Проблемы выполнения хранимых процедур на основе JavaScript в Snowflake с помощью DAG Airflow

Устранение сбоев выполнения в хранимых процедурах Snowflake с помощью DAG Airflow

При работе с группами обеспечения доступности баз данных Airflow для автоматизации процессов в Snowflake выполнение хранимых процедур на основе JavaScript может представлять собой уникальные проблемы. Одной из распространенных проблем, с которыми сталкиваются разработчики, является сбой транзакции, особенно при использовании транзакций с ограниченной областью действия в Snowflake. Это критическое препятствие, поскольку сбой приводит к откату транзакции, нарушая рабочие процессы.

Ошибка становится более распространенной при использовании Airflow 2.5.1 в сочетании с соединителем Python Snowflake 2.9.0. Эта комбинация, по-видимому, вызывает проблемы с обработкой транзакций внутри хранимых процедур, которые полагаются на JavaScript. В таких случаях обычно появляется следующее сообщение об ошибке: «Транзакция, начатая в хранимой процедуре, не завершена и была откатана».

Понимание того, как хранимая процедура обрабатывает исключения, жизненно важно для устранения неполадок. В большинстве случаев процедура начинается с команды «НАЧАТЬ ТРАНЗАКЦИЮ», фиксирует ее, а в случае возникновения каких-либо проблем откатывает транзакцию. Кажется, что этот стандартный поток нарушается в сочетании с используемыми версиями Snowflake и Airflow, что усложняет разрешение для разработчиков.

В этой статье мы рассмотрим конкретную проблему и рассмотрим возможные решения, которые могут помочь решить эту проблему с выполнением. Устраняя основные причины и корректируя нашу конфигурацию, мы стремимся создать более надежный и надежный процесс автоматизации.

Понимание выполнения хранимых процедур Snowflake с помощью DAG Airflow

Предоставленные сценарии служат мостом между группами обеспечения доступности баз данных Airflow и Snowflake, позволяя автоматизировать выполнение хранимых процедур на основе JavaScript в Snowflake. В первом скрипте мы используем СнежинкаОператор для вызова хранимой процедуры из задачи Airflow. Этот оператор имеет решающее значение, поскольку он абстрагирует сложности подключения к Snowflake и выполнения операторов SQL. Предоставляя такие параметры, как идентификатор соединения Snowflake, схему и команду SQL, мы гарантируем правильный вызов хранимой процедуры в необходимом контексте.

Рассматриваемая хранимая процедура обрабатывает критические транзакции базы данных, используя блоки транзакций с ограниченной областью действия. Эти транзакции имеют решающее значение для обеспечения того, чтобы несколько команд SQL выполнялись как одно целое, сохраняя целостность данных. В частности, сценарий пытается начать транзакцию с НАЧАТЬ ТРАНЗАКЦИЮ, затем фиксирует в случае успеха или выполняет откат в случае ошибок. Механизм обработки ошибок жизненно важен, поскольку он позволяет сценарию отменить любые незавершенные изменения, если что-то пойдет не так, гарантируя, что частичные данные не будут записаны.

Второй подход, использующий Python снежинка.разъем, обеспечивает большую гибкость, позволяя напрямую взаимодействовать со Snowflake из функции Python. Этот метод обходит SnowflakeOperator и позволяет вам лучше контролировать соединение и обработку транзакций. Сценарий явно открывает соединение, инициирует транзакцию и вызывает хранимую процедуру. Если процедура завершается неудачей, она вызывает исключение, вызывающее откат, чтобы гарантировать, что ненужные данные не будут сохранены.

Эта комбинация методов демонстрирует два способа решения проблемы выполнения хранимых процедур на основе JavaScript в Snowflake через Airflow. Хотя первый подход проще и тесно интегрирован с оркестровкой задач Airflow, второй подход обеспечивает более настраиваемый и детальный контроль обработки ошибок. Оба подхода подчеркивают важность транзакций с ограниченной областью действия и необходимость надлежащих механизмов отката в случае сбоя. Благодаря модульной структуре этих сценариев разработчики могут легко повторно использовать их в различных группах обеспечения доступности баз данных Airflow, сохраняя при этом производительность и гарантируя согласованность данных.

# 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
)

Изучение альтернатив обработке транзакций «снежинка» в Airflow

Одним из важных аспектов, который еще не обсуждался, является возможность использования Задача Снежинки вместо того, чтобы полностью полагаться на Airflow для управления хранимыми процедурами. Задачи Snowflake — это встроенные компоненты планирования и выполнения, которые могут автоматизировать определенные процессы непосредственно в Snowflake. Хотя Airflow предлагает более широкую область оркестрации, использование Snowflake Tasks в сочетании с Airflow позволяет более локализовать и эффективно выполнять задачи, связанные с базой данных. Эта настройка может переложить определенные задания на Snowflake, снижая нагрузку на группы обеспечения доступности баз данных Airflow.

Еще одной важной областью, требующей изучения, является интеграция многошаговые транзакции в Снежинке. Хранимые процедуры на основе JavaScript в Snowflake часто требуют тщательного управления сложными многоэтапными операциями, включающими несколько изменений в базе данных. Включив эти шаги непосредственно в хранимую процедуру, вы минимизируете вероятность незавершенных транзакций или откатов. Это требует тщательного управления уровни изоляции транзакций чтобы гарантировать, что никакой внешний процесс не мешает выполнению этих многоэтапных операций, гарантируя согласованность данных и предотвращая состояния гонки.

Наконец, использование расширенных функций Airflow, таких как XCom передача данных между задачами может улучшить управление динамическими вызовами SQL. Например, вместо жесткого кодирования значений в вызовах хранимых процедур вы можете передавать параметры динамически с помощью XCom. Это не только повышает гибкость ваших DAG Airflow, но также позволяет создавать более масштабируемые и удобные в обслуживании решения при организации рабочих процессов, включающих хранимые процедуры Snowflake. Делая весь процесс более динамичным, вы уменьшаете избыточность и повышаете эффективность.