Mažų lentelių raudonojo poslinkio COPY užklausos pakabinimo problemų sprendimas

Kai raudonojo poslinkio COPY komandos staiga sugenda

Įsivaizduokite tai: jau kelias dienas sklandžiai vykdote COPY komandas savo Amazon Redshift klasteryje. Užklausos yra greitos, veiksmingos ir atrodo, kad viskas veikia kaip laikrodis. Staiga iš niekur užkliūna jūsų komandos, todėl jus nuliūdina ir suglumina. 😕

Šis scenarijus nėra neįprastas, ypač dirbant su duomenų saugyklomis, tokiomis kaip „Redshift“. Jūs patikrinate klasterio konsolę ir parodo, kad užklausa vykdoma. Tačiau tokie įrankiai kaip stv_recents ir PG_užraktai nepateikia naudingų įžvalgų arba jos visai nėra. Atrodo, kad jūsų užklausa įstrigo nežinioje, vykdoma, bet netinkamai pateikta.

Net ir nutraukus procesą naudojant PG_TERMINATE_BACKEND ir paleidus klasterį iš naujo, problema išlieka. Kitos užklausos ir toliau veikia puikiai, tačiau atrodo, kad įkėlimo užklausos užstringa be jokios aiškios priežasties. Jei tai skamba pažįstamai, jūs ne vieni šioje kovoje.

Šiame straipsnyje atskleisime galimas tokio elgesio priežastis ir išnagrinėsime veiksmingus sprendimus. Nesvarbu, ar naudojate „Redshift“ užklausų rengyklę, ar programiškai ją pasiekiate per „Boto3“, mes padėsime jums vėl paleisti tas COPY komandas. 🚀

Redshift COPY užklausos problemų supratimas ir derinimas

Anksčiau pateikti scenarijai yra svarbūs įrankiai, padedantys pašalinti „Amazon Redshift“ įstrigusias COPY užklausas. Šie scenarijai sprendžia problemą nustatydami problemines užklausas, jas nutraukdami ir stebėdami sistemos veiklą, kad būtų užtikrintas sklandus veikimas. Pavyzdžiui, Python scenarijus naudoja Boto3 biblioteką, kad galėtumėte programiškai sąveikauti su Redshift. Jame yra funkcijos, skirtos aktyvių užklausų sąrašui ir jas užbaigti naudojant cancel_query_execution() API iškvietimas – metodas, pritaikytas tvarkyti nuolatinius užklausų trikdžius. Šis metodas idealiai tinka tais atvejais, kai rankinis įsikišimas per AWS valdymo pultą yra nepraktiškas. 🚀

Panašiai SQL pagrįstas scenarijus taiko įstrigusias užklausas, naudodamas Redshift sistemos lenteles, pvz. stv_recents ir pg_locks. Šiose lentelėse pateikiama įžvalgų apie užklausos būsenas ir užrakinimo būsenas, todėl administratoriai gali tiksliai nustatyti ir veiksmingai išspręsti problemas. Naudodami tokias komandas kaip pg_terminate_backend(), tai leidžia nutraukti konkrečius vidinius procesus, atlaisvinti išteklius ir užkirsti kelią tolesniam vėlavimui. Šie scenarijai yra ypač veiksmingi klasteriams su dideliu užklausų kiekiu, kai sunku nustatyti atskiras problemas.

„Node.js“ sprendimas demonstruoja alternatyvą tiems, kurie nori „JavaScript“ pagrįstų įrankių. Naudodamas AWS SDK, skirtą Redshift, šis scenarijus automatizuoja užklausų stebėjimą ir užbaigimą labai asinchroninėje aplinkoje. Pavyzdžiui, paleidžiant automatizuotus ETL vamzdynus, užstrigusios užklausos gali sutrikdyti tvarkaraščius ir eikvoti išteklius. Šis Node.js diegimas užtikrina, kad tokie trikdžiai būtų kuo mažesni, nes sklandžiai integruojamas į esamas darbo eigas, ypač dinamiškose debesijos pagrindu veikiančiose aplinkose. 🌐

Visi trys metodai pabrėžia moduliškumą ir pakartotinį naudojimą. Nesvarbu, ar jums labiau patinka Python, SQL ar Node.js, šie sprendimai yra optimizuoti našumui ir skirti integruoti į platesnes valdymo sistemas. Jie taip pat apima geriausią praktiką, pvz., klaidų tvarkymą ir įvesties patvirtinimą, kad būtų užtikrintas patikimumas. Nuo užklausų trikčių derinimo iki užrakinimo elgesio analizės, šie scenarijai suteikia kūrėjams galimybę palaikyti efektyvias „Redshift“ operacijas, užtikrinant, kad jūsų duomenų srautai išliktų tvirti ir reaguoja.

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');

Trikčių šalinimo užklausa veikia „Redshift“: „Beyond the Basics“.

Dirbant su „Amazon Redshift“, vienas dažnai nepastebimas trikčių šalinimo užklausos trikčių šalinimo aspektas yra WLM (darbo krūvio valdymas) konfigūracijos. WLM nustatymai valdo, kaip Redshift paskirsto išteklius užklausoms, o dėl netinkamai sukonfigūruotų eilių įkėlimo užklausos gali trukti neribotą laiką. Pavyzdžiui, jei komanda COPY nukreipiama į eilę, kurioje nepakanka atminties, gali atrodyti, kad ji veikia be jokios realios pažangos. WLM parametrų reguliavimas skiriant daugiau atminties arba įgalinant lygiagrečio mastelio keitimą gali išspręsti tokias problemas. Tai ypač aktualu scenarijuose, kai duomenų įkėlimo apimtis kinta. 📊

Kitas svarbus veiksnys, į kurį reikia atsižvelgti, yra tinklo delsa. COPY komandos dažnai priklauso nuo išorinių duomenų šaltinių, tokių kaip S3 arba DynamoDB. Jei yra duomenų perdavimo kliūtis, komanda gali atrodyti užstrigusi. Pavyzdžiui, naudojant neteisingą IAM vaidmenys arba nepakankami leidimai gali trukdyti pasiekti išorinius duomenis, todėl gali vėluoti. Užtikrinus tinkamą tinklo konfigūraciją ir išbandant ryšį su S3 segmentais naudojant tokius įrankius kaip AWS CLI, galima išvengti šių trikdžių. Šie iššūkiai yra dažni paskirstytose sistemose, ypač kai didinamos operacijos visame pasaulyje. 🌎

Galiausiai, duomenų formato problemos yra dažnas, bet ne toks akivaizdus kaltininkas. Redshift COPY komandos palaiko įvairius failų formatus, tokius kaip CSV, JSON arba Parquet. Dėl nedidelio failo struktūros ar skyriklio nustatymų neatitikimo COPY užklausa gali veikti tyliai. Įvesties failų patvirtinimas prieš vykdant ir naudojant Redshift FILLRECORD ir IGNOREHEADER pasirinkimai gali sumažinti tokią riziką. Šios strategijos ne tik sprendžia neatidėliotiną problemą, bet ir pagerina bendrą duomenų gavimo efektyvumą.