https://linen.dev logo
Join Slack
Powered by
giải thích lựa chọn này Append New Rows and Update...
# ask-ai
n
giải thích lựa chọn này Append New Rows and Updates Only
k
The "Append New Rows and Updates Only" option in Airbyte refers to the Incremental Append Deduped sync mode. This mode is designed to handle data synchronization in a way that only new or modified data is replicated, avoiding the need to re-fetch data that has already been replicated from a source. Here’s a detailed explanation of how this mode works: 1. Incremental: This means that only new or modified data will be synced. If the sync is running for the first time, it will act like a full refresh since all data will be considered new. 2. Append: The incremental data is added to existing tables in your data warehouse. 3. Deduped: The data in the final table will be unique per primary key. This is achieved by sorting the data using the cursor field and keeping only the latest de-duplicated data row. This ensures that you do not have multiple copies of the same primary key in the destination table. ### Key Points: - Efficiency: By only syncing new or modified data, this mode is more efficient than a full refresh. - Data Integrity: Ensures that the data in the destination is up-to-date and does not contain duplicate rows for the same primary key. - Deletion Handling: If your source supports emitting delete records (e.g., a CDC database source), records in the final destination can potentially be deleted as they are de-duplicated. For more detailed information, you can refer to the [Incremental Sync - Append + Deduped documentation](https://docs.airbyte.com/using-airbyte/core-concepts/sync-modes/incremental-append-deduped#overview). ### Example Scenario: If you have a table with customer data and you update the address of a customer, the Incremental Append Deduped mode will ensure that only the updated address is reflected in the destination table without creating a new row for the same customer. This mode is particularly useful for maintaining up-to-date and clean datasets in your data warehouse, ensuring that you have the most recent data without redundancy. For further reading, you can check the [Incremental Sync - Append + Deduped documentation](https://docs.airbyte.com/using-airbyte/core-concepts/sync-modes/incremental-append-deduped#overview).
n
@kapa.ai giải thích chế độ này Append Historical Changes
k
Chế độ Append Historical Changes trong Airbyte là một trong những chế độ đồng bộ hóa dữ liệu gia tăng. Dưới đây là giải thích chi tiết về chế độ này: ### Incremental Sync - Append Chế độ Incremental Sync - Append tạo ra một bảng đã được chuẩn hóa cuối cùng chứa bản sao lịch sử của mọi bản ghi đã được chèn hoặc cập nhật từ nguồn và đồng bộ hóa đến đích. Nếu một bản ghi đã được cập nhật và đồng bộ hóa nhiều lần, thì nó sẽ dẫn đến nhiều mục trong bảng đã chuẩn hóa cuối cùng. #### Ví dụ: Giả sử chúng ta có bảng dữ liệu ban đầu như sau: | name | deceased | updated_at | |-----------------|----------|------------| | Louis XVI | false | 1754 | | Marie Antoinette| false | 1755 | Trong lần đồng bộ tiếp theo, delta chứa bản ghi sau: | name | deceased | updated_at | |-----------|----------|------------| | Louis XVI | false | 1785 | Sau khi đồng bộ gia tăng, kho dữ liệu sẽ chứa: | name | deceased | updated_at | |-----------------|----------|------------| | Marie Antoinette| false | 1755 | | Louis XVI | false | 1785 | Nếu có một bản cập nhật khác: | name | deceased | updated_at | |-----------------|----------|------------| | Louis XVI | true | 1793 | | Marie Antoinette| true | 1793 | Trong bảng cuối cùng đã được chuẩn hóa: | name | deceased | updated_at | |-----------------|----------|------------| | Louis XVI | true | 1793 | | Marie Antoinette| true | 1793 | