S3를 통해 적색 변경 모듈을 업로드하려고 시도했지만 항상 모듈을 찾을 수 없다고 말합니다. 도와주세요 CREATE or replace FUNCTION olus_layer(subs_no varchar)
RETURNS varchar volatile AS
$$
import plpydbapi
dbconn = plpydbapi.connect()
curso
Redshift 테이블에서 작동하는 Spark 스트리밍 코드에 많은 테이블, 삽입 및 업데이트 만들기가 있습니다. Spark-redshift-preview-3.0.0 jar와 scala 2.11.8을 사용하고 있습니다. 스트리밍 작업으로 Redshift에서 5000 행을 삽입/업데이트하는 데 20 분 이상 소요됩니다. 이는 스파크 마이크로 배치 창을 초과하
AWS 람다 함수에서 redshift 데이터베이스를 연결하려고합니다. 연결을 시도 할 때 오류가 발생합니다. 모듈 'lambda_function'을 가져올 수 수 없습니다 : 'SQLAlchemy의'다음 라는 이름의 모듈 내 람다에서 사용하고있는 수입 코드는 없습니다. 가능한 모든 가져 오기 기능을 시도했습니다. 아직도 주목할만한 작품. 동일한 오류가 발생
날짜/폴더로 테이블을 분할 매일 수출. this 페이지에 따르면 스펙트럼 테이블에서 데이터를 가져 오는 소스 S3 폴더를 기반으로하는 키를 사용하여 Redshift Spectrum의 데이터를 분할 할 수 있습니다. alter table spectrum.sales_part
add partition(saledate='2008-01-01')
location
Amazon redshift를 사용하고 있습니다. 열 결과를 어떻게 조합합니까? 원래 행이있는 경우 : *ID Name Color
----------------
1 John White
1 John Black
2 Mark Blue
2 Mark Red*
는 결과가 있어야한다 : *ID Name Color
----------------
1 Joh
Redshift - python UDF는 내장 모듈과 여러 중요한 모듈을 가져올 수 있습니다. 하지만 "해파리"모듈이 필요한 기능이 있습니다. 내가 여기에 언급 된 단계를 구현하기 위해 노력 ... http://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/udf-python-language-support.html#udf-import
이 쿼리는 mysql에서 작동하지만 redshift/postgresql에서 같은 쿼리를 작성하는 방법을 모르겠습니다. update customer_Details set
customer_No = NULL
WHERE customer_No NOT REGEXP '^[[:digit:]]{12}$'
내 테이블의 크기가 500GB이고 8 억 개가 넘는 행이 있으며 4 개의 키가있는 INTERLEAVED SORTED입니다. 키 중 하나에 680+ 이상의 큰 왜곡이 있습니다. VACUUM REINDEX를 실행하면 매우 오래 걸리고 매 10 억 개의 행에 약 5 시간이 소요됩니다. SELECT * FROM svv_vacuum_progress;
ta
이것은 아마도 내가 경험하고있는 기본적인 SQL 도전 일 것입니다. 테이블에서 각 회사 ID를 가져온 다음 각 회사가 작성된 날짜와 작성 날짜와 오늘 사이의 일 수를 가져올 쿼리가 있습니다. 내가 함께이 쿼리를 넣어 - SELECT
company_id,
DATE(datecreated),
datediff(day,datecreated, current_da
redshift 테이블에 최대 크기 20,000의 varchar 열이 있습니다. 행 중 약 60 %가이 열을 null 또는 비어 있습니다. 그러한 경우 성능에 미치는 영향은 무엇입니까? 문서 this에서 나는 읽기 : 데이터 테이블의 크기에 최소한의 영향을 필요 이상으로 훨씬 더 큰 아마존 Redshift에 매우 효과적으로 열 데이터를 압축하기 때문에, 만