Utmaningar att exekvera JavaScript-baserade lagrade procedurer i Snowflake via Airflow DAGs

Åtgärda exekveringsfel i Snowflake-lagrade procedurer med Airflow DAGs

När man arbetar med Airflow DAGs för att automatisera processer på Snowflake, kan exekvering av JavaScript-baserade lagrade procedurer innebära unika utmaningar. Ett vanligt problem som utvecklare stöter på är transaktionsmisslyckanden, särskilt när de använder scoped transaktioner i Snowflake. Detta är ett kritiskt hinder, eftersom felet leder till att transaktionen återställs, vilket stör arbetsflöden.

Felet blir mer utbrett när du använder Airflow 2.5.1 i kombination med Python Snowflake-kontakten 2.9.0. Denna kombination verkar utlösa problem med hantering av transaktioner inom lagrade procedurer, som är beroende av JavaScript. Felmeddelandet som vanligtvis ses i dessa fall är: "Omfattad transaktion som startas i lagrad procedur är ofullständig och den återställdes."

Att förstå hur den lagrade proceduren hanterar undantag är avgörande för felsökning. I de flesta fall börjar proceduren med en "BÖRJA TRANSAKTION", begår den, och om några problem uppstår rullar den tillbaka transaktionen. Detta standardflöde verkar bryta när det kombineras med Snowflake- och Airflow-versionerna som används, vilket gör upplösningen svår för utvecklare.

I den här artikeln kommer vi att utforska det specifika problemet och undersöka potentiella lösningar som kan hjälpa till att lösa det här exekveringsproblemet. Genom att ta itu med de bakomliggande orsakerna och justera vår konfiguration strävar vi efter att skapa en mer tillförlitlig och robust automatiseringsprocess.

Förstå utförandet av Snowflake Stored Procedures via Airflow DAGs

De medföljande skripten fungerar som en brygga mellan Airflow DAGs och Snowflake, vilket möjliggör automatisering av körning av JavaScript-baserade lagrade procedurer i Snowflake. I det första skriptet använder vi SnowflakeOperator för att anropa den lagrade proceduren från en Airflow-uppgift. Denna operatör är avgörande eftersom den abstraherar komplexiteten med att ansluta till Snowflake och exekvera SQL-satser. Genom att tillhandahålla parametrar som Snowflake-anslutnings-ID, schema och SQL-kommando säkerställer vi att den lagrade proceduren anropas korrekt med det nödvändiga sammanhanget.

Den lagrade proceduren i fråga hanterar kritiska databastransaktioner med användning av omfångade transaktionsblock. Dessa transaktioner är avgörande för att säkerställa att flera SQL-kommandon körs som en enhet, vilket bevarar dataintegriteten. Specifikt försöker skriptet starta en transaktion med en BÖRJA TRANSAKTIONEN, begår sedan om det lyckas, eller utför en återställning vid fel. Mekanismen för felhantering är avgörande, eftersom den tillåter skriptet att ångra eventuella ofullständiga ändringar om något går fel, vilket säkerställer att inga partiella data skrivs.

Den andra metoden, som använder Pythons snowflake.connector, ger mer flexibilitet genom att tillåta direkt interaktion med Snowflake från en Python-funktion. Denna metod kringgår SnowflakeOperator och låter dig ha mer kontroll över anslutningen och transaktionshanteringen. Skriptet öppnar uttryckligen en anslutning, initierar transaktionen och anropar den lagrade proceduren. Om proceduren misslyckas skapar den ett undantag, vilket utlöser en återställning för att säkerställa att inga oönskade data sparas.

Denna kombination av metoder visar två sätt att lösa problemet med att exekvera JavaScript-baserade lagrade procedurer i Snowflake via Airflow. Medan den första metoden är enklare och tätt integrerad med Airflows uppgiftsorkestrering, ger den andra metoden en mer anpassningsbar och finkornig kontroll av felhantering. Båda tillvägagångssätten betonar vikten av omfångade transaktioner och behovet av korrekta återställningsmekanismer i händelse av misslyckande. Genom att modularisera dessa skript kan utvecklare enkelt återanvända dem över olika Airflow DAGs samtidigt som prestanda bibehålls och datakonsistens säkerställs.

# 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
)

Utforska alternativ för att hantera snöflingatransaktioner i luftflödet

En viktig aspekt som ännu inte har diskuterats är möjligheten att använda Snowflakes uppgift funktion istället för att helt lita på Airflow för att hantera lagrade procedurer. Snowflake Tasks är inbyggda schemaläggnings- och exekveringskomponenter som kan automatisera specifika processer direkt inom Snowflake. Medan Airflow erbjuder ett bredare orkestreringsomfång, möjliggör användning av Snowflake Tasks i kombination med Airflow mer lokaliserad, effektiv exekvering av databasrelaterade uppgifter. Denna inställning kan överföra vissa jobb till Snowflake, vilket minskar belastningen på Airflow DAGs.

Ett annat kritiskt område att utforska är integrationen av flerstegstransaktioner i Snowflake. JavaScript-baserade lagrade procedurer i Snowflake kräver ofta noggrann hantering av komplexa flerstegsoperationer som involverar flera databasändringar. Genom att införliva dessa steg direkt i den lagrade proceduren minimerar du risken för ofullständiga transaktioner eller återkallningar. Detta kräver noggrann hantering av transaktionsisoleringsnivåer för att säkerställa att ingen extern process stör utförandet av dessa flerstegsoperationer, vilket garanterar datakonsistens och förhindrar tävlingsförhållanden.

Slutligen, utnyttja Airflows avancerade funktioner som t.ex XCom att skicka data mellan uppgifter kan förbättra hur du hanterar dynamiska SQL-anrop. Till exempel, istället för att hårdkoda värden i dina lagrade proceduranrop, kan du skicka parametrar dynamiskt med XCom. Detta ökar inte bara flexibiliteten hos dina Airflow DAGs utan möjliggör också mer skalbara och underhållbara lösningar när du orkestrerar arbetsflöden som involverar Snowflake-lagrade procedurer. Genom att göra hela processen mer dynamisk minskar du redundans och förbättrar effektiviteten.