ചെറിയ

Daniel Marino

2025, ജനുവരി 7, ചൊവ്വാഴ്ച 1:37:36 PM

Redshift COPY കമാൻഡുകൾ പെട്ടെന്ന് പരാജയപ്പെടുമ്പോൾ
ഇത് സങ്കൽപ്പിക്കുക: നിങ്ങൾ ദിവസങ്ങളായി നിങ്ങളുടെ ആമസോൺ റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് ക്ലസ്റ്ററിൽ COPY കമാൻഡുകൾ തടസ്സമില്ലാതെ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു. അന്വേഷണങ്ങൾ വേഗമേറിയതും കാര്യക്ഷമവുമാണ്, എല്ലാം ക്ലോക്ക് വർക്ക് പോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നതായി തോന്നുന്നു. പെട്ടെന്ന്, എവിടെനിന്നോ നിങ്ങളുടെ കൽപ്പനകൾ തൂങ്ങിക്കിടക്കുന്നു, നിങ്ങളെ നിരാശരും ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കുന്നു. 😕
ഈ സാഹചര്യം അസാധാരണമല്ല, പ്രത്യേകിച്ചും റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് പോലുള്ള ഡാറ്റ വെയർഹൗസുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ. നിങ്ങൾ ക്ലസ്റ്റർ കൺസോൾ പരിശോധിക്കുക, അത് അന്വേഷണം പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് കാണിക്കുന്നു. എന്നിട്ടും, പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ ഒപ്പം ഉപയോഗപ്രദമായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഒന്നും തന്നെ നൽകുക. നിങ്ങളുടെ അന്വേഷണം അനിശ്ചിതത്വത്തിൽ കുടുങ്ങിയതുപോലെയാണ്, പ്രവർത്തിക്കുന്നു, പക്ഷേ ശരിയായി സമർപ്പിക്കുന്നില്ല.
ഉപയോഗിച്ചുള്ള പ്രക്രിയ അവസാനിപ്പിച്ചതിന് ശേഷവും ക്ലസ്റ്റർ റീബൂട്ട് ചെയ്യുമ്പോൾ, പ്രശ്നം നിലനിൽക്കുന്നു. മറ്റ് അന്വേഷണങ്ങൾ മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് തുടരുന്നു, എന്നാൽ ലോഡ് അന്വേഷണങ്ങൾ വ്യക്തമായ കാരണമൊന്നും കൂടാതെ കുടുങ്ങിയതായി തോന്നുന്നു. ഇത് പരിചിതമാണെന്ന് തോന്നുന്നുവെങ്കിൽ, ഈ പോരാട്ടത്തിൽ നിങ്ങൾ ഒറ്റയ്ക്കല്ല.
ഈ ലേഖനത്തിൽ, അത്തരം പെരുമാറ്റത്തിനുള്ള സാധ്യമായ കാരണങ്ങൾ ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയും പ്രവർത്തനക്ഷമമായ പരിഹാരങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യും. നിങ്ങൾ Redshift-ൻ്റെ അന്വേഷണ എഡിറ്റർ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും അല്ലെങ്കിൽ Boto3 വഴി പ്രോഗ്രാമാറ്റിക് ആയി ആക്‌സസ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിലും, ആ COPY കമാൻഡുകൾ വീണ്ടും പ്രവർത്തിപ്പിക്കാൻ ഞങ്ങൾ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. 🚀

കമാൻഡ് ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ഉദാഹരണം

boto3.client() റീജിയണും സേവന തരവും വ്യക്തമാക്കിക്കൊണ്ട് Redshift പോലുള്ള AWS സേവനങ്ങളുമായി സംവദിക്കുന്നതിന് Boto3 ക്ലയൻ്റ് ആരംഭിക്കുന്നു.

redshift_client.cancel_query_execution() Redshift ക്ലസ്റ്ററിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ചോദ്യം അവസാനിപ്പിക്കുന്നു, അതിൻ്റെ ClusterIdentifier ഉം QueryId ഉം തിരിച്ചറിയുന്നു.

