Виклики виконання збережених процедур на основі JavaScript у Snowflake через DAG Airflow

Усунення помилок виконання в збережених процедурах Snowflake за допомогою груп DAG Airflow

Під час роботи з групами DAG Airflow для автоматизації процесів у Snowflake виконання збережених процедур на основі JavaScript може становити унікальні труднощі. Однією з поширених проблем, з якою стикаються розробники, є збій транзакції, особливо під час використання транзакцій з областю дії в Snowflake. Це критична перешкода, оскільки збій призводить до відкату транзакції, порушуючи робочі процеси.

Помилка стає більш поширеною під час використання Airflow 2.5.1 у поєднанні з конектором Python Snowflake 2.9.0. Схоже, що ця комбінація викликає проблеми з обробкою транзакцій у збережених процедурах, які покладаються на JavaScript. У таких випадках зазвичай з’являється таке повідомлення про помилку: «Транзакція з обмеженою областю, розпочата в збереженій процедурі, не завершена, і її було відкотено».

Розуміння того, як збережена процедура обробляє винятки, є життєво важливим для усунення несправностей. У більшості випадків процедура починається з «ПОЧАТИ ТРАНЗАКЦІЮ», фіксує її, і якщо виникають проблеми, вона відкочує транзакцію. Цей стандартний потік, здається, порушується в поєднанні з використовуваними версіями Snowflake і Airflow, що ускладнює вирішення проблем для розробників.

У цій статті ми розглянемо конкретну проблему та розглянемо можливі рішення, які можуть допомогти вирішити цю проблему виконання. Усунувши основні причини та налаштувавши нашу конфігурацію, ми прагнемо створити більш надійний і надійний процес автоматизації.

Розуміння виконання збережених процедур Snowflake через DAG Airflow

Надані сценарії служать мостом між групами DAG Airflow і Snowflake, забезпечуючи автоматизацію запуску збережених процедур на основі JavaScript у Snowflake. У першому сценарії ми використовуємо Оператор сніжинки щоб викликати збережену процедуру з завдання Airflow. Цей оператор є ключовим, оскільки він абстрагує складність підключення до Snowflake і виконання операторів SQL. Надаючи такі параметри, як ідентифікатор з’єднання Snowflake, схему та команду SQL, ми гарантуємо, що збережена процедура викликається правильно з необхідним контекстом.

Збережена процедура, про яку йде мова, обробляє критичні транзакції бази даних, використовуючи блоки транзакцій із обмеженою областю. Ці транзакції мають вирішальне значення для забезпечення того, що кілька команд SQL виконуються як одне ціле, зберігаючи цілісність даних. Зокрема, сценарій намагається розпочати транзакцію за допомогою a ПОЧАТИ ТРАНЗАКЦІЮ, потім фіксує в разі успіху або виконує відкат у разі помилок. Механізм обробки помилок є життєво важливим, оскільки він дозволяє сценарію скасовувати будь-які неповні зміни, якщо щось піде не так, гарантуючи, що не буде записано часткових даних.

Другий підхід, який використовує Python сніжинка.сполучник, пропонує більше гнучкості, дозволяючи пряму взаємодію зі Snowflake із функції Python. Цей метод обходить SnowflakeOperator і дає вам більше контролю над підключенням і обробкою транзакцій. Сценарій явно відкриває з’єднання, ініціює транзакцію та викликає збережену процедуру. Якщо процедура завершується невдачею, виникає виняток, ініціюючи відкат, щоб гарантувати відсутність збереження небажаних даних.

Ця комбінація методів демонструє два способи вирішення проблеми виконання збережених процедур на основі JavaScript у Snowflake через Airflow. У той час як перший підхід є простішим і тісно інтегрованим із оркестровкою завдань Airflow, другий підхід забезпечує більш настроюваний і детальний контроль обробки помилок. Обидва підходи підкреслюють важливість обмежених транзакцій і необхідність належних механізмів відкату в разі невдачі. Модулізувавши ці сценарії, розробники можуть легко використовувати їх у різних групах DAG Airflow, зберігаючи продуктивність і узгодженість даних.

# 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
)

Вивчення альтернатив обробки транзакцій Snowflake у Airflow

Важливим аспектом, який ще не обговорювався, є можливість використання Завдання Сніжинки замість того, щоб повністю покладатися на Airflow для керування збереженими процедурами. Завдання Snowflake — це вбудовані компоненти планування та виконання, які можуть автоматизувати певні процеси безпосередньо в Snowflake. У той час як Airflow пропонує ширший діапазон оркестровки, використання Snowflake Tasks у поєднанні з Airflow дозволяє більш локалізовано та ефективніше виконувати завдання, пов’язані з базою даних. Це налаштування може розвантажити певні завдання на Snowflake, зменшуючи навантаження на DAG Airflow.

Інша важлива сфера, яку слід дослідити, – це інтеграція багатокрокові транзакції в Сніжинка. Збережені процедури на основі JavaScript у Snowflake часто вимагають ретельного керування складними багатокроковими операціями, які передбачають кілька змін бази даних. Включивши ці дії безпосередньо в збережену процедуру, ви мінімізуєте ймовірність незавершених транзакцій або відкатів. Це вимагає ретельного управління рівні ізоляції транзакцій щоб гарантувати, що жоден зовнішній процес не втручається у виконання цих багатоетапних операцій, гарантуючи узгодженість даних і запобігаючи конкуренції.

Нарешті, використання розширених функцій Airflow, таких як XCom передача даних між завданнями може покращити керування динамічними викликами SQL. Наприклад, замість жорсткого кодування значень у викликах збережених процедур ви можете динамічно передавати параметри за допомогою XCom. Це не тільки підвищує гнучкість ваших груп DAG Airflow, але й дозволяє створювати більш масштабовані та зручні рішення під час організації робочих процесів, які включають збережені процедури Snowflake. Роблячи весь процес більш динамічним, ви зменшуєте надмірність і підвищуєте ефективність.