Athena有一些默认服务限制,可以帮助限制S3 中大型数据湖上意外“失控”查询的成本。它们不是很好(基于~时间,而不是扫描的数据量),但它仍然很有帮助。
Redshift Spectrum怎么样?它提供的哪些机制可以轻松用于限制成本或降低在针对 S3 的单个失控查询中“意外”扫描过多数据的风险?解决这个问题的好方法是什么?
Athena有一些默认服务限制,可以帮助限制S3 中大型数据湖上意外“失控”查询的成本。它们不是很好(基于~时间,而不是扫描的数据量),但它仍然很有帮助。
Redshift Spectrum怎么样?它提供的哪些机制可以轻松用于限制成本或降低在针对 S3 的单个失控查询中“意外”扫描过多数据的风险?解决这个问题的好方法是什么?
Amazon Redshift 允许您使用WLM 查询监控规则对 Spectrum 查询执行应用精细控制。
有 2 个 Spectrum 指标可用:(Spectrum scan size
查询扫描的 mb 数)和Spectrum scan row count
(查询扫描的行数)。
您还可以使用Query execution time
强制最长持续时间,但这将适用于所有查询类型,而不仅仅是 Spectrum。
请注意,这些是抽样指标。查询不会恰好在超出规则时中止,而是在下一个采样间隔中止。
如果您已经在集群上运行 Spectrum 查询,则可以通过使用我们的脚本wlm_qmr_rule_candidates
生成候选规则来开始使用 QMR。生成的规则基于每个指标的第 99 个百分位。