describe_query_executions() റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് ക്ലസ്റ്ററിൽ എക്‌സിക്യൂട്ട് ചെയ്‌ത ചോദ്യങ്ങളുടെ സ്റ്റാറ്റസും എക്‌സിക്യൂഷൻ സമയവും പോലുള്ള മെറ്റാഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുന്നു.

pg_terminate_backend() Redshift-ൽ കുടുങ്ങിയ ഒരു ചോദ്യമോ സെഷനോ മായ്‌ക്കുന്നതിന് അതിൻ്റെ പ്രോസസ്സ് ഐഡി (pid) വഴി ഒരു PostgreSQL ബാക്കെൻഡ് പ്രോസസ്സ് അവസാനിപ്പിക്കുന്നു.

SELECT * FROM stv_recents അടുത്തിടെ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്ത ചോദ്യങ്ങളും അവയുടെ അവസ്ഥകളും തിരിച്ചറിയാൻ റെഡ്ഷിഫ്റ്റിൻ്റെ സിസ്റ്റം ടേബിൾ അന്വേഷിക്കുന്നു.

SELECT * FROM pg_locks ഡാറ്റാബേസിലെ സജീവ ലോക്കുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നു, പട്ടിക അല്ലെങ്കിൽ ഇടപാട്-തല തടയൽ പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കുന്നു.

Node.js AWS SDK: redshift.describeQueryExecutions() പ്രശ്‌ന ട്രാക്കിംഗ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് Node.js ഉപയോഗിച്ച് ഒരു Redshift ക്ലസ്റ്ററിൽ സജീവമായ അന്വേഷണങ്ങൾ ലഭ്യമാക്കുന്നു.

redshift_client.promise() Redshift പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി Node.js സ്ക്രിപ്റ്റുകളിൽ അസിൻക്രണസ് ഓപ്പറേഷനുകൾ (API കോളുകൾ പോലെ) ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

response.get() റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് റെസ്പോൺസ് ഒബ്‌ജക്റ്റിൽ നിന്ന് ഒരു നിർദ്ദിഷ്‌ട കീ അല്ലെങ്കിൽ മൂല്യം വീണ്ടെടുക്കുന്നു, അന്വേഷണ ഡാറ്റ പ്രോഗ്രാമാറ്റിക് ആയി ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിന് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

pg_locks.lockable_type ലോക്കിൻ്റെ തരം (ബന്ധം, ഇടപാട് മുതലായവ) വ്യക്തമാക്കുന്നു, സിസ്റ്റത്തിൽ ലോക്ക് സംഭവിക്കുന്നത് എന്താണെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

