ಸಣ್ಣ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಗಾಗಿ

Daniel Marino

ಮಂಗಳವಾರ, ಜನವರಿ 7, 2025 01:20:17 ಅಪರಾಹ್ನ

Redshift ನಕಲು ಆದೇಶಗಳು ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ ವಿಫಲವಾದಾಗ

ಇದನ್ನು ಊಹಿಸಿ: ನೀವು ಹಲವಾರು ದಿನಗಳವರೆಗೆ ನಿಮ್ಮ Amazon Redshift ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ COPY ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಮನಬಂದಂತೆ ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ. ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ತ್ವರಿತ, ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ, ಮತ್ತು ಎಲ್ಲವೂ ಗಡಿಯಾರದ ಕೆಲಸದಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದ್ದಕ್ಕಿದ್ದಂತೆ, ಎಲ್ಲಿಯೂ ಇಲ್ಲದಂತೆ, ನಿಮ್ಮ ಆಜ್ಞೆಗಳು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ನಿಮ್ಮನ್ನು ನಿರಾಶೆಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುತ್ತವೆ. 😕

ಈ ಸನ್ನಿವೇಶವು ಅಸಾಮಾನ್ಯವೇನಲ್ಲ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ Redshift ನಂತಹ ಡೇಟಾ ಗೋದಾಮುಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ. ನೀವು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಕನ್ಸೋಲ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೂ, ಉಪಕರಣಗಳು ಹಾಗೆ stv_recents ಮತ್ತು PG_locks ಯಾವುದೇ ಉಪಯುಕ್ತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ನಿಶ್ಚಲತೆಯಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿಕೊಂಡಿದೆ, ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿದೆ ಆದರೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಸಲ್ಲಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ.

ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕೊನೆಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರವೂ PG_TERMINATE_BACKEND ಮತ್ತು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ರೀಬೂಟ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ. ಇತರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಲೋಡ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಕಾರಣವಿಲ್ಲದೆ ಅಂಟಿಕೊಂಡಿವೆ. ಇದು ಪರಿಚಿತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಈ ಹೋರಾಟದಲ್ಲಿ ನೀವು ಒಬ್ಬಂಟಿಯಾಗಿಲ್ಲ.

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಅಂತಹ ನಡವಳಿಕೆಯ ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ನಾವು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ. ನೀವು Redshift ನ ಕ್ವೆರಿ ಎಡಿಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ Boto3 ಮೂಲಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಆಗಿ ಅದನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಆ COPY ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತೆ ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು ನಾವು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. 🚀

ಆಜ್ಞೆ	ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆ
boto3.client()	ಪ್ರದೇಶ ಮತ್ತು ಸೇವಾ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ Redshift ನಂತಹ AWS ಸೇವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು Boto3 ಕ್ಲೈಂಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ.
redshift_client.cancel_query_execution()	ಅದರ ClusterIdentifier ಮತ್ತು QueryId ಮೂಲಕ ಗುರುತಿಸಲಾದ Redshift ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೊನೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
describe_query_executions()	ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮೆಟಾಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯದಂತಹವು.
pg_terminate_backend()	Redshift ನಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿರುವ ಪ್ರಶ್ನೆ ಅಥವಾ ಸೆಶನ್ ಅನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಲು ಅದರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ID (pid) ಮೂಲಕ PostgreSQL ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕೊನೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
SELECT * FROM stv_recents	ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್‌ನ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುತ್ತದೆ.
SELECT * FROM pg_locks	ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯ ಲಾಕ್‌ಗಳ ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಟೇಬಲ್ ಅಥವಾ ವಹಿವಾಟು ಮಟ್ಟದ ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
Node.js AWS SDK: redshift.describeQueryExecutions()	ಸಮಸ್ಯೆ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು Node.js ಅನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಆಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು Redshift ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
redshift_client.promise()	Redshift ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ Node.js ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಸಮಕಾಲಿಕ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು (API ಕರೆಗಳಂತಹ) ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
response.get()	Redshift ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವಸ್ತುವಿನಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೀ ಅಥವಾ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ, ಪ್ರಶ್ನೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಆಗಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.
pg_locks.lockable_type	ಲಾಕ್‌ನ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು (ಸಂಬಂಧ, ವಹಿವಾಟು, ಇತ್ಯಾದಿ) ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಾಕ್‌ಗೆ ಕಾರಣವೇನು ಎಂಬುದನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್ ನಕಲು ಪ್ರಶ್ನೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದು

ಈ ಹಿಂದೆ ಒದಗಿಸಲಾದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು Amazon Redshift ನಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿರುವ COPY ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ದೋಷನಿವಾರಣೆಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಾಧನಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅವುಗಳನ್ನು ಕೊನೆಗೊಳಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸುಗಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಬೊಟೊ 3 ಲೈಬ್ರರಿ ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಆಗಿ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಕ್ರಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಂತ್ಯಗೊಳಿಸಲು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ Cancel_query_execution() API ಕರೆ, ನಿರಂತರವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆ ಹ್ಯಾಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. AWS ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ ಕನ್ಸೋಲ್ ಮೂಲಕ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪವು ಅಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿರುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಈ ವಿಧಾನವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. 🚀

