Airflow DAG'ler aracılığıyla Snowflake'te JavaScript Tabanlı Saklı Prosedürleri Yürütmede Zorluklar

Snowflake Saklı Yordamlarındaki Yürütme Hatalarının Hava Akışı DAG'leriyle Ele Alınması

Snowflake'teki işlemleri otomatikleştirmek için Airflow DAG'lerle çalışırken, JavaScript tabanlı saklı yordamları yürütmek benzersiz zorluklar ortaya çıkarabilir. Geliştiricilerin karşılaştığı yaygın sorunlardan biri, özellikle Snowflake'te kapsamlı işlemler kullanılırken işlem hatasıdır. Başarısızlık, işlemin geri alınmasına yol açarak iş akışlarını kesintiye uğrattığından bu kritik bir engeldir.

Airflow 2.5.1'i Python Snowflake bağlayıcı 2.9.0 ile birlikte kullanırken hata daha yaygın hale gelir. Bu kombinasyonun, JavaScript'e dayanan saklı yordamlar içindeki işlemlerin işlenmesiyle ilgili sorunları tetiklediği görülüyor. Bu durumlarda yaygın olarak görülen hata mesajı şudur: "Saklı yordamda başlatılan kapsamlı işlem eksik ve geri alındı."

Saklı yordamın istisnaları nasıl ele aldığını anlamak sorun giderme açısından hayati önem taşır. Çoğu durumda prosedür "BEGIN TRANSACTION" ile başlar, bunu taahhüt eder ve herhangi bir sorun ortaya çıkarsa işlemi geri alır. Bu standart akış, kullanılan Snowflake ve Airflow sürümleriyle birleştirildiğinde bozuluyor gibi görünüyor ve geliştiriciler için çözünürlüğü zorlaştırıyor.

Bu makalede, spesifik sorunu inceleyeceğiz ve bu yürütme sorununu çözmeye yardımcı olabilecek olası çözümleri inceleyeceğiz. Temel nedenleri ele alarak ve yapılandırmamızı ayarlayarak daha güvenilir ve sağlam bir otomasyon süreci oluşturmayı hedefliyoruz.

Hava Akışı DAG'leri Aracılığıyla Snowflake Saklı Prosedürlerinin Yürütülmesini Anlamak

Sağlanan komut dosyaları, Airflow DAG'ler ile Snowflake arasında bir köprü görevi görerek Snowflake'te JavaScript tabanlı saklı yordamları çalıştırmanın otomasyonunu sağlar. İlk komut dosyasında şunu kullanıyoruz: Kar TanesiOperatörü Saklı yordamı bir Airflow görevi içinden çağırmak için. Bu operatör çok önemlidir çünkü Snowflake'e bağlanmanın ve SQL ifadelerini çalıştırmanın karmaşıklığını ortadan kaldırır. Snowflake bağlantı kimliği, şema ve SQL komutu gibi parametreleri sağlayarak saklı yordamın gerekli bağlamla doğru şekilde çağrılmasını sağlıyoruz.

Söz konusu saklı prosedür, kapsamlı işlem bloklarını kullanarak kritik veritabanı işlemlerini yönetir. Bu işlemler, birden fazla SQL komutunun tek bir birim olarak yürütülmesini sağlamak ve veri bütünlüğünü korumak açısından çok önemlidir. Özellikle, komut dosyası bir işlemi başlatmaya çalışır. İŞLEME BAŞLA, daha sonra başarılı olursa taahhüt eder veya hata durumunda geri alma gerçekleştirir. Hata işleme mekanizması hayati öneme sahiptir, çünkü bir şeyler ters giderse betiğin eksik değişiklikleri geri almasına olanak tanır ve hiçbir kısmi verinin yazılmamasını sağlar.

Python'un kullandığı ikinci yaklaşım kar tanesi.bağlayıcı, bir Python işlevi içinden Snowflake ile doğrudan etkileşime izin vererek daha fazla esneklik sunar. Bu yöntem SnowflakeOperator'ı atlar ve bağlantı ve işlem yönetimi üzerinde daha fazla kontrole sahip olmanızı sağlar. Betik açıkça bir bağlantı açar, işlemi başlatır ve saklı yordamı çağırır. Prosedür başarısız olursa, istenmeyen verilerin kaydedilmediğinden emin olmak için bir geri alma işlemini tetikleyerek bir istisna oluşturur.

Yöntemlerin bu kombinasyonu, Airflow aracılığıyla Snowflake'te JavaScript tabanlı saklı yordamları yürütme sorununu çözmenin iki yolunu gösterir. İlk yaklaşım daha basit ve Airflow'un görev düzenlemesi ile sıkı bir şekilde bütünleşmiş olsa da, ikinci yaklaşım daha özelleştirilebilir ve daha ayrıntılı bir hata işleme kontrolü sağlar. Her iki yaklaşım da kapsamlı işlemlerin önemini ve başarısızlık durumunda uygun geri alma mekanizmalarına olan ihtiyacı vurgulamaktadır. Geliştiriciler, bu komut dosyalarını modüler hale getirerek bunları çeşitli Airflow DAG'lerde kolayca yeniden kullanabilir, aynı zamanda performansı koruyabilir ve veri tutarlılığını sağlayabilir.

# 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
)

Hava Akışında Kar Tanesi İşlemlerini Ele Alma Alternatiflerini Keşfetmek

Henüz tartışılmayan önemli bir husus, kullanım olasılığıdır. Kar Tanesi'nin Görevi Saklı prosedürleri yönetmek için tamamen Airflow'a güvenmek yerine bu özelliği kullanın. Snowflake Görevleri, belirli süreçleri doğrudan Snowflake'te otomatikleştirebilen yerleşik planlama ve yürütme bileşenleridir. Airflow daha geniş bir düzenleme kapsamı sunarken, Snowflake Görevlerini Airflow ile birlikte kullanmak, veritabanıyla ilgili görevlerin daha yerelleştirilmiş, verimli bir şekilde yürütülmesine olanak tanır. Bu kurulum belirli işleri Snowflake'e aktararak Airflow DAG'lerin yükünü azaltabilir.

Keşfedilmesi gereken bir diğer kritik alan ise çok adımlı işlemler Kar Tanesi'nde. Snowflake'teki JavaScript tabanlı saklı prosedürler genellikle çeşitli veritabanı değişiklikleri içeren karmaşık çok adımlı işlemlerin dikkatli bir şekilde yönetilmesini gerektirir. Bu adımları doğrudan saklı prosedüre dahil ederek, eksik işlem veya geri alma olasılığını en aza indirirsiniz. Bu dikkatli bir yönetim gerektirir işlem izolasyon seviyeleri Bu çok adımlı operasyonların yürütülmesine hiçbir harici sürecin müdahale etmemesini sağlamak, veri tutarlılığını garanti etmek ve yarış koşullarını önlemek.

Son olarak Airflow'un aşağıdaki gibi gelişmiş özelliklerinden yararlanın: XCom Görevler arasında veri aktarmak, dinamik SQL çağrılarını yönetme şeklinizi geliştirebilir. Örneğin, değerleri saklı yordam çağrılarınıza sabit kodlamak yerine, XCom'u kullanarak parametreleri dinamik olarak iletebilirsiniz. Bu yalnızca Airflow DAG'lerinizin esnekliğini arttırmakla kalmaz, aynı zamanda Snowflake saklı prosedürlerini içeren iş akışlarını düzenlerken daha ölçeklenebilir ve bakımı kolay çözümlere olanak tanır. Tüm süreci daha dinamik hale getirerek yedekliliği azaltır ve verimliliği artırırsınız.