കമാൻഡ്	ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ഉദാഹരണം
boto3.client()	റീജിയണും സേവന തരവും വ്യക്തമാക്കിക്കൊണ്ട് Redshift പോലുള്ള AWS സേവനങ്ങളുമായി സംവദിക്കുന്നതിന് Boto3 ക്ലയൻ്റ് ആരംഭിക്കുന്നു.
redshift_client.cancel_query_execution()	Redshift ക്ലസ്റ്ററിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ചോദ്യം അവസാനിപ്പിക്കുന്നു, അതിൻ്റെ ClusterIdentifier ഉം QueryId ഉം തിരിച്ചറിയുന്നു.
describe_query_executions()	റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് ക്ലസ്റ്ററിൽ എക്‌സിക്യൂട്ട് ചെയ്‌ത ചോദ്യങ്ങളുടെ സ്റ്റാറ്റസും എക്‌സിക്യൂഷൻ സമയവും പോലുള്ള മെറ്റാഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുന്നു.
pg_terminate_backend()	Redshift-ൽ കുടുങ്ങിയ ഒരു ചോദ്യമോ സെഷനോ മായ്‌ക്കുന്നതിന് അതിൻ്റെ പ്രോസസ്സ് ഐഡി (pid) വഴി ഒരു PostgreSQL ബാക്കെൻഡ് പ്രോസസ്സ് അവസാനിപ്പിക്കുന്നു.
SELECT * FROM stv_recents	അടുത്തിടെ എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്ത ചോദ്യങ്ങളും അവയുടെ അവസ്ഥകളും തിരിച്ചറിയാൻ റെഡ്ഷിഫ്റ്റിൻ്റെ സിസ്റ്റം ടേബിൾ അന്വേഷിക്കുന്നു.
SELECT * FROM pg_locks	ഡാറ്റാബേസിലെ സജീവ ലോക്കുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നു, പട്ടിക അല്ലെങ്കിൽ ഇടപാട്-തല തടയൽ പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ സഹായിക്കുന്നു.
Node.js AWS SDK: redshift.describeQueryExecutions()	പ്രശ്‌ന ട്രാക്കിംഗ് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് Node.js ഉപയോഗിച്ച് ഒരു Redshift ക്ലസ്റ്ററിൽ സജീവമായ അന്വേഷണങ്ങൾ ലഭ്യമാക്കുന്നു.
redshift_client.promise()	Redshift പ്രവർത്തനങ്ങൾക്കായി Node.js സ്ക്രിപ്റ്റുകളിൽ അസിൻക്രണസ് ഓപ്പറേഷനുകൾ (API കോളുകൾ പോലെ) ഫലപ്രദമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
response.get()	റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് റെസ്പോൺസ് ഒബ്‌ജക്റ്റിൽ നിന്ന് ഒരു നിർദ്ദിഷ്‌ട കീ അല്ലെങ്കിൽ മൂല്യം വീണ്ടെടുക്കുന്നു, അന്വേഷണ ഡാറ്റ പ്രോഗ്രാമാറ്റിക് ആയി ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിന് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
pg_locks.lockable_type	ലോക്കിൻ്റെ തരം (ബന്ധം, ഇടപാട് മുതലായവ) വ്യക്തമാക്കുന്നു, സിസ്റ്റത്തിൽ ലോക്ക് സംഭവിക്കുന്നത് എന്താണെന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.

റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് കോപ്പി ക്വറി പ്രശ്നങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുകയും ഡീബഗ്ഗുചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു

നേരത്തെ നൽകിയ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ആമസോൺ റെഡ്ഷിഫ്റ്റിൽ കുടുങ്ങിക്കിടക്കുന്ന കോപ്പി അന്വേഷണങ്ങളുടെ ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗിനുള്ള നിർണായക ഉപകരണങ്ങളായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഈ സ്‌ക്രിപ്റ്റുകൾ പ്രശ്‌നമുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞ്, അവ അവസാനിപ്പിച്ച്, സുഗമമായ പ്രവർത്തനം ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് സിസ്റ്റം പ്രവർത്തനം നിരീക്ഷിച്ചുകൊണ്ട് പ്രശ്‌നം പരിഹരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് റെഡ്ഷിഫ്റ്റുമായി പ്രോഗ്രാമാറ്റിക് ആയി സംവദിക്കാനുള്ള ലൈബ്രറി. സജീവമായ ചോദ്യങ്ങൾ ലിസ്റ്റുചെയ്യുന്നതിനും അവ ഉപയോഗിച്ച് അവ അവസാനിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഇത് നൽകുന്നു എപിഐ കോൾ, സ്ഥിരമായ ചോദ്യം ഹാംഗുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു രീതി. AWS മാനേജ്മെൻ്റ് കൺസോൾ വഴിയുള്ള സ്വമേധയാലുള്ള ഇടപെടൽ അപ്രായോഗികമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഈ സമീപനം അനുയോജ്യമാണ്. 🚀

