Amazon Redshift dejará de admitir la creación de nuevas UDF de Python a partir del 1 de noviembre de 2025. Si desea utilizar las UDF de Python, créelas antes de esa fecha. Las UDF de Python existentes seguirán funcionando con normalidad. Para obtener más información, consulte la publicación del blog
SVL_S3RETRIES
Utilice la vista SVL_S3RETRIES para obtener información acerca de por qué se produjeron errores en una consulta de Amazon Redshift Spectrum basada en Amazon S3.
SVL_S3RETRIES es visible para todos los usuarios. Los superusuarios pueden ver todas las filas; los usuarios normales solo pueden ver sus datos. Para obtener más información, consulte Visibilidad de datos en las tablas y vistas de sistema.
Columnas de la tabla
Nombre de la columna | Tipo de datos: | Descripción |
---|---|---|
consulta | entero | El ID de la consulta. |
segment | entero |
Número del segmento. Una consulta consta de distintos segmentos y cada segmento consta de uno o más pasos. Los segmentos de una consulta se ejecutan en paralelo. Cada segmento se ejecuta en un solo proceso. |
node | entero | El número de nodo. |
slice | entero | El sector de datos contra el que se ejecutó un segmento en particular. |
eventtime | TIMESTAMP sin zona horaria | Hora en UTC en que comenzó a ejecutarse el paso. |
retries | entero | Número de reintentos de la consulta. |
successful_fetches | entero | Número de veces que se devolvieron datos. |
file_size | bigint | Este tamaño del archivo en bytes. |
ubicación | texto | La ubicación de la tabla. |
message | texto | Mensaje de error. |
Consulta de ejemplo
En el siguiente ejemplo, se recuperan datos sobre consultas de S3 con errores.
SELECT svl_s3retries.query, svl_s3retries.segment, svl_s3retries.node, svl_s3retries.slice, svl_s3retries.eventtime, svl_s3retries.retries, svl_s3retries.successful_fetches, svl_s3retries.file_size, btrim((svl_s3retries."location")::text) AS "location", btrim((svl_s3retries.message)::text) AS message FROM svl_s3retries;