ಅಂತೆಯೇ, SQL-ಆಧಾರಿತ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಗುರಿಗಳು Redshift ನ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಟೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಂಟಿಕೊಂಡಿರುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು stv_recents ಮತ್ತು pg_locks. ಈ ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಪ್ರಶ್ನೆ ಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಲಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ನಿರ್ವಾಹಕರು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಮುಂತಾದ ಆಜ್ಞೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ pg_terminate_backend(), ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕೊನೆಗೊಳಿಸಲು, ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಮತ್ತಷ್ಟು ವಿಳಂಬಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಸವಾಲಾಗಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಶ್ನೆ ಸಂಪುಟಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.

Node.js ಪರಿಹಾರವು JavaScript ಆಧಾರಿತ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವವರಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. Redshift ಗಾಗಿ AWS SDK ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಹೆಚ್ಚು ಅಸಮಕಾಲಿಕ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತಾಯವನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ETL ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವಾಗ, ಅಂಟಿಕೊಂಡಿರುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ತ್ಯಾಜ್ಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸಬಹುದು. ಈ Node.js ಅನುಷ್ಠಾನವು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳೊಂದಿಗೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ, ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಂತಹ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. 🌐

ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ವಿಧಾನಗಳು ಮಾಡ್ಯುಲಾರಿಟಿ ಮತ್ತು ಮರುಬಳಕೆಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡುತ್ತವೆ. ನೀವು Python, SQL, ಅಥವಾ Node.js ಅನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತಿರಲಿ, ಈ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿಶಾಲ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅವರು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದಂತಹ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಸಹ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತಾರೆ. ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಶ್ನೆ ಹ್ಯಾಂಗ್‌ಗಳಿಂದ ಲಾಕ್ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವವರೆಗೆ, ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಮರ್ಥ ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತವೆ, ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು ದೃಢವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸ್ಪಂದಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಪೈಥಾನ್‌ನೊಂದಿಗೆ ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್ ನಕಲು ಪ್ರಶ್ನೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು (Boto3 ಬಳಸಿ)

ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು Boto3 ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್

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')

ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು SQL-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ರಚಿಸುವುದು

Redshift ಪ್ರಶ್ನೆ ಸಂಪಾದಕ ಅಥವಾ SQL ಕ್ಲೈಂಟ್ ಮೂಲಕ ನೇರವಾಗಿ SQL ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು

-- 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

AWS SDK ಬಳಸಿಕೊಂಡು Node.js ಅಪ್ರೋಚ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

Node.js ಬಳಸಿಕೊಂಡು Redshift ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್

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');

ಟ್ರಬಲ್‌ಶೂಟಿಂಗ್ ಕ್ವೆರಿ ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಹ್ಯಾಂಗ್ಸ್: ಬೇಸಿಕ್ಸ್ ಬಿಯಾಂಡ್

ಅಮೆಜಾನ್ ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ದೋಷನಿವಾರಣೆ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಹ್ಯಾಂಗ್‌ಗಳ ಪರಿಣಾಮವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ WLM (ಕೆಲಸದ ನಿರ್ವಹಣೆ) ಸಂರಚನೆಗಳು. WLM ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳು Redshift ಹೇಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪಾಗಿ ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾದ ಕ್ಯೂಗಳು ಲೋಡ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, COPY ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ಮೆಮೊರಿಯೊಂದಿಗೆ ಸರದಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ದೇಶಿಸಿದರೆ, ಅದು ಯಾವುದೇ ನೈಜ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಮಾಡದೆಯೇ ರನ್ ಆಗಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅಥವಾ ಏಕಕಾಲಿಕ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ WLM ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಅಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು. ಡೇಟಾ ಲೋಡ್ ವಾಲ್ಯೂಮ್‌ಗಳ ಏರಿಳಿತದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ. 📊

ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಮತ್ತೊಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಲೇಟೆನ್ಸಿ. COPY ಆಜ್ಞೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ S3 ಅಥವಾ DynamoDB ನಂತಹ ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ವರ್ಗಾವಣೆಯಲ್ಲಿ ಅಡಚಣೆಯಿದ್ದರೆ, ಆಜ್ಞೆಯು ಅಂಟಿಕೊಂಡಂತೆ ಕಾಣಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತಪ್ಪಾದ ಬಳಕೆ IAM ಪಾತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಸಾಕಷ್ಟು ಅನುಮತಿಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾಗೆ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗಬಹುದು, ವಿಳಂಬವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಸರಿಯಾದ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು AWS CLI ನಂತಹ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ S3 ಬಕೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಈ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯಬಹುದು. ಈ ಸವಾಲುಗಳು ವಿತರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವಾಗ. 🌎

