Reševanje težav z zamrznitvijo poizvedbe Redshift COPY za majhne tabele

Ko ukazi COPY z rdečim premikom nenadoma odpovejo

Predstavljajte si naslednje: več dni nemoteno izvajate ukaze COPY v gruči Amazon Redshift. Poizvedbe so hitre, učinkovite in vse deluje kot po maslu. Nenadoma, od nikoder, vaši ukazi visijo, zaradi česar ste razočarani in zbegani. 😕

Ta scenarij ni neobičajen, zlasti pri delu s podatkovnimi skladišči, kot je Redshift. Preverite konzolo gruče in pokaže, da se poizvedba izvaja. Vendar pa orodja, kot je stv_recents in PG_locks zagotavljajo malo ali nič koristnih vpogledov. Kot da je vaša poizvedba obtičala v negotovosti, teče, vendar ni pravilno predložena.

Tudi po prekinitvi postopka z uporabo PG_TERMINATE_BACKEND in ponovnem zagonu gruče, težava ostaja. Druge poizvedbe še naprej dobro delujejo, vendar se zdi, da so poizvedbe za nalaganje obtičale brez očitnega razloga. Če se to sliši znano, niste sami v tem boju.

V tem članku bomo odkrili možne razloge za takšno vedenje in raziskali učinkovite rešitve. Ne glede na to, ali uporabljate urejevalnik poizvedb Redshift ali do njega dostopate programsko prek Boto3, vam bomo pomagali znova zagnati te ukaze COPY. 🚀

Razumevanje in odpravljanje napak pri poizvedbi Redshift COPY

Prej navedeni skripti služijo kot ključna orodja za odpravljanje težav z zataknjenimi poizvedbami COPY v Amazon Redshift. Ti skripti obravnavajo težavo tako, da prepoznajo problematične poizvedbe, jih prekinejo in spremljajo sistemsko aktivnost, da zagotovijo nemoteno delovanje. Na primer, skript Python uporablja Boto3 knjižnico za programsko interakcijo z Redshift. Ponuja funkcije za prikaz aktivnih poizvedb in njihovo prekinitev z uporabo cancel_query_execution() API klic, metoda, prilagojena za obravnavo trajnih zastojov poizvedb. Ta pristop je idealen za situacije, ko je ročno posredovanje prek konzole za upravljanje AWS nepraktično. 🚀

Podobno skript, ki temelji na SQL, cilja na zataknjene poizvedbe z uporabo sistemskih tabel Redshift, kot je npr. stv_recents in pg_locks. Te tabele nudijo vpogled v stanja poizvedb in statuse zaklepanja, kar skrbnikom omogoča natančno določanje in učinkovito reševanje težav. Z uporabo ukazov, kot je pg_terminate_backend(), omogoča prekinitev določenih zalednih procesov, sprostitev virov in preprečevanje nadaljnjih zamud. Ti skripti so še posebej učinkoviti za gruče z velikim obsegom poizvedb, kjer je prepoznavanje posameznih težav zahtevno.

Rešitev Node.js predstavlja alternativo za tiste, ki imajo raje orodja, ki temeljijo na JavaScriptu. Z uporabo AWS SDK za Redshift ta skript avtomatizira spremljanje in prekinitev poizvedbe v zelo asinhronem okolju. Na primer, pri izvajanju avtomatiziranih cevovodov ETL lahko zataknjene poizvedbe zmotijo ​​urnike in zapravijo vire. Ta implementacija Node.js zagotavlja, da so takšne motnje minimizirane z brezhibno integracijo z obstoječimi poteki dela, zlasti v dinamičnih okoljih, ki temeljijo na oblaku. 🌐

Vsi trije pristopi poudarjajo modularnost in ponovno uporabnost. Ne glede na to, ali imate raje Python, SQL ali Node.js, so te rešitve optimizirane za zmogljivost in oblikovane za integracijo v širše sisteme upravljanja. Vključujejo tudi najboljše prakse, kot sta obravnavanje napak in preverjanje vnosa, da se zagotovi zanesljivost. Ti skripti razvijalcem omogočajo vzdrževanje učinkovitih operacij Redshift, od odpravljanja napak pri poizvedbah do analiziranja vedenja zaklepanja, s čimer zagotavljajo, da vaši podatkovni cevovodi ostanejo robustni in odzivni.

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');

Odpravljanje težav poizvedba visi v rdečem premiku: onstran osnov

Pri delu z Amazon Redshift je eden pogosto spregledanih vidikov odpravljanja težav z zastoji poizvedbe vpliv WLM (upravljanje delovne obremenitve) konfiguracije. Nastavitve WLM nadzirajo, kako Redshift dodeljuje vire poizvedbam, napačno konfigurirane čakalne vrste pa lahko povzročijo, da poizvedbe za nalaganje visijo za nedoločen čas. Na primer, če je ukaz COPY usmerjen v čakalno vrsto z nezadostnim pomnilnikom, se lahko zdi, da se izvaja brez dejanskega napredka. Prilagoditev nastavitev WLM z dodelitvijo več pomnilnika ali omogočanjem skaliranja sočasnosti lahko odpravi takšne težave. To je še posebej pomembno v scenarijih z nihajočim obsegom nalaganja podatkov. 📊

Drugi kritični dejavnik, ki ga je treba upoštevati, je zakasnitev omrežja. Ukazi COPY so pogosto odvisni od zunanjih virov podatkov, kot sta S3 ali DynamoDB. Če je pri prenosu podatkov ozko grlo, se morda zdi, da je ukaz obstal. Na primer, uporaba napačnega vloge IAM ali nezadostna dovoljenja lahko ovirajo dostop do zunanjih podatkov in povzročijo zamude. Zagotavljanje ustreznih omrežnih konfiguracij in testiranje povezljivosti z vedri S3 z orodji, kot je AWS CLI, lahko prepreči te prekinitve. Ti izzivi so pogosti v porazdeljenih sistemih, zlasti pri globalnem prilagajanju operacij. 🌎

Nazadnje so težave s formatom podatkov pogost, a manj očiten krivec. Ukazi Redshift COPY podpirajo različne formate datotek, kot so CSV, JSON ali Parquet. Manjše neujemanje v strukturi datoteke ali nastavitvah ločila lahko povzroči, da poizvedba COPY tiho ne uspe. Preverjanje vhodnih datotek pred izvedbo in uporaba Redshift-a FILLRECORD in IGNOREHEADER možnosti lahko zmanjšajo takšna tveganja. Te strategije ne obravnavajo samo takojšnje težave, ampak tudi izboljšajo splošno učinkovitost vnosa podatkov.