Résolution des problèmes liés aux intégrations zéro ETL Amazon RDS

Vous pouvez vérifier l’état d’une intégration zéro ETL en interrogeant la table système SVV_INTEGRATION dans la destination d’analytique. Si la valeur de la colonne state est ErrorState, cela signifie que quelque chose ne va pas. Pour plus d’informations, consultez Surveillance des intégrations à l’aide des tables système pour Amazon Redshift.

Utilisez les informations suivantes pour résoudre les problèmes courants liés aux intégrations zéro ETL Amazon RDS.

Je ne parviens pas à créer une intégration zéro ETL

Si vous ne pouvez pas créer une intégration zéro ETL, assurez-vous que les points suivants sont corrects pour votre base de données source :

En outre, assurez-vous que les informations suivantes sont correctes pour votre entrepôt de données cible :

Mon intégration est bloquée à l’état de Syncing

Il est possible que votre intégration affiche systématiquement le statut Syncing si vous modifiez la valeur de l’un des paramètres de base de données requis.

Pour résoudre ce problème, vérifiez les valeurs des paramètres du groupe de paramètres associé à la base de données source et assurez-vous qu’elles correspondent aux valeurs requises. Pour plus d’informations, consultez Étape 1 : Création d’un groupe de paramètres données personnalisé.

Si vous modifiez des paramètres, veillez à redémarrer la base de données pour appliquer les modifications.

Mes tables ne sont pas répliquées sur Amazon Redshift

Si vous n’avez pas de table reflétée dans Amazon Redshift, vous pouvez exécuter la commande suivante pour les resynchroniser :

ALTER DATABASE dbname INTEGRATION REFRESH TABLES table1, table2;

Pour plus d’informations, consultez ALTER DATABASE dans la référence SQL Amazon Redshift.

Vos données ne sont peut-être pas répliquées, car une ou plusieurs de vos tables sources ne possèdent pas de clé primaire. Le tableau de bord de surveillance d’Amazon Redshift affiche l’état de ces tables comme Failed et l’état de l’intégration zéro ETL globale passe à Needs attention. Pour résoudre ce problème, vous pouvez identifier une clé existante dans votre table qui peut devenir une clé primaire, ou vous pouvez ajouter une clé primaire synthétique. Pour des solutions détaillées, consultez Gestion des tables sans clés primaires lors de la création d’intégrations zéro ETL Amazon Aurora MySQL ou Amazon RDS for MySQL avec Amazon Redshift.

Une ou plusieurs de mes tables Amazon Redshift nécessitent une resynchronisation

L’exécution de certaines commandes sur votre instance de base de données source peut nécessiter la resynchronisation de vos tables. Dans ce cas, la vue système SVV_INTEGRATION_TABLE_STATE affiche un table_state de ResyncRequired, ce qui signifie que l’intégration doit complètement recharger les données de cette table spécifique depuis MySQL vers Amazon Redshift.

Lorsque la table commence à se resynchroniser, elle passe à l’état Syncing. Aucune action manuelle n’est requise pour resynchroniser une table. Pendant la resynchronisation des données d’une table, vous ne pouvez pas accéder à ces données dans Amazon Redshift.

Vous trouverez ci-dessous quelques exemples d’opérations permettant de mettre une table dans un état ResyncRequired et les alternatives possibles à envisager.

ALTER TABLE table_name
  ADD COLUMN column_name INTEGER
  NOT NULL first;

ALTER TABLE table_name
  ADD COLUMN column_name column_type;

ALTER TABLE table_name
  ADD COLUMN column_name TIMESTAMP
  NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP;

ALTER TABLE table_name
  ADD COLUMN column_1,
  RENAME COLUMN column_2 TO column_3;

Problèmes liés à l’échec d’intégration pour les intégrations zéro ETL d’Amazon SageMaker AI Lakehouse

Si vous rencontrez des problèmes avec une intégration zéro ETL existante avec un Amazon SageMaker AI Lakehouse, la seule solution consiste à supprimer l’intégration et à en créer une nouvelle. Contrairement aux autres services AWS, les intégrations zéro ETL ne prennent pas en charge les opérations d’actualisation ou de resynchronisation.

Pour résoudre les problèmes d’intégration :

Ce processus entraîne une réinitialisation complète du pipeline de données, ce qui peut prendre du temps en fonction de la taille de votre base de données source.