Rozwiązywanie problemów z zawieszaniem się zapytań COPY z przesunięciem ku czerwieni w przypadku małych tabel

Gdy polecenie COPY przesunięcia ku czerwieni nagle kończy się niepowodzeniem

Wyobraź sobie taką sytuację: od wielu dni bezproblemowo uruchamiasz polecenia COPY w klastrze Amazon Redshift. Zapytania są szybkie, wydajne i wszystko wydaje się działać jak w zegarku. Nagle, nie wiadomo skąd, Twoje polecenia zawieszają się, przez co jesteś sfrustrowany i zakłopotany. 😕

Ten scenariusz nie jest rzadkością, szczególnie podczas pracy z hurtowniami danych, takimi jak Redshift. Sprawdzasz konsolę klastra i pokazuje, że zapytanie jest uruchomione. Jednak narzędzia takie jak stv_recents I PG_blokady dostarczają niewielu przydatnych informacji lub nie dostarczają ich wcale. To tak, jakby zapytanie utknęło w zawieszeniu, działa, ale nie zostało poprawnie przesłane.

Nawet po zakończeniu procesu za pomocą PG_TERMINATE_BACKEND i ponownym uruchomieniu klastra, problem nadal występuje. Inne zapytania nadal działają prawidłowo, ale zapytania ładujące wydają się utknąć bez wyraźnego powodu. Jeśli brzmi to znajomo, nie jesteś sam w tej walce.

W tym artykule odkryjemy możliwe przyczyny takiego zachowania i przeanalizujemy możliwe rozwiązania. Niezależnie od tego, czy korzystasz z edytora zapytań Redshift, czy uzyskujesz do niego dostęp programowo za pośrednictwem Boto3, pomożemy Ci ponownie uruchomić polecenia COPY. 🚀

Zrozumienie i debugowanie problemów z zapytaniami dotyczącymi przesunięcia ku czerwieni COPY

Dostarczone wcześniej skrypty służą jako krytyczne narzędzia do rozwiązywania problemów z zablokowanymi zapytaniami COPY w Amazon Redshift. Skrypty te rozwiązują ten problem, identyfikując problematyczne zapytania, kończąc je i monitorując aktywność systemu, aby zapewnić płynne działanie. Na przykład skrypt Pythona używa Boto3 biblioteka do programowej interakcji z Redshift. Zawiera funkcje umożliwiające wyświetlenie listy aktywnych zapytań i zakończenie ich przy użyciu metody anulowanie_zapytania_wykonania() Wywołanie API, metoda dostosowana do obsługi trwałych zawieszeń zapytań. Takie podejście jest idealne w sytuacjach, w których ręczna interwencja za pośrednictwem konsoli zarządzania AWS jest niepraktyczna. 🚀

Podobnie skrypt oparty na języku SQL atakuje zablokowane zapytania, wykorzystując tabele systemowe Redshift, takie jak stv_recents I pg_locks. Tabele te zapewniają wgląd w stany zapytań i statusy blokad, umożliwiając administratorom skuteczne lokalizowanie i rozwiązywanie problemów. Używając poleceń takich jak pg_terminate_backend()pozwala na zakończenie określonych procesów backendowych, uwolnienie zasobów i zapobieganie dalszym opóźnieniom. Skrypty te są szczególnie skuteczne w przypadku klastrów z dużą liczbą zapytań, w których identyfikacja poszczególnych problemów jest trudna.

Rozwiązanie Node.js stanowi alternatywę dla tych, którzy preferują narzędzia oparte na JavaScript. Wykorzystując pakiet AWS SDK dla Redshift, skrypt ten automatyzuje monitorowanie i kończenie zapytań w wysoce asynchronicznym środowisku. Na przykład podczas uruchamiania zautomatyzowanych potoków ETL zablokowane zapytania mogą zakłócać harmonogramy i marnować zasoby. Ta implementacja Node.js zapewnia minimalizację takich zakłóceń poprzez płynną integrację z istniejącymi przepływami pracy, zwłaszcza w dynamicznych środowiskach opartych na chmurze. 🌐

Wszystkie trzy podejścia kładą nacisk na modułowość i możliwość ponownego użycia. Niezależnie od tego, czy wolisz Python, SQL, czy Node.js, rozwiązania te są zoptymalizowane pod kątem wydajności i zaprojektowane tak, aby można je było zintegrować z szerszymi systemami zarządzania. Obejmują one również najlepsze praktyki, takie jak obsługa błędów i sprawdzanie poprawności danych wejściowych, aby zapewnić niezawodność. Od debugowania zawieszeń zapytań po analizę zachowania blokady — skrypty te umożliwiają programistom utrzymywanie wydajnych operacji przesunięcia ku czerwieni, zapewniając, że potoki danych pozostaną niezawodne i responsywne.

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');

Rozwiązywanie problemów z zapytaniem zawieszającym się przy przesunięciu ku czerwieni: poza podstawami

Podczas pracy z Amazon Redshift często pomijanym aspektem rozwiązywania problemów z zawieszaniem się zapytań jest wpływ: WLM (zarządzanie obciążeniem) konfiguracje. Ustawienia WLM kontrolują sposób, w jaki Redshift przydziela zasoby do zapytań, a źle skonfigurowane kolejki mogą powodować zawieszenie zapytań ładujących na czas nieokreślony. Na przykład, jeśli polecenie COPY zostanie skierowane do kolejki z niewystarczającą ilością pamięci, może wydawać się, że działa bez żadnego rzeczywistego postępu. Dostosowanie ustawień WLM poprzez przydzielenie większej ilości pamięci lub włączenie skalowania współbieżności może rozwiązać takie problemy. Jest to szczególnie istotne w scenariuszach ze zmiennymi ilościami ładowania danych. 📊

Kolejnym krytycznym czynnikiem, który należy wziąć pod uwagę, jest opóźnienie sieci. Polecenia COPY często zależą od zewnętrznych źródeł danych, takich jak S3 lub DynamoDB. Jeśli w transferze danych występuje wąskie gardło, polecenie może wydawać się zablokowane. Na przykład użycie niewłaściwego Role IAM lub niewystarczające uprawnienia mogą utrudniać dostęp do danych zewnętrznych, powodując opóźnienia. Zapewnienie właściwej konfiguracji sieci i testowanie łączności z segmentami S3 za pomocą narzędzi takich jak AWS CLI może zapobiec tym zakłóceniom. Wyzwania te są powszechne w systemach rozproszonych, szczególnie w przypadku globalnego skalowania operacji. 🌎

Wreszcie problemy z formatem danych są częstym, ale mniej oczywistym winowajcą. Polecenia COPY Redshift obsługują różne formaty plików, takie jak CSV, JSON lub Parquet. Drobna niezgodność w strukturze pliku lub ustawieniach ograniczników może spowodować, że zapytanie COPY zakończy się niepowodzeniem w trybie cichym. Sprawdzanie poprawności plików wejściowych przed wykonaniem i używanie funkcji Redshift WYPEŁNIJREKORD I IGNORUJ NAGŁÓWEK opcje mogą zminimalizować takie ryzyko. Strategie te nie tylko rozwiązują bezpośredni problem, ale także poprawiają ogólną efektywność pozyskiwania danych.