Những thách thức khi thực hiện các quy trình lưu trữ dựa trên JavaScript trong Snowflake thông qua DAG luồng khí

Giải quyết các lỗi thực thi trong quy trình lưu trữ bông tuyết bằng DAG luồng khí

Khi làm việc với Airflow DAG để tự động hóa các quy trình trên Snowflake, việc thực thi các quy trình được lưu trữ dựa trên JavaScript có thể đặt ra những thách thức đặc biệt. Một vấn đề phổ biến mà các nhà phát triển gặp phải là lỗi giao dịch, đặc biệt là khi sử dụng các giao dịch có phạm vi trong Snowflake. Đây là một trở ngại nghiêm trọng vì lỗi dẫn đến việc khôi phục giao dịch, làm gián đoạn quy trình công việc.

Lỗi trở nên phổ biến hơn khi sử dụng Airflow 2.5.1 kết hợp với trình kết nối Python Snowflake 2.9.0. Sự kết hợp này dường như gây ra sự cố khi xử lý các giao dịch trong các thủ tục được lưu trữ dựa trên JavaScript. Thông báo lỗi thường thấy trong những trường hợp này là: "Giao dịch trong phạm vi bắt đầu trong thủ tục được lưu trữ không đầy đủ và đã được khôi phục".

Hiểu cách quy trình được lưu trữ xử lý các ngoại lệ là rất quan trọng để khắc phục sự cố. Trong hầu hết các trường hợp, quy trình bắt đầu bằng "BẮT ĐẦU GIAO DỊCH", cam kết giao dịch đó và nếu có bất kỳ vấn đề nào phát sinh, quy trình sẽ khôi phục giao dịch. Quy trình tiêu chuẩn này dường như bị phá vỡ khi kết hợp với các phiên bản Snowflake và Airflow đang được sử dụng, khiến việc giải quyết trở nên khó khăn đối với các nhà phát triển.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu vấn đề cụ thể và xem xét các giải pháp tiềm năng có thể giúp giải quyết vấn đề thực thi này. Bằng cách giải quyết các nguyên nhân cơ bản và điều chỉnh cấu hình của mình, chúng tôi mong muốn tạo ra một quy trình tự động hóa mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn.

Tìm hiểu việc thực hiện các quy trình lưu trữ bông tuyết thông qua DAG luồng không khí

Các tập lệnh được cung cấp đóng vai trò là cầu nối giữa Airflow DAG và Snowflake, cho phép tự động hóa việc chạy các thủ tục được lưu trữ dựa trên JavaScript trong Snowflake. Trong tập lệnh đầu tiên, chúng tôi sử dụng Nhà điều hành bông tuyết để gọi thủ tục được lưu trữ từ trong tác vụ Airflow. Toán tử này rất quan trọng vì nó tóm tắt sự phức tạp của việc kết nối với Snowflake và thực thi các câu lệnh SQL. Bằng cách cung cấp các tham số như ID kết nối Snowflake, lược đồ và lệnh SQL, chúng tôi đảm bảo quy trình lưu trữ được gọi chính xác với ngữ cảnh cần thiết.

Quy trình được lưu trữ được đề cập xử lý các giao dịch cơ sở dữ liệu quan trọng bằng cách sử dụng các khối giao dịch có phạm vi. Các giao dịch này rất quan trọng để đảm bảo rằng nhiều lệnh SQL thực thi dưới dạng một đơn vị, duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu. Cụ thể, tập lệnh cố gắng bắt đầu một giao dịch với một BẮT ĐẦU GIAO DỊCH, sau đó cam kết nếu thành công hoặc thực hiện khôi phục trong trường hợp có lỗi. Cơ chế xử lý lỗi rất quan trọng vì nó cho phép tập lệnh hoàn tác mọi thay đổi chưa hoàn chỉnh nếu có sự cố xảy ra, đảm bảo rằng không có một phần dữ liệu nào được ghi.