അതുപോലെ, SQL-അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ടാർഗെറ്റുചെയ്യുന്നത് പോലുള്ള Redshift-ൻ്റെ സിസ്റ്റം ടേബിളുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തി ചോദ്യങ്ങളെ തടഞ്ഞുനിർത്തുന്നു ഒപ്പം . ഈ പട്ടികകൾ അന്വേഷണ നിലകളെക്കുറിച്ചും ലോക്ക് സ്റ്റാറ്റസുകളെക്കുറിച്ചും ഉള്ള ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, പ്രശ്‌നങ്ങൾ കൃത്യമായി കണ്ടെത്താനും പരിഹരിക്കാനും അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റർമാരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു. തുടങ്ങിയ കമാൻഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് , നിർദ്ദിഷ്ട ബാക്കെൻഡ് പ്രക്രിയകൾ അവസാനിപ്പിക്കുന്നതിനും ഉറവിടങ്ങൾ സ്വതന്ത്രമാക്കുന്നതിനും കൂടുതൽ കാലതാമസം തടയുന്നതിനും ഇത് അനുവദിക്കുന്നു. വ്യക്തിഗത പ്രശ്‌നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നത് വെല്ലുവിളിയാകുന്ന വലിയ അന്വേഷണ വോള്യങ്ങളുള്ള ക്ലസ്റ്ററുകൾക്ക് ഈ സ്‌ക്രിപ്റ്റുകൾ പ്രത്യേകിച്ചും ഫലപ്രദമാണ്.

Node.js സൊല്യൂഷൻ JavaScript അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ടൂളുകൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നവർക്കായി ഒരു ബദൽ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു. റെഡ്ഷിഫ്റ്റിനായി AWS SDK ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, ഈ സ്ക്രിപ്റ്റ് വളരെ അസമന്വിത പരിതസ്ഥിതിയിൽ അന്വേഷണ നിരീക്ഷണവും അവസാനിപ്പിക്കലും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഓട്ടോമേറ്റഡ് ETL പൈപ്പ്ലൈനുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുമ്പോൾ, കുടുങ്ങിയ ചോദ്യങ്ങൾ ഷെഡ്യൂളുകളെ തടസ്സപ്പെടുത്തുകയും വിഭവങ്ങൾ പാഴാക്കുകയും ചെയ്യും. ഈ Node.js നടപ്പിലാക്കൽ നിലവിലുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോകളുമായി, പ്രത്യേകിച്ച് ചലനാത്മകവും, ക്ലൗഡ് അധിഷ്‌ഠിതവുമായ പരിതസ്ഥിതികളിൽ തടസ്സങ്ങളില്ലാതെ സംയോജിപ്പിച്ച് അത്തരം തടസ്സങ്ങൾ കുറയ്ക്കുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. 🌐

മൂന്ന് സമീപനങ്ങളും മോഡുലാരിറ്റിക്കും പുനരുപയോഗത്തിനും ഊന്നൽ നൽകുന്നു. നിങ്ങൾ Python, SQL അല്ലെങ്കിൽ Node.js തിരഞ്ഞെടുക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഈ പരിഹാരങ്ങൾ പ്രകടനത്തിനായി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുകയും വിശാലമായ മാനേജ്മെൻ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് സംയോജിപ്പിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. വിശ്വാസ്യത ഉറപ്പാക്കാൻ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, ഇൻപുട്ട് മൂല്യനിർണ്ണയം എന്നിവ പോലുള്ള മികച്ച രീതികളും അവർ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു. ഡീബഗ്ഗിംഗ് ക്വറി ഹാംഗുകൾ മുതൽ ലോക്ക് സ്വഭാവം വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് വരെ, ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഡെവലപ്പർമാരെ കാര്യക്ഷമമായ റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിലനിർത്താൻ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈനുകൾ ശക്തവും പ്രതികരണശേഷിയും നിലനിർത്തുന്നു.

