优化工作量管理

[arzina221]

重新开始工作。
我们将处理您的 ETL 管道。
设置 Amazon Redshift ETL：最佳实践和高级技巧
Redshift 是世界一流的数据仓库。但它的性能取决于您的 ETL 流程。如果流入 Redshift 的数据速度缓慢、不一致或不可靠，您的分析将无法使用。

那么，如何构建和维护最佳的 Redshift ETL 流程？首先，让我们看看 AWS 本身定义的最佳实践。然后，我们将向您展示让您的 ETL 管道从优秀走向卓越的高级技巧。

Redshift ETL 最佳实践：更快、更好、更便宜
经过基本设置和配置后，Amazon Redshift 基本上可以独立运行。但随着时间的推移，糟糕的 ETL 卫生状况可能会导致运行速度变慢和成本增加。

遵循AWS 推荐的这些最佳实践，以确保您的 Redshift 集群以最佳性能运行。

FlyData MySQL 到 Redshift

1. 从多个大小均匀的文件中复制数据
作为大规模并行处理 (MPP) 数据库，Amazon Redshift 可同时分析多个节点上的数据。每个节点被细分为较小的部分，称为切片。

节点数和每个节点的切片数各不相同，但有一个事实永远不会改变：您的运行时间仅与最慢的切片一样快。这就是为什么在节点和切片之间尽可能均匀地分配数据负载至关重要。

使用 Redshift 的工作负载管理 (WLM) 为不同类型的流程创建单独的“车道”或队列。例如，为 ETL 流程和报告查询创建单独的专用队列。

有些进程比其他进程更耗费资源。设置 开曼群岛电话数据 不同的队列可确保提交密集型进程（如分析查询）不会拖慢简单进程（如事务查询）的运行时间。

优化工作负载管理有几种最佳实践。首先，将同时运行的队列数量限制为 15 个。然后配置您的 WLM，以便查询在运行时占用额外的可用内存。这些简单的步骤使每个查询都能使用最大可用资源进行处理。

3. 定期进行餐桌保养
由于 Redshift 具有快速数据转换能力，因此会不断创建和删除表和行。但是，即使这些空间不再使用，它​​们也不会被真正删除，而只是被“标记”为删除。

如果旧表和行占用了太多空间，集群内部就会变得混乱。这最终会导致运行速度变慢。

您可以通过定期使用 VACUUM 和 ANALYZE 函数来避免这种情况。这些工具可帮助您识别和删除未使用的行和表。要查找需要 VACUUMing 的表的完整列表，请使用Redshift Util 的 table_info 脚本。

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