Known issues

Known issues#

これらは、このアナリティクスアクセラレーターリリースで特定された現在既知の問題と制限です。必要に応じて、これらの問題の影響を軽減するために役立つ回避策を含めました。これらの問題は積極的に追跡され、将来のリリースで解決される予定です。

メンテナンス#

  • ファンクションpgaa.launch_task() は、Delta Lake z-order 、vacuum 、purge などの複数のメンテナンスオペレーションをサポートしていますが、現在Icebergテーブルのcompaction オペレーションのみをサポートしています。他のIcebergメンテナンスルーチンの場合は、 pgaa.spark_sql() を使用します。

  • ファンクション pgaa.execute_compaction() は、パラメーターsettings をサポートしていません。 pgaa.launch_task() を使用して、圧縮動作をより詳細に制御します。

スパーク#

  • Apache Sparkとの統合は以下でサポートされています。

    • S3互換オブジェクトストレージまたは共有POSIXファイルシステムのParquetファイルの読み取り専用クエリー

    • Iceberg RESTカタログのIcebergテーブルの読み取り専用クエリー。

  • Apache SparkによるGPUアクセラレーションは、S3互換オブジェクトストレージまたは共有POSIXファイルシステムのParquetファイルの読み取り専用クエリでのみサポートされています。

  • Iceberg Sparkライブラリーバージョン1.9.2には、Sparkを使用してIcebergテーブルから読み取る場合の既知の問題があります。特定の条件下では、同時実行中に等価削除がスキップされる場合があります。現在の回避策は、spark-defaults.conf ファイルでSparkアプリケーション設定 spark.sql.iceberg.executor-cache.enabled を無効にすることです。このキャッシュを無効にすると、すべての削除が正しく処理されるため、データの一貫性が保証されますが、大容量の読み取りワークロードの場合、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

オブジェクトストレージ#

  • Amazon S3テーブルとの統合は、PGD統合機能階層化テーブル、レプリケーション、オフロードでは現在サポートされていません。 PGD管理のライフサイクルの場合、ストレージ場所またはIceberg REST準拠のカタログを使用します。

WarehousePG#

  • オブジェクトストレージへのCREATE TABLE AS SELECT CTASは、WarehousePGインストールではサポートされていません。

  • WarehousePGのPGAAは、標準のPostgresプランナーのみをサポートし、Orcaオプティマイザーをサポートしていません。

  • WarehousePGのPGAAテーブルは読み取り専用で、書き込み操作をサポートしていません。データはオブジェクトストレージに既に存在している必要があります。

  • pgaa.attach_catalog() を介した動的なIcebergカタログの同期はサポートされていません。代わりにpgaa.import_catalog() を使用して、カタログメタデータを手動でインポートします。

  • pgaa.launch_task() には、pgcrypto 拡張機能が必要です。エラーfunction gen_random_uuid() does not exist が表示された場合は、メンテナンス機能を使用する前にコーディネーターでCREATE EXTENSION pgcrypto; を実行します。

  • すでにPGAAテーブルを含む既存のデータベースに復元する場合、メタデータが既に存在するテーブルはスキップされ、不足しているテーブルのみが復元されます。 --redirect-db を使用して、完全なバックアップを新しい空のデータベースに復元します。

  • gprestoreオプション--create-db は、PGAAテーブルではサポートされていません。 gprestoreを実行する前に、データベースとPGAAおよびPGFS拡張機能を手動で作成する必要があります。詳細は、 Backing up and restoring PGAA tables on WarehousePG を参照してください。

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