解决 Redshift Parquet 时间戳不正确问题的完整指南

解决 Redshift Parquet 时间戳不正确问题的完整指南

引言

使用时间戳列和 Parquet 文件时，Redshift 可能会显示不正确的时间戳。本文将探讨这一问题并提供详细的解决方法，包括使用 Lambda 函数或 EMR 步骤进行时间戳转换。

Redshift Parquet 时间戳问题

Redshift 在加载 Parquet 文件时，不支持使用 TIMEFORMAT 参数。这导致使用时间戳列时出现格式不正确的问题，从而导致数据分析和报告不准确。

解决方案：使用 Lambda 函数转换时间戳格式

要解决此问题，可以使用 Lambda 函数在加载数据之前转换时间戳格式。以下步骤详细介绍了该方法：

步骤 1：创建 Lambda 函数

编写一个 Lambda 函数来将 Parquet 文件中的时间戳格式转换为 Redshift 所需的格式。

步骤 2：配置 Lambda 函数

将 Lambda 函数的触发器配置为 "S3 对象创建"，并将目标 S3 存储桶指定为转换后 Parquet 文件的存储位置。

步骤 3：加载转换后的 Parquet 文件

使用转换后的 Parquet 文件加载 Redshift 表，确保指定 FORMAT AS PARQUET。

替代解决方案：使用 EMR 步骤转换时间戳格式

除了使用 Lambda 函数之外，还可以使用 EMR 步骤来转换时间戳格式。该方法涉及使用 Spark 或 Hive，它提供了更复杂的转换选项。

步骤 1：创建 EMR 集群

创建一个 EMR 集群，指定主节点和工作节点的类型和数量。

步骤 2：编写 EMR 步骤

编写一个 EMR 步骤，使用 Spark 或 Hive 脚本转换时间戳格式。

步骤 3：提交 EMR 作业

提交 EMR 作业，包括转换步骤和 S3 输入/输出路径。

结论

通过使用 Lambda 函数或 EMR 步骤转换时间戳格式，可以解决 Redshift 在使用时间戳列和 Parquet 文件时显示不正确时间戳的问题。这些方法提供了灵活且高效的解决方案，确保数据加载的准确性和一致性。

常见问题解答

1. Lambda 函数方法是否适用于所有 Parquet 文件？

是的，Lambda 函数方法适用于所有 Parquet 文件，无论其大小或架构如何。

2. EMR 步骤方法提供哪些额外的转换选项？

EMR 步骤方法使用 Spark 或 Hive，它提供了更复杂的转换选项，例如重新分区、筛选和加入操作。

3. Lambda 函数方法的成本是多少？

Lambda 函数的成本取决于其执行时间和所调用的资源。使用低成本函数类型可以降低成本。

4. EMR 步骤方法的成本是多少？

EMR 步骤的成本取决于集群的大小、运行时间和所使用的资源。

5. 哪种方法更适合我的情况？

Lambda 函数方法更适合于需要快速简单转换的较小数据集，而 EMR 步骤方法更适合于需要更复杂转换或大型数据集的情况。