ایئر فلو DAGs کے ذریعے Snowflake میں JavaScript پر مبنی ذخیرہ شدہ طریقہ کار کو انجام دینے کے چیلنجز

ایئر فلو ڈی اے جی کے ساتھ سنو فلیک ذخیرہ شدہ طریقہ کار میں عملدرآمد کی ناکامیوں کو دور کرنا

Snowflake پر عمل کو خودکار بنانے کے لیے Airflow DAGs کے ساتھ کام کرتے وقت، JavaScript پر مبنی ذخیرہ شدہ طریقہ کار کو انجام دینے سے منفرد چیلنجز پیش آسکتے ہیں۔ ڈویلپرز کا ایک عام مسئلہ لین دین کی ناکامی ہے، خاص طور پر جب Snowflake میں اسکوپڈ ٹرانزیکشنز کا استعمال کرتے ہوئے یہ ایک اہم رکاوٹ ہے، کیونکہ ناکامی لین دین کے رول بیک کی طرف لے جاتی ہے، ورک فلو میں خلل ڈالتی ہے۔

ایر فلو 2.5.1 کو Python Snowflake کنیکٹر 2.9.0 کے ساتھ استعمال کرتے وقت خرابی زیادہ عام ہو جاتی ہے۔ ایسا لگتا ہے کہ یہ مجموعہ ذخیرہ شدہ طریقہ کار کے اندر لین دین کو سنبھالنے کے مسائل کو متحرک کرتا ہے، جو JavaScript پر انحصار کرتے ہیں۔ ان صورتوں میں عام طور پر دیکھا جانے والا غلطی کا پیغام یہ ہے: "ذخیرہ شدہ طریقہ کار میں شروع کیا گیا اسکوپڈ ٹرانزیکشن نامکمل ہے اور اسے واپس کر دیا گیا ہے۔"

یہ سمجھنا کہ ذخیرہ شدہ طریقہ کار مستثنیات کو کیسے ہینڈل کرتا ہے خرابیوں کا سراغ لگانے کے لیے ضروری ہے۔ زیادہ تر معاملات میں، طریقہ کار ایک "لین دین شروع کریں" کے ساتھ شروع ہوتا ہے، اس کا ارتکاب کرتا ہے، اور اگر کوئی مسئلہ پیدا ہوتا ہے، تو یہ لین دین کو واپس کر دیتا ہے۔ استعمال میں Snowflake اور Airflow ورژن کے ساتھ مل کر یہ معیاری بہاؤ ٹوٹنے لگتا ہے، جس سے ڈیولپرز کے لیے ریزولوشن مشکل ہو جاتا ہے۔

اس مضمون میں، ہم مخصوص مسئلے کو تلاش کریں گے اور ممکنہ حلوں کا جائزہ لیں گے جو اس عمل درآمد کے مسئلے کو حل کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔ بنیادی وجوہات کو حل کرکے اور اپنی ترتیب کو ایڈجسٹ کرکے، ہمارا مقصد ایک زیادہ قابل اعتماد اور مضبوط آٹومیشن عمل بنانا ہے۔

ایئر فلو ڈی اے جی کے ذریعے اسنو فلیک ذخیرہ شدہ طریقہ کار پر عمل درآمد کو سمجھنا

فراہم کردہ اسکرپٹس ایئر فلو DAGs اور Snowflake کے درمیان ایک پل کا کام کرتی ہیں، جو Snowflake میں JavaScript پر مبنی ذخیرہ شدہ طریقہ کار کو چلانے کے آٹومیشن کو فعال کرتی ہیں۔ پہلے اسکرپٹ میں، ہم استعمال کرتے ہیں۔ سنو فلیک آپریٹر ایئر فلو ٹاسک کے اندر سے ذخیرہ شدہ طریقہ کار کو کال کرنا۔ یہ آپریٹر بہت اہم ہے کیونکہ یہ Snowflake سے جڑنے اور ایس کیو ایل اسٹیٹمنٹس کو انجام دینے کی پیچیدگیوں کو ختم کرتا ہے۔ Snowflake کنکشن ID، سکیما، اور SQL کمانڈ جیسے پیرامیٹرز فراہم کر کے، ہم یقینی بناتے ہیں کہ ذخیرہ شدہ طریقہ کار کو ضروری سیاق و سباق کے ساتھ درست طریقے سے استعمال کیا گیا ہے۔

سوال میں ذخیرہ شدہ طریقہ کار اسکوپڈ ٹرانزیکشن بلاکس کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا بیس کے اہم لین دین کو ہینڈل کرتا ہے۔ یہ لین دین اس بات کو یقینی بنانے کے لیے اہم ہیں کہ متعدد ایس کیو ایل کمانڈز کو ایک یونٹ کے طور پر عمل میں لایا جائے، ڈیٹا کی سالمیت کو محفوظ رکھا جائے۔ خاص طور پر، اسکرپٹ ایک کے ساتھ لین دین شروع کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ لین دین شروع کریں۔، پھر کامیاب ہونے پر ارتکاب کرتا ہے، یا غلطیوں کی صورت میں رول بیک کرتا ہے۔ غلطی سے نمٹنے کا طریقہ کار اہم ہے، کیونکہ یہ اسکرپٹ کو کسی بھی نامکمل تبدیلیوں کو کالعدم کرنے کی اجازت دیتا ہے اگر کچھ غلط ہو جاتا ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ کوئی جزوی ڈیٹا نہیں لکھا گیا ہے۔

