Вирішення проблем із зависанням запиту Redshift COPY для малих таблиць

Коли команди COPY червоного зміщення раптово виходять з ладу

Уявіть собі: ви кілька днів безперешкодно запускали команди COPY у кластері Amazon Redshift. Запити швидкі, ефективні, все працює як годинник. Раптом нізвідки ваші команди зависають, залишаючи вас розчарованим і спантеличеним. 😕

Цей сценарій не є рідкістю, особливо при роботі зі сховищами даних, такими як Redshift. Ви перевіряєте консоль кластера, і вона показує, що запит виконується. Тим не менш, інструменти, як stv_recents і PG_locks дають мало корисної інформації або взагалі не надають її. Схоже, що ваш запит застряг у підвішеному стані, виконується, але не надсилається належним чином.

Навіть після завершення процесу використання PG_TERMINATE_BACKEND і перезавантаження кластера, проблема не зникає. Інші запити продовжують працювати нормально, але запити на завантаження, здається, застрягли без видимої причини. Якщо це звучить знайомо, ви не самотні в цій боротьбі.

У цій статті ми розкриємо можливі причини такої поведінки та дослідимо дієві рішення. Незалежно від того, використовуєте ви редактор запитів Redshift або програмно отримуєте доступ до нього через Boto3, ми допоможемо вам знову запустити ці команди COPY. 🚀

Розуміння та налагодження проблем запиту COPY Redshift

Сценарії, надані раніше, служать важливими інструментами для усунення несправностей із завислими запитами COPY в Amazon Redshift. Ці сценарії вирішують проблему, визначаючи проблемні запити, припиняючи їх і відстежуючи активність системи для забезпечення безперебійної роботи. Наприклад, сценарій Python використовує Boto3 бібліотека для програмної взаємодії з Redshift. Він надає функції для перерахування активних запитів і завершення їх за допомогою cancel_query_execution() Виклик API, метод, призначений для обробки постійних зависань запитів. Цей підхід ідеально підходить для ситуацій, коли ручне втручання через консоль керування AWS є недоцільним. 🚀

Подібним чином сценарій на основі SQL націлений на завислі запити, використовуючи системні таблиці Redshift, такі як stv_recents і pg_locks. Ці таблиці пропонують уявлення про стани запитів і статуси блокувань, що дозволяє адміністраторам точно визначати та ефективно вирішувати проблеми. Використовуючи такі команди, як pg_terminate_backend(), це дозволяє завершувати певні серверні процеси, звільняючи ресурси та запобігаючи подальшим затримкам. Ці сценарії особливо ефективні для кластерів із великим обсягом запитів, де виявлення окремих проблем є складним завданням.

Рішення Node.js демонструє альтернативу для тих, хто віддає перевагу інструментам на основі JavaScript. Використовуючи AWS SDK для Redshift, цей сценарій автоматизує моніторинг і завершення запитів у високоасинхронному середовищі. Наприклад, під час запуску автоматизованих конвеєрів ETL застряглі запити можуть порушити графіки та витрачати ресурси. Ця реалізація Node.js гарантує мінімізацію таких збоїв завдяки плавній інтеграції з існуючими робочими процесами, особливо в динамічних хмарних середовищах. 🌐

Усі три підходи підкреслюють модульність і багаторазове використання. Незалежно від того, чи надаєте ви перевагу Python, SQL або Node.js, ці рішення оптимізовані для продуктивності та розроблені для інтеграції в ширші системи керування. Вони також включають найкращі практики, такі як обробка помилок і перевірка вхідних даних для забезпечення надійності. Від налагодження зависань запитів до аналізу поведінки блокувань, ці сценарії дають розробникам змогу підтримувати ефективні операції Redshift, гарантуючи, що ваші конвеєри даних залишаються надійними та швидко реагують.

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');

Усунення несправностей запиту зависає в червоному зсуві: за межами основ

Під час роботи з Amazon Redshift одним із аспектів усунення несправностей, які часто забувають про зависання запитів, є вплив WLM (керування робочим навантаженням) конфігурації. Параметри WLM контролюють, як Redshift розподіляє ресурси для запитів, а неправильно налаштовані черги можуть призвести до зависання запитів на завантаження на невизначений час. Наприклад, якщо команду COPY спрямовано до черги з недостатнім обсягом пам’яті, може здатися, що вона виконується без реального прогресу. Налаштування параметрів WLM шляхом виділення додаткової пам’яті або ввімкнення паралельного масштабування може вирішити такі проблеми. Це особливо важливо в сценаріях із коливанням обсягів завантаження даних. 📊

Ще один важливий фактор, який слід враховувати, це затримка мережі. Команди COPY часто залежать від зовнішніх джерел даних, таких як S3 або DynamoDB. Якщо в передачі даних є вузьке місце, команда може здатися завислою. Наприклад, використовуючи неправильне Ролі IAM або недостатні дозволи можуть перешкоджати доступу до зовнішніх даних, спричиняючи затримки. Забезпечення належних конфігурацій мережі та тестування підключення до сегментів S3 за допомогою таких інструментів, як AWS CLI, може запобігти цим перебоям. Ці проблеми часто зустрічаються в розподілених системах, особливо при глобальному масштабуванні операцій. 🌎

Нарешті, проблеми з форматом даних є частою, але менш очевидною причиною. Команди Redshift COPY підтримують різні формати файлів, як-от CSV, JSON або Parquet. Незначна невідповідність у структурі файлу або параметрах розділювача може призвести до тихої помилки запиту COPY. Перевірка вхідних файлів перед виконанням і використання Redshift FILLRECORD і IGNOREHEADER варіанти можуть мінімізувати такі ризики. Ці стратегії не лише вирішують негайну проблему, але й покращують загальну ефективність прийому даних.