Výzvy pri vykonávaní uložených procedúr založených na JavaScripte v Snowflake prostredníctvom Airflow DAG

Riešenie zlyhaní vykonávania v uložených procedúrach snehových vločiek pomocou DAG prúdenia vzduchu

Pri práci s Airflow DAG na automatizáciu procesov na Snowflake môže vykonávanie uložených procedúr založených na JavaScripte predstavovať jedinečné výzvy. Jedným z bežných problémov, s ktorými sa vývojári stretávajú, je zlyhanie transakcie, najmä pri použití transakcií s rozsahom v Snowflake. Toto je kritická prekážka, pretože zlyhanie vedie k vráteniu transakcie a narúša pracovné toky.

Chyba sa stáva častejšou pri použití Airflow 2.5.1 v spojení s konektorom Python Snowflake 2.9.0. Zdá sa, že táto kombinácia spôsobuje problémy so spracovaním transakcií v rámci uložených procedúr, ktoré sa spoliehajú na JavaScript. Chybové hlásenie, ktoré sa bežne vyskytuje v týchto prípadoch, je: „Transakcia s rozsahom spustená v uloženej procedúre je neúplná a bola vrátená späť.“

Pochopenie toho, ako uložená procedúra spracováva výnimky, je nevyhnutné na riešenie problémov. Vo väčšine prípadov sa procedúra začína „ZAČAŤ TRANSAKCIU“, potvrdí ju a ak sa vyskytnú nejaké problémy, transakciu vráti späť. Zdá sa, že tento štandardný tok sa v kombinácii s používanými verziami Snowflake a Airflow preruší, takže rozlíšenie je pre vývojárov zložité.

V tomto článku preskúmame konkrétny problém a preskúmame potenciálne riešenia, ktoré môžu pomôcť vyriešiť tento problém s vykonávaním. Riešením základných príčin a úpravou našej konfigurácie sa snažíme vytvoriť spoľahlivejší a robustnejší proces automatizácie.

Pochopenie vykonávania uložených procedúr snehových vločiek prostredníctvom DAG prúdenia vzduchu

Poskytnuté skripty slúžia ako most medzi Airflow DAG a Snowflake, čo umožňuje automatizáciu spúšťania uložených procedúr založených na JavaScripte v Snowflake. V prvom skripte používame Operátor snehovej vločky na zavolanie uloženej procedúry z úlohy prúdenia vzduchu. Tento operátor je kľúčový, pretože abstrahuje zložitosť pripojenia k Snowflake a vykonávania príkazov SQL. Poskytnutím parametrov, ako je ID pripojenia Snowflake, schéma a príkaz SQL, zaistíme správne vyvolanie uloženej procedúry s potrebným kontextom.

Príslušná uložená procedúra spracováva kritické databázové transakcie pomocou blokov transakcií s rozsahom. Tieto transakcie sú kľúčové na zabezpečenie toho, aby sa viaceré príkazy SQL vykonávali ako jedna jednotka, čím sa zachováva integrita údajov. Konkrétne sa skript pokúsi spustiť transakciu s a ZAČAŤ TRANSAKCIU, potom sa v prípade úspechu potvrdí alebo v prípade chýb vykoná vrátenie. Mechanizmus spracovania chýb je životne dôležitý, pretože umožňuje skriptu vrátiť späť všetky neúplné zmeny, ak sa niečo pokazí, čím sa zabezpečí, že sa nezapíšu žiadne čiastočné údaje.

Druhý prístup, ktorý používa Python snehová vločka.spojka, ponúka väčšiu flexibilitu tým, že umožňuje priamu interakciu s Snowflake v rámci funkcie Pythonu. Táto metóda obchádza SnowflakeOperator a umožňuje vám mať väčšiu kontrolu nad pripojením a spracovaním transakcií. Skript explicitne otvorí spojenie, spustí transakciu a zavolá uloženú procedúru. Ak postup zlyhá, vyvolá výnimku a spustí návrat, aby sa zabezpečilo, že sa neuložia žiadne nechcené údaje.

Táto kombinácia metód demonštruje dva spôsoby, ako vyriešiť problém s vykonávaním uložených procedúr založených na JavaScripte v Snowflake cez Airflow. Zatiaľ čo prvý prístup je jednoduchší a tesne integrovaný s orchestráciou úloh Airflow, druhý prístup poskytuje prispôsobiteľnejšie a jemnejšie ovládanie spracovania chýb. Oba prístupy zdôrazňujú dôležitosť transakcií s rozsahom a potrebu vhodných mechanizmov vrátenia v prípade zlyhania. Modularizáciou týchto skriptov ich môžu vývojári jednoducho znova použiť v rôznych Airflow DAG pri zachovaní výkonu a zabezpečení konzistentnosti údajov.

# 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
)

Skúmanie alternatív spracovania transakcií snehových vločiek v prúde vzduchu

Jedným z dôležitých aspektov, o ktorých sa ešte nehovorilo, je možnosť použitia Úloha snehovej vločky namiesto toho, aby ste sa pri správe uložených procedúr úplne spoliehali na Airflow. Úlohy Snowflake sú vstavané komponenty plánovania a vykonávania, ktoré dokážu automatizovať konkrétne procesy priamo v rámci Snowflake. Zatiaľ čo Airflow ponúka širší rozsah orchestrácie, používanie Snowflake Tasks v kombinácii s Airflow umožňuje lokalizovanejšie a efektívnejšie vykonávanie úloh súvisiacich s databázou. Toto nastavenie môže presunúť určité úlohy na Snowflake, čím sa zníži záťaž na Airflow DAG.

Ďalšou kritickou oblasťou, ktorú treba preskúmať, je integrácia viackrokové transakcie v Snowflake. Uložené procedúry založené na JavaScripte v Snowflake často vyžadujú starostlivé riadenie zložitých viackrokových operácií, ktoré zahŕňajú niekoľko zmien databázy. Začlenením týchto krokov priamo do uloženej procedúry minimalizujete pravdepodobnosť neúplných transakcií alebo vrátenia zmien. To si vyžaduje starostlivé riadenie úrovne izolácie transakcií aby sa zabezpečilo, že žiadny externý proces nebude zasahovať do vykonávania týchto viackrokových operácií, zaručí sa konzistentnosť údajov a zabráni sa rasovým podmienkam.

A nakoniec, využitie pokročilých funkcií Airflow, ako napr XCom odovzdávanie údajov medzi úlohami môže zlepšiť spôsob spravovania dynamických volaní SQL. Napríklad namiesto pevného kódovania hodnôt do volaní uložených procedúr môžete parametre odovzdávať dynamicky pomocou XCom. To nielenže zvyšuje flexibilitu vašich DAG prúdenia vzduchu, ale tiež umožňuje škálovateľnejšie a udržiavateľné riešenia pri organizovaní pracovných postupov, ktoré zahŕňajú uložené procedúry Snowflake. Tým, že celý proces bude dynamickejší, znížite redundanciu a zvýšite efektivitu.