Materialize 数据摄入问题排查指南-优快云博客

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Materialize 数据摄入问题排查指南

materialize The data warehouse for operational workloads. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mat/materialize

前言

在使用 Materialize 进行数据摄入时，可能会遇到各种预期之外的情况。本文将从技术专家的角度，系统地梳理常见的数据摄入问题及其解决方案，帮助用户快速定位和解决问题。

数据源状态检查

当发现数据没有按预期摄入时，首先需要检查数据源的状态。Materialize 提供了多种方式来获取数据源状态信息。

状态类型及含义

| 状态 | 含义及处理建议 | |------------|-------------------------------------------------------------------------------| | paused | 数据源运行在副本数为0的集群上，需要增加集群的副本数 | | stalled | 可能存在配置问题，检查返回的error字段获取详细信息 | | failed | 配置存在问题，检查返回的error字段获取详细信息 | | starting | 如果此状态持续超过几分钟，建议联系技术支持团队 | | running | 如果数据源状态为运行中但查询不到数据，可能是正在摄入初始快照(见下一节) |

初始快照问题排查

快照状态检查

在数据源进行初始快照期间，相关查询将不会返回结果，直到快照完成。可以通过以下SQL查询快照状态：

SELECT snapshot_committed
FROM mz_internal.mz_source_statistics
WHERE id = <SOURCE_ID>;

只有当所有工作线程都提交了它们的快照组件后，快照才被视为整体完成。

快照加速技巧

如果快照过程较慢，可以考虑以下优化措施：

增加集群规模：临时扩大快照使用的集群规模，快照完成后再缩小
内存优化：对于upsert类型的数据源，更大的集群不仅加速快照，还能支持更高的内存使用

数据摄入进度监控

通过查询mz_source_statistics表可以监控数据摄入进度：

SELECT
    bytes_received,
    messages_received,
    updates_staged,
    updates_committed
FROM mz_internal.mz_source_statistics
WHERE id = <SOURCE_ID>;