പൈത്തണുമായുള്ള റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് കോപ്പി ക്വറി പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു (Boto3 ഉപയോഗിച്ച്)

പൈത്തണും Boto3 ഉം ഉപയോഗിച്ച് ഡീബഗ്ഗ് ചെയ്യുന്നതിനും പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിനുമുള്ള ബാക്കെൻഡ് സ്ക്രിപ്റ്റ്

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')

പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഒരു SQL-അടിസ്ഥാന സമീപനം സൃഷ്ടിക്കുന്നു

Redshift ക്വറി എഡിറ്റർ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു SQL ക്ലയൻ്റ് വഴി SQL അന്വേഷണങ്ങൾ നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്നു

-- 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 ഉപയോഗിച്ച് ഒരു Node.js സമീപനം നടപ്പിലാക്കുന്നു

Node.js ഉപയോഗിച്ച് Redshift അന്വേഷണങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ബാക്കെൻഡ് സ്ക്രിപ്റ്റ്

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');

ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് ചോദ്യം റെഡ്ഷിഫ്റ്റിൽ ഹാംഗ് ചെയ്യുന്നു: അടിസ്ഥാനങ്ങൾക്കപ്പുറം

ആമസോൺ റെഡ്‌ഷിഫ്റ്റിൽ പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് ക്വറി ഹാങ്ങിൻ്റെ ഒരു വശം പലപ്പോഴും അവഗണിക്കപ്പെടുന്നു കോൺഫിഗറേഷനുകൾ. WLM സജ്ജീകരണങ്ങൾ Redshift എങ്ങനെയാണ് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉറവിടങ്ങൾ അനുവദിക്കുന്നത് എന്നത് നിയന്ത്രിക്കുന്നു, കൂടാതെ തെറ്റായി ക്രമീകരിച്ച ക്യൂകൾ ലോഡ് അന്വേഷണങ്ങൾ അനിശ്ചിതമായി ഹാംഗ് ചെയ്യാൻ ഇടയാക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, COPY കമാൻഡ് വേണ്ടത്ര മെമ്മറിയില്ലാത്ത ഒരു ക്യൂവിലേക്കാണ് നയിക്കുന്നതെങ്കിൽ, അത് യഥാർത്ഥ പുരോഗതിയൊന്നും വരുത്താതെ പ്രവർത്തിക്കുന്നതായി തോന്നാം. കൂടുതൽ മെമ്മറി അനുവദിച്ചുകൊണ്ട് അല്ലെങ്കിൽ കൺകറൻസി സ്കെയിലിംഗ് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കിക്കൊണ്ട് WLM ക്രമീകരണങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കുന്നത് അത്തരം പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും. ഡാറ്റ ലോഡ് വോള്യങ്ങളിൽ ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകളുള്ള സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും പ്രസക്തമാണ്. 📊

പരിഗണിക്കേണ്ട മറ്റൊരു നിർണായക ഘടകം നെറ്റ്‌വർക്ക് ലേറ്റൻസിയാണ്. COPY കമാൻഡുകൾ പലപ്പോഴും S3 അല്ലെങ്കിൽ DynamoDB പോലുള്ള ബാഹ്യ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ കൈമാറ്റത്തിൽ തടസ്സമുണ്ടെങ്കിൽ, കമാൻഡ് കുടുങ്ങിയതായി തോന്നാം. ഉദാഹരണത്തിന്, തെറ്റായ ഉപയോഗം അല്ലെങ്കിൽ അപര്യാപ്തമായ അനുമതികൾ ബാഹ്യ ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള പ്രവേശനത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്തുകയും കാലതാമസമുണ്ടാക്കുകയും ചെയ്യും. ശരിയായ നെറ്റ്‌വർക്ക് കോൺഫിഗറേഷനുകൾ ഉറപ്പാക്കുകയും AWS CLI പോലുള്ള ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് S3 ബക്കറ്റുകളിലേക്കുള്ള കണക്റ്റിവിറ്റി പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് ഈ തടസ്സങ്ങൾ തടയാൻ കഴിയും. വിതരണ സംവിധാനങ്ങളിൽ ഈ വെല്ലുവിളികൾ സാധാരണമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ആഗോളതലത്തിൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ സ്കെയിലിംഗ് ചെയ്യുമ്പോൾ. 🌎

