Amazon Redshift dejará de admitir la creación de nuevas UDF de Python a partir del parche 198. Las UDF de Python existentes seguirán funcionando hasta el 30 de junio de 2026. Para obtener más información, consulte la [publicación del blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/). 

# Tablas de sistema para la solución de problemas de cargas de datos
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Las siguientes tablas del sistema de Amazon Redshift pueden ser útiles para solucionar problemas relacionados con la carga de datos:
+ Ejecute la consulta [STL\$1LOAD\$1ERRORS](r_STL_LOAD_ERRORS.md) para encontrar los errores que ocurrieron durante cargas específicas.
+ Ejecute la consulta [STL\$1FILE\$1SCAN](r_STL_FILE_SCAN.md) para ver los tiempos de carga de archivos específicos o para ver si un archivo específico siquiera se leyó.
+ Ejecute la consulta [STL\$1S3CLIENT\$1ERROR](r_STL_S3CLIENT_ERROR.md) para encontrar detalles sobre los errores que surgieron mientras se transferían datos desde Amazon S3.

**Pasos para encontrar y diagnosticar errores de carga**

1. Cree una vista o defina una consulta que devuelve detalles sobre errores de carga. En el siguiente ejemplo, se combina la tabla STL\$1LOAD\$1ERRORS y la tabla STV\$1TBL\$1PERM para hacer coincidir los ID de tabla con los nombres reales de tabla. 

   ```
   create view loadview as
   (select distinct tbl, trim(name) as table_name, query, starttime,
   trim(filename) as input, line_number, colname, err_code,
   trim(err_reason) as reason
   from stl_load_errors sl, stv_tbl_perm sp
   where sl.tbl = sp.id);
   ```

1. Establezca la opción MAXERRORS en el comando COPY en un valor lo suficientemente grande como para permitirle a COPY que devuelva información útil sobre sus datos. Si COPY encuentra errores, un mensaje de error le indica que consulte la tabla STL\$1LOAD\$1ERRORS para obtener detalles.

1. Consulte la vista LOADVIEW para obtener detalles del error. Por ejemplo: 

   ```
   select * from loadview where table_name='venue';
   ```

   ```
     tbl   | table_name | query |         starttime          
   --------+------------+-------+----------------------------
    100551 | venue      | 20974 | 2013-01-29 19:05:58.365391 
   
   |     input      | line_number | colname | err_code |       reason
   +----------------+-------------+---------+----------+--------------------
   | venue_pipe.txt |           1 |       0 |     1214 | Delimiter not found
   ```

1. Corrija el problema en el archivo de entrada o en el script de carga, en función de la información que devuelva la vista. Entre los errores de carga habituales por buscar se incluyen los siguientes: 
   + Discrepancia entre los tipos de datos de la tabla y los valores de los campos de datos de entrada.
   + Discrepancia entre la cantidad de columnas de la tabla y la cantidad de campos de datos de entrada.
   + Discrepancia en las comillas. Amazon Redshift admite comillas simples y dobles; no obstante, las comillas deben equilibrarse de forma adecuada.
   + Formato incorrecto para los datos de fecha/hora en los archivos de entrada.
   + Valores fuera de rango en los archivos de entrada (para las columnas numéricas).
   + La cantidad de valores distintos para una columna supera la limitación para su codificación de compresión.