دوسرا نقطہ نظر، جو ازگر کا استعمال کرتا ہے۔ snowflake.connector، Python فنکشن کے اندر سے Snowflake کے ساتھ براہ راست تعامل کی اجازت دے کر مزید لچک پیش کرتا ہے۔ یہ طریقہ SnowflakeOperator کو نظرانداز کرتا ہے اور آپ کو کنکشن اور لین دین کو سنبھالنے پر زیادہ کنٹرول کرنے دیتا ہے۔ اسکرپٹ واضح طور پر ایک کنکشن کھولتا ہے، لین دین شروع کرتا ہے، اور ذخیرہ شدہ طریقہ کار کو کال کرتا ہے۔ اگر طریقہ کار ناکام ہوجاتا ہے، تو یہ ایک استثناء پیدا کرتا ہے، اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ کوئی ناپسندیدہ ڈیٹا محفوظ نہیں ہوتا ہے۔

طریقوں کا یہ مجموعہ ایئر فلو کے ذریعے Snowflake میں JavaScript پر مبنی ذخیرہ شدہ طریقہ کار کو انجام دینے کے مسئلے کو حل کرنے کے دو طریقے ظاہر کرتا ہے۔ اگرچہ پہلا نقطہ نظر ایئر فلو کے ٹاسک آرکیسٹریشن کے ساتھ آسان اور مضبوطی سے مربوط ہے، دوسرا نقطہ نظر غلطی سے نمٹنے کے لیے زیادہ حسب ضرورت اور عمدہ کنٹرول فراہم کرتا ہے۔ دونوں نقطہ نظر اسکوپڈ لین دین کی اہمیت اور ناکامی کی صورت میں مناسب رول بیک میکانزم کی ضرورت پر زور دیتے ہیں۔ ان اسکرپٹس کو ماڈیولرائز کر کے، ڈویلپرز کارکردگی کو برقرار رکھتے ہوئے اور ڈیٹا کی مستقل مزاجی کو یقینی بناتے ہوئے انہیں مختلف ایئر فلو DAGs میں آسانی سے دوبارہ استعمال کر سکتے ہیں۔

# 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
)

ایئر فلو میں سنوفلیک ٹرانزیکشن کو سنبھالنے کے متبادل کی تلاش

ایک اہم پہلو جس پر ابھی تک بات نہیں کی گئی ہے استعمال کرنے کا امکان ہے۔ سنو فلیک کا ٹاسک ذخیرہ شدہ طریقہ کار کو منظم کرنے کے لیے ایئر فلو پر مکمل انحصار کرنے کے بجائے خصوصیت۔ Snowflake Tasks بلٹ ان شیڈولنگ اور ایگزیکیوشن اجزاء ہیں جو Snowflake کے اندر مخصوص عمل کو براہ راست خودکار کر سکتے ہیں۔ جبکہ ایئر فلو ایک وسیع تر آرکیسٹریشن کا دائرہ پیش کرتا ہے، لیکن ایئر فلو کے ساتھ مل کر اسنو فلیک ٹاسکس کا استعمال ڈیٹا بیس سے متعلقہ کاموں کو زیادہ مقامی، موثر طریقے سے انجام دینے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ سیٹ اپ Snowflake پر کچھ ملازمتوں کو آف لوڈ کر سکتا ہے، جس سے Airflow DAGs پر بوجھ کم ہو جاتا ہے۔

دریافت کرنے کے لیے ایک اور اہم علاقہ انضمام ہے۔ ملٹی سٹیپ ٹرانزیکشنز Snowflake میں. Snowflake میں JavaScript پر مبنی ذخیرہ شدہ طریقہ کار کے لیے اکثر پیچیدہ ملٹی سٹیپ آپریشنز کے محتاط انتظام کی ضرورت ہوتی ہے جس میں ڈیٹا بیس کی متعدد تبدیلیاں شامل ہوتی ہیں۔ ان اقدامات کو براہ راست ذخیرہ شدہ طریقہ کار میں شامل کرکے، آپ نامکمل لین دین یا رول بیکس کے امکانات کو کم کرتے ہیں۔ اس کے لیے محتاط انتظام کی ضرورت ہے۔ لین دین کی تنہائی کی سطح اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ کوئی بھی بیرونی عمل ان کثیر قدمی کارروائیوں کے عمل میں مداخلت نہ کرے، ڈیٹا کی مستقل مزاجی کی ضمانت دیتا ہے اور دوڑ کے حالات کو روکتا ہے۔

آخر میں، ایئر فلو کی جدید خصوصیات کا فائدہ اٹھانا جیسے ایکس کام کاموں کے درمیان ڈیٹا کو منتقل کرنا آپ کے متحرک ایس کیو ایل کالز کا نظم کرنے کے طریقے کو بڑھا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، آپ کی ذخیرہ شدہ طریقہ کار کی کالوں میں قدروں کو ہارڈ کوڈنگ کرنے کے بجائے، آپ XCom کا استعمال کرتے ہوئے متحرک طور پر پیرامیٹرز پاس کر سکتے ہیں۔ یہ نہ صرف آپ کے Airflow DAGs کی لچک کو بڑھاتا ہے بلکہ Snowflake ذخیرہ شدہ طریقہ کار کو شامل کرنے والے ورک فلو کو آرکیسٹریٹنگ کرتے وقت مزید توسیع پذیر اور قابل برقرار حل کی اجازت دیتا ہے۔ پورے عمل کو مزید متحرک بنا کر، آپ فالتو پن کو کم کرتے ہیں اور کارکردگی کو بہتر بناتے ہیں۔