Izzivi pri izvajanju shranjenih procedur, ki temeljijo na JavaScriptu, v Snowflake prek DAG-jev Airflow

Odpravljanje napak pri izvajanju v shranjenih procedurah Snowflake z DAG-ji Airflow

Pri delu z DAG-ji Airflow za avtomatizacijo procesov na Snowflake lahko predstavlja izvajanje shranjenih procedur, ki temeljijo na JavaScriptu, edinstven izziv. Ena pogosta težava, s katero se srečujejo razvijalci, je neuspeh transakcije, zlasti pri uporabi obsega transakcij v Snowflake. To je kritična ovira, saj napaka povzroči povrnitev transakcije, kar moti potek dela.

Napaka postane pogostejša pri uporabi Airflow 2.5.1 v povezavi s priključkom Python Snowflake 2.9.0. Zdi se, da ta kombinacija sproža težave pri obravnavanju transakcij znotraj shranjenih procedur, ki se opirajo na JavaScript. Sporočilo o napaki, ki se običajno pojavi v teh primerih, je: "Obsežena transakcija, začeta v shranjeni proceduri, je nepopolna in je bila povrnjena."

Razumevanje, kako shranjena procedura obravnava izjeme, je bistveno za odpravljanje težav. V večini primerov se postopek začne z "ZAČNI TRANSAKCIJO", jo potrdi in če se pojavijo težave, transakcijo vrne nazaj. Zdi se, da se ta standardni tok pokvari v kombinaciji z uporabljenima različicama Snowflake in Airflow, zaradi česar je ločljivost težavna za razvijalce.

V tem članku bomo raziskali specifično težavo in preučili možne rešitve, ki lahko pomagajo rešiti to težavo pri izvajanju. Z odpravljanjem temeljnih vzrokov in prilagajanjem naše konfiguracije želimo ustvariti bolj zanesljiv in robusten proces avtomatizacije.

Razumevanje izvajanja shranjenih postopkov Snowflake prek DAG-jev Airflow

Priloženi skripti služijo kot most med DAG-ji Airflow in Snowflake, kar omogoča avtomatizacijo izvajanja shranjenih procedur, ki temeljijo na JavaScriptu, v Snowflake. V prvem scenariju uporabljamo SnowflakeOperator za klic shranjene procedure znotraj naloge Airflow. Ta operater je ključnega pomena, ker abstrahira zapletenost povezovanja s Snowflake in izvajanja stavkov SQL. Z zagotavljanjem parametrov, kot so ID povezave Snowflake, shema in ukaz SQL, zagotovimo, da je shranjena procedura pravilno priklicana s potrebnim kontekstom.

Zadevna shranjena procedura obravnava kritične transakcije baze podatkov z uporabo blokov transakcij v obsegu. Te transakcije so ključne za zagotavljanje, da se več ukazov SQL izvaja kot ena enota in ohranja celovitost podatkov. Natančneje, skript poskuša začeti transakcijo z a ZAČNI TRANSAKCIJO, nato potrdi, če je uspešen, ali izvede povrnitev v prejšnje stanje v primeru napak. Mehanizem za obravnavo napak je ključnega pomena, saj omogoča skriptu, da razveljavi vse nepopolne spremembe, če gre kaj narobe, in tako zagotovi, da se ne zapišejo delni podatki.

Drugi pristop, ki uporablja Python snežinka.konektor, ponuja večjo prilagodljivost, saj omogoča neposredno interakcijo s Snowflake znotraj funkcije Python. Ta metoda zaobide SnowflakeOperator in vam omogoča večji nadzor nad povezavo in obravnavanjem transakcij. Skript eksplicitno odpre povezavo, sproži transakcijo in pokliče shranjeno proceduro. Če postopek ne uspe, sproži izjemo, ki sproži povrnitev, da zagotovi, da se ne shranijo neželeni podatki.

Ta kombinacija metod prikazuje dva načina za rešitev problema izvajanja shranjenih procedur, ki temeljijo na JavaScriptu, v Snowflake prek Airflowa. Medtem ko je prvi pristop enostavnejši in tesno povezan z orkestracijo nalog Airflow, drugi pristop zagotavlja bolj prilagodljiv in natančen nadzor obravnavanja napak. Oba pristopa poudarjata pomen omejenih transakcij in potrebo po ustreznih mehanizmih za povrnitev v primeru neuspeha. Z modularizacijo teh skriptov jih lahko razvijalci enostavno ponovno uporabijo v različnih DAG-ih Airflow, hkrati pa ohranijo zmogljivost in zagotovijo doslednost podatkov.

# 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
)

Raziskovanje alternativ za ravnanje s transakcijami Snowflake v Airflowu

Pomemben vidik, o katerem še nismo razpravljali, je možnost uporabe Naloga snežinke namesto da bi se pri upravljanju shranjenih postopkov v celoti zanašali na Airflow. Opravila Snowflake so vgrajene komponente za načrtovanje in izvajanje, ki lahko avtomatizirajo določene procese neposredno v programu Snowflake. Medtem ko Airflow ponuja širši obseg orkestracije, uporaba Snowflake Tasks v kombinaciji z Airflow omogoča bolj lokalizirano in učinkovito izvajanje nalog, povezanih z bazo podatkov. Ta nastavitev lahko razbremeni določena opravila na Snowflake in zmanjša obremenitev DAG-jev Airflow.

Drugo kritično področje, ki ga je treba raziskati, je integracija transakcije v več korakih v Snežinki. Shranjene procedure v Snowflake, ki temeljijo na JavaScriptu, pogosto zahtevajo skrbno upravljanje zapletenih večstopenjskih operacij, ki vključujejo več sprememb baze podatkov. Z neposredno vključitvijo teh korakov v shranjeno proceduro zmanjšate možnosti za nepopolne transakcije ali povrnitve. To zahteva skrbno upravljanje ravni izolacije transakcij zagotoviti, da noben zunanji proces ne ovira izvajanja teh večstopenjskih operacij, kar zagotavlja konsistentnost podatkov in preprečuje pogoje tekmovanja.

Nazadnje, izkoriščanje naprednih funkcij Airflow, kot je npr XCom za posredovanje podatkov med nalogami lahko izboljša upravljanje dinamičnih klicev SQL. Na primer, namesto trdega kodiranja vrednosti v vaše klice shranjene procedure, lahko parametre posredujete dinamično z uporabo XCom. To ne samo poveča prilagodljivost vaših DAG-jev Airflow, temveč omogoča tudi bolj razširljive in vzdržljive rešitve pri orkestriranju delovnih tokov, ki vključujejo shranjene procedure Snowflake. Če naredite celoten proces bolj dinamičen, zmanjšate redundanco in izboljšate učinkovitost.