അവസാനമായി, ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റ് പ്രശ്‌നങ്ങൾ പതിവുള്ളതും എന്നാൽ വ്യക്തമല്ലാത്തതുമായ കുറ്റവാളിയാണ്. Redshift COPY കമാൻഡുകൾ CSV, JSON അല്ലെങ്കിൽ Parquet പോലുള്ള വിവിധ ഫയൽ ഫോർമാറ്റുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. ഫയൽ ഘടനയിലോ ഡിലിമിറ്റർ ക്രമീകരണങ്ങളിലോ ഉള്ള ചെറിയ പൊരുത്തക്കേട്, COPY ചോദ്യം നിശബ്ദമായി പരാജയപ്പെടാൻ ഇടയാക്കും. നിർവ്വഹിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഇൻപുട്ട് ഫയലുകൾ സാധൂകരിക്കുകയും റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു ഒപ്പം ഓപ്ഷനുകൾക്ക് അത്തരം അപകടസാധ്യതകൾ കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും. ഈ തന്ത്രങ്ങൾ ഉടനടി പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുക മാത്രമല്ല, മൊത്തത്തിലുള്ള ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുത്തൽ കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

Redshift-ൽ COPY ക്വറി ഹാംഗ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പൊതുവായ കാരണങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
WLM തെറ്റായ കോൺഫിഗറേഷനുകൾ, നെറ്റ്‌വർക്ക് പ്രശ്‌നങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഫയൽ ഫോർമാറ്റ് പൊരുത്തക്കേടുകൾ എന്നിവയിൽ നിന്നാണ് പലപ്പോഴും കോപ്പി ചോദ്യം ഹാംഗുകൾ ഉണ്ടാകുന്നത്. WLM ക്രമീകരണങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കുകയും ഡാറ്റ ഉറവിട കണക്റ്റിവിറ്റി പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുക .
ഹാംഗിംഗ് ചോദ്യം എനിക്ക് എങ്ങനെ അവസാനിപ്പിക്കാം?
ഉപയോഗിക്കുക പ്രോസസ്സ് അവസാനിപ്പിക്കാൻ അല്ലെങ്കിൽ പ്രോഗ്രാമാമാറ്റിക് ടെർമിനേഷനായി AWS SDK.
IAM റോളുകൾ COPY കമാൻഡുകളെ ബാധിക്കുമോ?
അതെ, തെറ്റായ IAM റോളുകൾ അല്ലെങ്കിൽ നയങ്ങൾ S3 പോലുള്ള ബാഹ്യ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളിലേക്കുള്ള ആക്‌സസ്സ് തടയും, ഇത് അന്വേഷണങ്ങൾ ഹാംഗ് ചെയ്യാൻ ഇടയാക്കും. ഉപയോഗിക്കുക റോളുകൾ പരിശോധിക്കാൻ.
ഫയൽ ഫോർമാറ്റ് പ്രശ്നങ്ങൾ ഡീബഗ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും നല്ല മാർഗം ഏതാണ്?
ആദ്യം ചെറിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ലോഡുചെയ്‌ത് ഫയൽ ഫോർമാറ്റുകൾ സാധൂകരിക്കുക, അതുപോലെയുള്ള COPY ഓപ്‌ഷനുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക നഷ്ടപ്പെട്ട മൂല്യങ്ങൾ ഭംഗിയായി കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ.
Redshift-ൽ നിന്ന് S3-ലേക്കുള്ള കണക്റ്റിവിറ്റി എങ്ങനെ പരിശോധിക്കാം?
ഒരു അടിസ്ഥാന ചോദ്യം റൺ ചെയ്യുക ആക്സസ് ഉറപ്പാക്കാൻ റെഡ്ഷിഫ്റ്റിൻ്റെ അതേ VPC-യിൽ നിന്ന്.

