nesses casos é: "A transação com escopo iniciado no procedimento armazenado está incompleta e foi revertida."

Compreender como o procedimento armazenado lida com exceções é vital para a solução de problemas. Na maioria dos casos, o procedimento começa com um “BEGIN TRANSACTION”, confirma-o e, se surgir algum problema, reverte a transação. Esse fluxo padrão parece quebrar quando combinado com as versões Snowflake e Airflow em uso, tornando a resolução complicada para os desenvolvedores.

Neste artigo, exploraremos o problema específico e examinaremos possíveis soluções que podem ajudar a resolver esse problema de execução. Ao abordar as causas subjacentes e ajustar a nossa configuração, pretendemos criar um processo de automação mais confiável e robusto.

Compreendendo a execução de procedimentos armazenados do Snowflake por meio de DAGs do Airflow

Os scripts fornecidos servem como uma ponte entre os DAGs do Airflow e o Snowflake, permitindo a automação da execução de procedimentos armazenados baseados em JavaScript no Snowflake. No primeiro script, utilizamos o Operador Floco de Neve para chamar o procedimento armazenado de dentro de uma tarefa do Airflow. Este operador é crucial porque abstrai as complexidades da conexão com o Snowflake e da execução de instruções SQL. Ao fornecer parâmetros como ID de conexão do Snowflake, esquema e comando SQL, garantimos que o procedimento armazenado seja invocado corretamente com o contexto necessário.

O procedimento armazenado em questão lida com transações críticas de banco de dados usando blocos de transação com escopo definido. Essas transações são cruciais para garantir que vários comandos SQL sejam executados como uma unidade, preservando a integridade dos dados. Especificamente, o script tenta iniciar uma transação com um INICIAR TRANSAÇÃOe, em seguida, confirma se for bem-sucedido ou executa uma reversão em caso de erros. O mecanismo de tratamento de erros é vital, pois permite ao script desfazer quaisquer alterações incompletas se algo der errado, garantindo que nenhum dado parcial seja gravado.

A segunda abordagem, que usa Python floco de neve.connector, oferece mais flexibilidade ao permitir a interação direta com o Snowflake de dentro de uma função Python. Este método ignora o SnowflakeOperator e permite que você tenha mais controle sobre a conexão e o tratamento de transações. O script abre explicitamente uma conexão, inicia a transação e chama o procedimento armazenado. Se o procedimento falhar, ele gerará uma exceção, acionando uma reversão para garantir que nenhum dado indesejado seja salvo.

Esta combinação de métodos demonstra duas maneiras de resolver o problema de execução de procedimentos armazenados baseados em JavaScript no Snowflake via Airflow. Embora a primeira abordagem seja mais simples e totalmente integrada à orquestração de tarefas do Airflow, a segunda abordagem fornece um controle de tratamento de erros mais personalizável e refinado. Ambas as abordagens enfatizam a importância das transações com escopo definido e a necessidade de mecanismos de reversão adequados em caso de falha. Ao modularizar esses scripts, os desenvolvedores podem reutilizá-los facilmente em vários DAGs Airflow, mantendo o desempenho e garantindo a consistência dos dados.

# 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
)

Explorando alternativas para lidar com transações Snowflake no Airflow

Um aspecto importante que ainda não foi discutido é a possibilidade de utilização Tarefa do floco de neve recurso em vez de depender inteiramente do Airflow para gerenciar procedimentos armazenados. As tarefas do Snowflake são componentes integrados de agendamento e execução que podem automatizar processos específicos diretamente no Snowflake. Embora o Airflow ofereça um escopo de orquestração mais amplo, o uso do Snowflake Tasks em combinação com o Airflow permite uma execução mais localizada e eficiente de tarefas relacionadas ao banco de dados. Essa configuração pode descarregar determinados trabalhos para o Snowflake, reduzindo a carga nos DAGs do Airflow.

Outra área crítica a explorar é a integração de transações em várias etapas em floco de neve. Os procedimentos armazenados baseados em JavaScript no Snowflake geralmente exigem gerenciamento cuidadoso de operações complexas de várias etapas que envolvem diversas alterações no banco de dados. Ao incorporar essas etapas diretamente no procedimento armazenado, você minimiza as chances de transações incompletas ou reversões. Isto requer uma gestão cuidadosa níveis de isolamento de transação para garantir que nenhum processo externo interfira na execução dessas operações em várias etapas, garantindo a consistência dos dados e evitando condições de corrida.

Por último, aproveitando os recursos avançados do Airflow, como XCom transmitir dados entre tarefas pode aprimorar o modo como você gerencia chamadas SQL dinâmicas. Por exemplo, em vez de codificar valores em suas chamadas de procedimento armazenado, você pode passar parâmetros dinamicamente usando XCom. Isso não apenas aumenta a flexibilidade de seus DAGs do Airflow, mas também permite soluções mais escalonáveis ​​e de fácil manutenção ao orquestrar fluxos de trabalho que envolvem procedimentos armazenados do Snowflake. Ao tornar todo o processo mais dinâmico, você reduz a redundância e melhora a eficiência.