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಸ್ವರೂಪದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಅಪರಾಧಿಗಳಾಗಿವೆ. Redshift COPY ಆದೇಶಗಳು CSV, JSON, ಅಥವಾ Parquet ನಂತಹ ವಿವಿಧ ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ. ಫೈಲ್ ರಚನೆ ಅಥವಾ ಡಿಲಿಮಿಟರ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಲ್ಲದಿರುವುದು COPY ಪ್ರಶ್ನೆಯು ಮೌನವಾಗಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಫಿಲ್ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವಿಕೆ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಅಂತಹ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ತಕ್ಷಣದ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಒಟ್ಟಾರೆ ಡೇಟಾ ಸೇವನೆಯ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್ ನಕಲು ಪ್ರಶ್ನೆ ಹ್ಯಾಂಗ್‌ಗಳ ಕುರಿತು ಅಗತ್ಯ FAQಗಳು

ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ COPY ಪ್ರಶ್ನೆ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳ್ಳಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರಣಗಳೇನು?
WLM ತಪ್ಪಾದ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್‌ಗಳು, ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಅಸಂಗತತೆಗಳಿಂದಾಗಿ COPY ಕ್ವೆರಿ ಹ್ಯಾಂಗ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ. WLM ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮೂಲ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ aws s3 ls.
ಹ್ಯಾಂಗಿಂಗ್ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಕೊನೆಗೊಳಿಸಬಹುದು?
ಬಳಸಿ SELECT pg_terminate_backend(pid) ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅಂತ್ಯಗೊಳಿಸಲು ಅಥವಾ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಮುಕ್ತಾಯಕ್ಕಾಗಿ AWS SDK.
IAM ಪಾತ್ರಗಳು COPY ಆಜ್ಞೆಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಬಹುದೇ?
ಹೌದು, ತಪ್ಪಾದ IAM ಪಾತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ನೀತಿಗಳು S3 ನಂತಹ ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಸ್ಥಗಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಬಳಸಿ aws sts get-caller-identity ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು.
ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು?
ಚಿಕ್ಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ನಕಲು ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಿ FILLRECORD ಕಾಣೆಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಆಕರ್ಷಕವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು.
Redshift ನಿಂದ S3 ಗೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು?
ನಂತಹ ಮೂಲಭೂತ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ aws s3 ls s3://your-bucket-name/ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು Redshift ಅದೇ VPC ಯಿಂದ.

ಕ್ವೆರಿ ಟ್ರಬಲ್‌ಶೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಮುಚ್ಚಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಅಮೆಜಾನ್ ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಂಟಿಕೊಂಡಿರುವ ನಕಲು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು stv_recents ನಂತಹ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಟೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು WLM ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಂತಹ ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವವರೆಗೆ ಬಹು-ಮುಖದ ವಿಧಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಸ್ಪಷ್ಟ ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. 🎯

ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಮತ್ತು IAM ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಂತಹ ದೃಢವಾದ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವುದು ಭವಿಷ್ಯದ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಹಾರಗಳು ತಕ್ಷಣದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಒಟ್ಟಾರೆ ಸಿಸ್ಟಮ್ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ Redshift ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಾಧನವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 🌟

ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್ ಕ್ವೆರಿ ಟ್ರಬಲ್‌ಶೂಟಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಗಳು

Amazon Redshift COPY ಕಮಾಂಡ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ದೋಷನಿವಾರಣೆಯ ಕುರಿತಾದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಅಧಿಕೃತ AWS ದಾಖಲಾತಿಯಿಂದ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ. ಭೇಟಿ ನೀಡಿ ಅಮೆಜಾನ್ ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್ ಕಾಪಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟೇಶನ್ .
stv_recents ಮತ್ತು pg_locks ನಂತಹ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಟೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು AWS ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲ ಲೇಖನಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ. ನಲ್ಲಿ ಇನ್ನಷ್ಟು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ AWS ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ .
Redshift ನೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಪೈಥಾನ್‌ನ Boto3 ಲೈಬ್ರರಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಸಮುದಾಯ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾಗಿವೆ Boto3 ದಾಖಲೆ .
WLM ಕಾನ್ಫಿಗರೇಶನ್ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರಕರಣ ಅಧ್ಯಯನಗಳಿಂದ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ DataCumulus ಬ್ಲಾಗ್ .
Redshift ಸಂಪರ್ಕ ಮತ್ತು ಅನುಮತಿಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷನಿವಾರಣೆ ಸಲಹೆಗಳನ್ನು AWS ಬೆಂಬಲ ವೇದಿಕೆಗಳಿಂದ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ. ನಲ್ಲಿ ಚರ್ಚೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ AWS ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್ ಫೋರಮ್ .

ಸಣ್ಣ ಕೋಷ್ಟಕಗಳಿಗಾಗಿ ರೆಡ್‌ಶಿಫ್ಟ್ ನಕಲು ಪ್ರಶ್ನೆ ಹ್ಯಾಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