Redshift COPY Query Hangi probleemide lahendamine väikeste tabelite jaoks

Kui punase nihke COPY käsud äkitselt ebaõnnestuvad

Kujutage ette seda: olete juba mitu päeva oma Amazon Redshifti klastris jooksnud sujuvalt COPY-käske. Päringud on kiired, tõhusad ja kõik näib toimivat nagu kellavärk. Järsku ripuvad teie käsud tühjalt, jättes teid pettuma ja hämmeldunud. 😕

See stsenaarium pole haruldane, eriti kui töötate selliste andmeladudega nagu Redshift. Kontrollite klastri konsooli ja see näitab, et päring töötab. Kuid tööriistad nagu stv_recents ja PG_lukud ei anna kasulikku teavet. Tundub, nagu oleks teie päring ummikus, töötab, kuid pole õigesti esitatud.

Isegi pärast protsessi lõpetamist kasutades PG_TERMINATE_BACKEND ja klastri taaskäivitamisel probleem püsib. Muud päringud töötavad jätkuvalt hästi, kuid laadimispäringud näivad olevat ilma nähtava põhjuseta takerdunud. Kui see kõlab tuttavalt, pole te selles võitluses üksi.

Selles artiklis selgitame välja sellise käitumise võimalikud põhjused ja uurime rakendatavaid lahendusi. Olenemata sellest, kas kasutate Redshifti päringuredaktorit või pääsete sellele programmiliselt Boto3 kaudu juurde, aitame teil need COPY-käsud uuesti käivitada. 🚀

Redshift COPY päringu probleemide mõistmine ja silumine

Varem pakutud skriptid on kriitilised tööriistad Amazon Redshiftis kinni jäänud COPY-päringute tõrkeotsinguks. Need skriptid lahendavad probleemi, tuvastades probleemsed päringud, lõpetades need ja jälgides süsteemi tegevust, et tagada tõrgeteta töö. Näiteks Pythoni skript kasutab Boto3 teek, et Redshiftiga programmiliselt suhelda. See pakub funktsioone aktiivsete päringute loetlemiseks ja nende lõpetamiseks cancel_query_execution() API kõne, meetod, mis on kohandatud püsivate päringu hangumiste käsitlemiseks. See lähenemisviis sobib ideaalselt olukordades, kus käsitsi sekkumine AWS-i halduskonsooli kaudu on ebapraktiline. 🚀

Samamoodi sihib SQL-põhine skript kinni jäänud päringuid, võimendades Redshifti süsteemitabeleid, nagu stv_recents ja pg_locks. Need tabelid pakuvad teavet päringu olekute ja lukustuse olekute kohta, võimaldades administraatoritel probleeme tõhusalt tuvastada ja lahendada. Kasutades selliseid käske nagu pg_terminate_backend(), võimaldab see lõpetada konkreetsed taustaprotsessid, vabastada ressursse ja vältida edasisi viivitusi. Need skriptid on eriti tõhusad suurte päringumahtudega klastrite puhul, kus üksikute probleemide tuvastamine on keeruline.

Lahendus Node.js pakub alternatiivi neile, kes eelistavad JavaScripti-põhiseid tööriistu. Kasutades Redshifti jaoks mõeldud AWS SDK-d, automatiseerib see skript päringu jälgimise ja lõpetamise väga asünkroonses keskkonnas. Näiteks automatiseeritud ETL torujuhtmete käitamisel võivad takerdunud päringud ajakavasid häirida ja ressursse raisata. See Node.js-i juurutus tagab selliste häirete minimeerimise, integreerides neid sujuvalt olemasolevate töövoogudega, eriti dünaamilistes pilvepõhistes keskkondades. 🌐

Kõik kolm lähenemisviisi rõhutavad modulaarsust ja korduvkasutatavust. Olenemata sellest, kas eelistate Pythoni, SQL-i või Node.js-i, on need lahendused optimeeritud jõudluse jaoks ja mõeldud integreerimiseks laiematesse haldussüsteemidesse. Usaldusväärsuse tagamiseks hõlmavad need ka parimaid tavasid, nagu vigade käsitlemine ja sisendi valideerimine. Need skriptid võimaldavad arendajatel säilitada tõhusaid Redshifti toiminguid, alustades silumispäringu hangumisest kuni lukustuskäitumise analüüsimiseni, tagades, et teie andmekanalid on töökindlad ja reageerivad.