ആമസോൺ റെഡ്‌ഷിഫ്റ്റിൽ കുടുങ്ങിയ കോപ്പി അന്വേഷണങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിന്, stv_recents പോലുള്ള സിസ്റ്റം ടേബിളുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് മുതൽ WLM ക്രമീകരണങ്ങൾ പോലുള്ള കോൺഫിഗറേഷൻ പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നത് വരെ ഒരു ബഹുമുഖ സമീപനം ആവശ്യമാണ്. വ്യക്തമായ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്ത വർക്ക്ഫ്ലോകളും ഉപയോഗിച്ച് ഡീബഗ്ഗിംഗ് കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നതാണ്. 🎯

ഫയൽ ഫോർമാറ്റുകൾ സാധൂകരിക്കുക, IAM റോളുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക തുടങ്ങിയ ശക്തമായ സമ്പ്രദായങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് ഭാവിയിലെ തടസ്സങ്ങൾ തടയുന്നു. ഈ പരിഹാരങ്ങൾ ഉടനടി പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുക മാത്രമല്ല, മൊത്തത്തിലുള്ള സിസ്റ്റം കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു, ഇത് റെഡ്ഷിഫ്റ്റിനെ ഡാറ്റ വെയർഹൗസിംഗ് ആവശ്യങ്ങൾക്കുള്ള കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു. 🌟

ആമസോൺ റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് കോപ്പി കമാൻഡ് പ്രവർത്തനക്ഷമതയും ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗും സംബന്ധിച്ച വിശദാംശങ്ങൾ ഔദ്യോഗിക AWS ഡോക്യുമെൻ്റേഷനിൽ നിന്ന് പരാമർശിച്ചു. സന്ദർശിക്കുക ആമസോൺ റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് കോപ്പി ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ .
stv_recents, pg_locks എന്നിവ പോലുള്ള സിസ്റ്റം ടേബിളുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനെ കുറിച്ചുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ AWS നോളജ് ബേസ് ലേഖനങ്ങളിൽ നിന്നാണ് ലഭിച്ചത്. എന്നതിൽ കൂടുതൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക AWS റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് ക്വറി പെർഫോമൻസ് ഗൈഡ് .
Redshift-മായി സംവദിക്കാൻ Python's Boto3 ലൈബ്രറി ഉപയോഗിക്കുന്നതിൻ്റെ ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇതിൽ ലഭ്യമായ കമ്മ്യൂണിറ്റി ട്യൂട്ടോറിയലുകളിൽ നിന്നും ഗൈഡുകളിൽ നിന്നും പ്രചോദനം ഉൾക്കൊണ്ടതാണ്. Boto3 ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ .
WLM കോൺഫിഗറേഷനും റിസോഴ്സ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുമുള്ള മികച്ച സമ്പ്രദായങ്ങൾ പങ്കിട്ട പ്രായോഗിക കേസ് പഠനങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിച്ചു DataCumulus ബ്ലോഗ് .
റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് കണക്റ്റിവിറ്റിക്കും പെർമിഷൻസ് മാനേജ്‌മെൻ്റിനുമുള്ള പൊതുവായ ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് നുറുങ്ങുകൾ AWS സപ്പോർട്ട് ഫോറങ്ങളിൽ നിന്നാണ്. എന്നതിലെ ചർച്ചകൾ പരിശോധിക്കുക AWS റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് ഫോറം .

ചെറിയ പട്ടികകൾക്കായുള്ള റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് കോപ്പി ക്വറി ഹാംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു

റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് കോപ്പി ക്വറി പ്രശ്നങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുകയും ഡീബഗ്ഗുചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു

പൈത്തണുമായുള്ള റെഡ്ഷിഫ്റ്റ് കോപ്പി ക്വറി പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു (Boto3 ഉപയോഗിച്ച്)

പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ ഒരു SQL-അടിസ്ഥാന സമീപനം സൃഷ്ടിക്കുന്നു

AWS SDK ഉപയോഗിച്ച് ഒരു Node.js സമീപനം നടപ്പിലാക്കുന്നു

ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് ചോദ്യം റെഡ്ഷിഫ്റ്റിൽ ഹാംഗ് ചെയ്യുന്നു: അടിസ്ഥാനങ്ങൾക്കപ്പുറം