Cách tiếp cận thứ hai, sử dụng Python bông tuyết.connector, mang lại sự linh hoạt hơn bằng cách cho phép tương tác trực tiếp với Snowflake từ bên trong hàm Python. Phương pháp này bỏ qua SnowflakeOperator và cho phép bạn có nhiều quyền kiểm soát hơn đối với việc xử lý kết nối và giao dịch. Tập lệnh mở một kết nối một cách rõ ràng, bắt đầu giao dịch và gọi thủ tục được lưu trữ. Nếu quy trình không thành công, quy trình này sẽ đưa ra một ngoại lệ, kích hoạt quá trình khôi phục để đảm bảo không có dữ liệu không mong muốn nào được lưu.

Sự kết hợp các phương pháp này thể hiện hai cách để giải quyết vấn đề thực thi các thủ tục được lưu trữ dựa trên JavaScript trong Snowflake thông qua Airflow. Mặc dù cách tiếp cận đầu tiên đơn giản hơn và được tích hợp chặt chẽ với khả năng điều phối nhiệm vụ của Airflow, nhưng cách tiếp cận thứ hai cung cấp khả năng kiểm soát xử lý lỗi chi tiết và có thể tùy chỉnh hơn. Cả hai cách tiếp cận đều nhấn mạnh tầm quan trọng của các giao dịch có phạm vi và sự cần thiết của các cơ chế khôi phục thích hợp trong trường hợp thất bại. Bằng cách mô-đun hóa các tập lệnh này, nhà phát triển có thể dễ dàng tái sử dụng chúng trên nhiều DAG Airflow khác nhau trong khi vẫn duy trì hiệu suất và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu.

# 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
)

Khám phá các giải pháp thay thế để xử lý các giao dịch bông tuyết trong luồng không khí

Một khía cạnh quan trọng chưa được thảo luận là khả năng sử dụng Nhiệm vụ của bông tuyết thay vì dựa hoàn toàn vào Airflow để quản lý các thủ tục được lưu trữ. Nhiệm vụ Bông tuyết là các thành phần lập kế hoạch và thực thi tích hợp có thể tự động hóa các quy trình cụ thể trực tiếp trong Snowflake. Mặc dù Airflow cung cấp phạm vi điều phối rộng hơn, nhưng việc sử dụng Nhiệm vụ bông tuyết kết hợp với Airflow cho phép thực thi các tác vụ liên quan đến cơ sở dữ liệu một cách cục bộ và hiệu quả hơn. Thiết lập này có thể giảm tải một số công việc nhất định cho Snowflake, giảm tải cho Airflow DAG.

Một lĩnh vực quan trọng khác cần khám phá là sự tích hợp của giao dịch nhiều bước trong Bông tuyết. Các quy trình được lưu trữ dựa trên JavaScript trong Snowflake thường yêu cầu quản lý cẩn thận các thao tác nhiều bước phức tạp liên quan đến một số thay đổi cơ sở dữ liệu. Bằng cách kết hợp trực tiếp các bước này vào quy trình được lưu trữ, bạn sẽ giảm thiểu khả năng giao dịch không hoàn tất hoặc hoàn tác. Điều này đòi hỏi phải quản lý cẩn thận mức độ cô lập giao dịch để đảm bảo rằng không có quy trình bên ngoài nào can thiệp vào việc thực hiện các hoạt động nhiều bước này, đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu và ngăn ngừa tình trạng cạnh tranh.

Cuối cùng, tận dụng các tính năng nâng cao của Airflow như XCom để truyền dữ liệu giữa các tác vụ có thể nâng cao cách bạn quản lý lệnh gọi SQL động. Ví dụ: thay vì mã hóa cứng các giá trị vào các lệnh gọi thủ tục được lưu trữ, bạn có thể chuyển các tham số một cách linh hoạt bằng XCom. Điều này không chỉ làm tăng tính linh hoạt của Airflow DAG mà còn cho phép các giải pháp có thể mở rộng và bảo trì dễ dàng hơn khi điều phối các quy trình công việc liên quan đến các quy trình được lưu trữ của Snowflake. Bằng cách làm cho toàn bộ quá trình trở nên năng động hơn, bạn sẽ giảm được sự dư thừa và nâng cao hiệu quả.