Sarkanās nobīdes COPY vaicājuma pakarināšanas problēmu risināšana mazām tabulām

Kad sarkanās nobīdes COPY komandas pēkšņi neizdodas

Iedomājieties šo: jūs jau vairākas dienas nemanāmi palaižat COPY komandas savā Amazon Redshift klasterī. Vaicājumi ir ātri, efektīvi, un šķiet, ka viss darbojas kā pulkstenis. Pēkšņi, nez no kurienes, nokarājas jūsu komandas, liekot jums neapmierinātību un apjukumu. 😕

Šis scenārijs nav nekas neparasts, it īpaši, strādājot ar datu noliktavām, piemēram, Redshift. Jūs pārbaudāt klastera konsoli, un tajā tiek parādīts, ka vaicājums darbojas. Tomēr tādi rīki kā stv_recents un PG_locks sniedz maz vai nesniedz nekādu noderīgu ieskatu. Tas ir tā, it kā jūsu vaicājums ir iestrēdzis neskaidrībā, tiek izpildīts, bet nav pareizi iesniegts.

Pat pēc procesa pārtraukšanas, izmantojot PG_TERMINATE_BACKEND un pārstartējot kopu, problēma joprojām pastāv. Citi vaicājumi turpina darboties lieliski, taču šķiet, ka ielādes vaicājumi ir iestrēguši bez redzama iemesla. Ja tas izklausās pazīstami, jūs neesat viens šajā cīņā.

Šajā rakstā mēs atklāsim iespējamos šādas rīcības iemeslus un izpētīsim praktiskus risinājumus. Neatkarīgi no tā, vai izmantojat Redshift vaicājumu redaktoru vai piekļūstat tam programmatiski, izmantojot Boto3, mēs palīdzēsim jums atkal palaist šīs COPY komandas. 🚀

Redshift COPY vaicājuma problēmu izpratne un atkļūdošana

Iepriekš sniegtie skripti kalpo kā kritiski rīki iestrēgušu COPY vaicājumu problēmu novēršanai programmā Amazon Redshift. Šie skripti risina problēmu, identificējot problemātiskus vaicājumus, pārtraucot tos un uzraugot sistēmas darbību, lai nodrošinātu vienmērīgu darbību. Piemēram, Python skripts izmanto Boto3 bibliotēka, lai programmatiski mijiedarbotos ar Redshift. Tas nodrošina funkcijas, lai uzskaitītu aktīvos vaicājumus un pārtrauktu tos, izmantojot cancel_query_execution() API izsaukums — metode, kas pielāgota pastāvīgai vaicājuma uzkāršanai. Šī pieeja ir ideāli piemērota situācijām, kad manuāla iejaukšanās, izmantojot AWS pārvaldības konsoli, ir nepraktiska. 🚀

Tāpat uz SQL balstītais skripts mērķē uz iestrēgušajiem vaicājumiem, izmantojot Redshift sistēmas tabulas, piemēram, stv_recents un pg_locks. Šīs tabulas sniedz ieskatu vaicājuma stāvokļos un bloķēšanas statusos, ļaujot administratoriem efektīvi noteikt un atrisināt problēmas. Izmantojot tādas komandas kā pg_terminate_backend(), tas ļauj pārtraukt noteiktus aizmugursistēmas procesus, atbrīvot resursus un novērst turpmāku kavēšanos. Šie skripti ir īpaši efektīvi klasteriem ar lielu vaicājumu apjomu, kur atsevišķu problēmu identificēšana ir sarežģīta.

Node.js risinājums demonstrē alternatīvu tiem, kas dod priekšroku uz JavaScript balstītiem rīkiem. Izmantojot Redshift AWS SDK, šis skripts automatizē vaicājumu uzraudzību un pārtraukšanu ļoti asinhronā vidē. Piemēram, palaižot automatizētus ETL cauruļvadus, iestrēgušie vaicājumi var izjaukt grafikus un iztērēt resursus. Šī Node.js ieviešana nodrošina, ka šādi traucējumi tiek samazināti, nemanāmi integrējoties ar esošajām darbplūsmām, jo ​​īpaši dinamiskās, mākoņa vidēs. 🌐

Visas trīs pieejas uzsver modularitāti un atkārtotu izmantošanu. Neatkarīgi no tā, vai vēlaties Python, SQL vai Node.js, šie risinājumi ir optimizēti veiktspējai un paredzēti integrēšanai plašākās pārvaldības sistēmās. Tajos ir iekļauta arī labākā prakse, piemēram, kļūdu apstrāde un ievades validācija, lai nodrošinātu uzticamību. No atkļūdošanas vaicājuma uzkaras līdz bloķēšanas uzvedības analīzei, šie skripti sniedz izstrādātājiem iespēju uzturēt efektīvas Redshift darbības, nodrošinot, ka jūsu datu konveijeri joprojām ir izturīgi un atsaucīgi.

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');

Problēmu novēršana vaicājums uzkaras Redshift: ārpus pamatiem

Strādājot ar Amazon Redshift, viens bieži aizmirsts problēmu novēršanas vaicājuma uzkarināšanas aspekts ir WLM (darba slodzes pārvaldība) konfigurācijas. WLM iestatījumi nosaka, kā Redshift piešķir resursus vaicājumiem, un nepareizi konfigurētas rindas var izraisīt ielādes vaicājumu uztraukšanu uz nenoteiktu laiku. Piemēram, ja komanda COPY tiek novirzīta uz rindu ar nepietiekamu atmiņu, var šķist, ka tā darbojas bez reāla progresa. WLM iestatījumu pielāgošana, piešķirot vairāk atmiņas vai iespējojot vienlaicīguma mērogošanu, var atrisināt šādas problēmas. Tas ir īpaši svarīgi scenārijos ar mainīgu datu ielādes apjomu. 📊

Vēl viens svarīgs faktors, kas jāņem vērā, ir tīkla latentums. COPY komandas bieži ir atkarīgas no ārējiem datu avotiem, piemēram, S3 vai DynamoDB. Ja datu pārsūtīšanā ir vājš kakls, komanda var šķist iestrēgusi. Piemēram, izmantojot nepareizu IAM lomas vai arī nepietiekamas atļaujas var kavēt piekļuvi ārējiem datiem, izraisot aizkavēšanos. Pareizas tīkla konfigurācijas nodrošināšana un savienojamības ar S3 segmentiem pārbaude ar tādiem rīkiem kā AWS CLI var novērst šos pārtraukumus. Šīs problēmas ir izplatītas izplatītās sistēmās, it īpaši, mērogojot darbības globāli. 🌎

Visbeidzot, datu formāta problēmas ir biežs, bet mazāk acīmredzams vaininieks. Redshift COPY komandas atbalsta dažādus failu formātus, piemēram, CSV, JSON vai Parquet. Neliela neatbilstība faila struktūrā vai atdalītāju iestatījumos var izraisīt COPY vaicājuma klusu neveiksmi. Ievades failu apstiprināšana pirms izpildes un Redshift izmantošana FILLRECORD un IGNOREHEADER iespējas var samazināt šādus riskus. Šīs stratēģijas ne tikai risina tūlītēju problēmu, bet arī uzlabo vispārējo datu uzņemšanas efektivitāti.