Provocări în executarea procedurilor stocate bazate pe JavaScript în Snowflake prin intermediul DAG-urilor Airflow

Abordarea eșecurilor de execuție în procedurile stocate Snowflake cu DAG-uri de flux de aer

Când lucrați cu DAG-uri Airflow pentru a automatiza procesele pe Snowflake, executarea procedurilor stocate bazate pe JavaScript poate prezenta provocări unice. O problemă obișnuită pe care o întâmpină dezvoltatorii este eșecul tranzacției, în special atunci când folosesc tranzacții cu scop în Snowflake. Acesta este un obstacol critic, deoarece eșecul duce la anularea tranzacției, perturbând fluxurile de lucru.

Eroarea devine mai răspândită când se utilizează Airflow 2.5.1 împreună cu conectorul Python Snowflake 2.9.0. Această combinație pare să declanșeze probleme cu gestionarea tranzacțiilor în cadrul procedurilor stocate, care se bazează pe JavaScript. Mesajul de eroare întâlnit în mod obișnuit în aceste cazuri este: „Tranzacția acoperită începută în procedura stocată este incompletă și a fost anulată”.

Înțelegerea modului în care procedura stocată gestionează excepțiile este vitală pentru depanare. În cele mai multe cazuri, procedura începe cu un „ÎNCEPE TRANZACȚIA”, o comite și, dacă apar probleme, anulează tranzacția. Acest flux standard pare să se întrerupă atunci când este combinat cu versiunile Snowflake și Airflow utilizate, făcând rezoluția dificilă pentru dezvoltatori.

În acest articol, vom explora problema specifică și vom examina potențialele soluții care pot ajuta la rezolvarea acestei probleme de execuție. Prin abordarea cauzelor care stau la baza și ajustarea configurației noastre, ne propunem să creăm un proces de automatizare mai fiabil și mai robust.

Înțelegerea execuției procedurilor stocate Snowflake prin intermediul DAG-urilor de flux de aer

Scripturile furnizate servesc ca o punte între DAG-urile Airflow și Snowflake, permițând automatizarea rulării procedurilor stocate bazate pe JavaScript în Snowflake. În primul script, folosim SnowflakeOperator pentru a apela procedura stocată din cadrul unei sarcini Airflow. Acest operator este esențial deoarece face abstractie de complexitatea conectării la Snowflake și a executării instrucțiunilor SQL. Prin furnizarea de parametri precum ID-ul conexiunii Snowflake, schema și comanda SQL, ne asigurăm că procedura stocată este invocată corect în contextul necesar.

Procedura stocată în cauză gestionează tranzacțiile critice ale bazei de date folosind blocuri de tranzacții definite. Aceste tranzacții sunt cruciale pentru a ne asigura că mai multe comenzi SQL se execută ca o singură unitate, păstrând integritatea datelor. Mai exact, scriptul încearcă să înceapă o tranzacție cu a ÎNCEPE TRANZACȚIA, apoi se comite dacă are succes sau efectuează o derulare înapoi în caz de erori. Mecanismul de gestionare a erorilor este vital, deoarece permite scriptului să anuleze orice modificări incomplete dacă ceva nu merge bine, asigurându-se că nu sunt scrise date parțiale.

A doua abordare, care folosește Python fulg de nea.conector, oferă mai multă flexibilitate, permițând interacțiunea directă cu Snowflake din cadrul unei funcții Python. Această metodă ocolește SnowflakeOperator și vă permite să aveți mai mult control asupra conexiunii și gestionării tranzacțiilor. Scriptul deschide în mod explicit o conexiune, inițiază tranzacția și apelează procedura stocată. Dacă procedura eșuează, se ridică o excepție, declanșând o retragere pentru a se asigura că nu sunt salvate date nedorite.

Această combinație de metode demonstrează două moduri de a rezolva problema executării procedurilor stocate bazate pe JavaScript în Snowflake prin Airflow. În timp ce prima abordare este mai simplă și strâns integrată cu orchestrarea sarcinilor Airflow, a doua abordare oferă un control mai personalizabil și mai precis al gestionării erorilor. Ambele abordări subliniază importanța tranzacțiilor definite și necesitatea unor mecanisme adecvate de retragere în caz de eșec. Prin modularizarea acestor scripturi, dezvoltatorii le pot reutiliza cu ușurință în diferite DAG-uri Airflow, menținând în același timp performanța și asigurând consistența datelor.

# 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
)

Explorarea alternativelor pentru gestionarea tranzacțiilor cu fulgi de zăpadă în fluxul de aer

Un aspect important care nu a fost discutat încă este posibilitatea de utilizare Sarcina lui fulg de nea în loc să se bazeze în întregime pe Airflow pentru a gestiona procedurile stocate. Snowflake Tasks sunt componente de planificare și execuție încorporate care pot automatiza anumite procese direct în Snowflake. În timp ce Airflow oferă un domeniu de orchestrare mai larg, utilizarea Snowflake Tasks în combinație cu Airflow permite o execuție mai localizată și eficientă a sarcinilor legate de bazele de date. Această configurare poate descărca anumite sarcini către Snowflake, reducând sarcina DAG-urilor Airflow.

Un alt domeniu critic de explorat este integrarea tranzacții în mai multe etape în Fulg de zăpadă. Procedurile stocate bazate pe JavaScript în Snowflake necesită adesea o gestionare atentă a operațiunilor complexe în mai mulți pași care implică mai multe modificări ale bazei de date. Încorporând direct acești pași în procedura stocată, minimizați șansele de tranzacții incomplete sau rollback. Acest lucru necesită o gestionare atentă a niveluri de izolare a tranzacțiilor pentru a se asigura că niciun proces extern nu interferează cu execuția acestor operațiuni în mai mulți pași, garantând consistența datelor și prevenind condițiile de cursă.

În cele din urmă, valorificarea funcțiilor avansate ale Airflow, cum ar fi XCom a transfera date între sarcini poate îmbunătăți modul în care gestionați apelurile SQL dinamice. De exemplu, în loc să codificați valorile în apelurile de procedură stocată, puteți trece parametrii dinamic folosind XCom. Acest lucru nu numai că crește flexibilitatea DAG-urilor dvs. Airflow, dar permite și soluții mai scalabile și mai ușor de întreținut atunci când orchestrați fluxuri de lucru care implică proceduri stocate Snowflake. Făcând întregul proces mai dinamic, reduceți redundanța și îmbunătățiți eficiența.