import boto3
import time
from botocore.exceptions import ClientError
# Initialize Redshift client
redshift_client = boto3.client('redshift', region_name='your-region')
# Function to terminate a stuck query
def terminate_query(cluster_identifier, query_id):
    try:
        response = redshift_client.cancel_query_execution(ClusterIdentifier=cluster_identifier, QueryId=query_id)
        print(f"Query {query_id} terminated successfully.")
    except ClientError as e:
        print(f"Error terminating query: {e}")
# List active queries
def list_active_queries(cluster_identifier):
    try:
        response = redshift_client.describe_query_executions(ClusterIdentifier=cluster_identifier)
        for query in response.get('QueryExecutions', []):
            print(f"Query ID: {query['QueryId']} - Status: {query['Status']}")
    except ClientError as e:
        print(f"Error fetching queries: {e}")
# Example usage
cluster_id = 'your-cluster-id'
list_active_queries(cluster_id)
terminate_query(cluster_id, 'your-query-id')

-- Check for stuck queries
SELECT * FROM stv_recents WHERE aborted = 0;
-- Terminate a specific backend process
SELECT pg_terminate_backend(pid)
FROM stv_sessions
WHERE process = 'query_id';
-- Validate table locks
SELECT lockable_type, transaction_id, relation, mode
FROM pg_locks;
-- Reboot the cluster if necessary
-- This must be done via the AWS console or API
-- Ensure no active sessions before rebooting

const AWS = require('aws-sdk');
const redshift = new AWS.Redshift({ region: 'your-region' });
// Function to describe active queries
async function listActiveQueries(clusterId) {
    try {
        const data = await redshift.describeQueryExecutions({ ClusterIdentifier: clusterId }).promise();
        data.QueryExecutions.forEach(query => {
            console.log(`Query ID: ${query.QueryId} - Status: ${query.Status}`);
        });
    } catch (err) {
        console.error("Error fetching queries:", err);
    }
}
// Terminate a stuck query
async function terminateQuery(clusterId, queryId) {
    try {
        await redshift.cancelQueryExecution({ ClusterIdentifier: clusterId, QueryId: queryId }).promise();
        console.log(`Query ${queryId} terminated successfully.`);
    } catch (err) {
        console.error("Error terminating query:", err);
    }
}
// Example usage
const clusterId = 'your-cluster-id';
listActiveQueries(clusterId);
terminateQuery(clusterId, 'your-query-id');

Tõrkeotsing Päring hangub Redshiftis: põhitõdedest kaugemale

Amazon Redshiftiga töötades jäetakse üks sageli tähelepanuta jäetud tõrkeotsingu katkemiste aspekt WLM (töökoormuse haldamine) konfiguratsioonid. WLM-i sätted juhivad seda, kuidas Redshift päringutele ressursse eraldab, ja valesti konfigureeritud järjekorrad võivad põhjustada laadimispäringute katkemise määramata ajaks. Näiteks kui käsk COPY on suunatud ebapiisava mäluga järjekorda, võib see näida töötavat ilma tegelikku edu saavutamata. WLM-i sätete reguleerimine, eraldades rohkem mälu või lubades samaaegsuse skaleerimise, võib selliseid probleeme lahendada. See on eriti oluline stsenaariumide puhul, mille andmelaadimise maht on kõikuv. 📊

Teine oluline tegur, mida tuleb arvestada, on võrgu latentsusaeg. COPY-käsud sõltuvad sageli välistest andmeallikatest, nagu S3 või DynamoDB. Kui andmeedastuses on kitsaskoht, võib käsk tunduda takerdunud. Näiteks vale kasutamine IAM-i rollid või ebapiisavad load võivad takistada juurdepääsu välisandmetele, põhjustades viivitusi. Õigete võrgukonfiguratsioonide tagamine ja S3 ämbritega ühenduvuse testimine selliste tööriistadega nagu AWS CLI võib neid katkestusi vältida. Need väljakutsed on hajutatud süsteemides tavalised, eriti toimingute globaalsel skaleerimisel. 🌎

Lõpuks on andmevormingu probleemid sagedane, kuid vähem ilmne süüdlane. Redshift COPY käsud toetavad erinevaid failivorminguid, nagu CSV, JSON või Parquet. Väike ebakõla failistruktuuris või eraldaja sätetes võib põhjustada COPY-päringu vaikiva ebaõnnestumise. Sisendfailide valideerimine enne käivitamist ja Redshifti kasutamine FILLRECORD ja IGNOREHEADER valikuvõimalused võivad selliseid riske minimeerida. Need strateegiad ei tegele mitte ainult kohese probleemiga, vaid parandavad ka üldist andmetarbimise tõhusust.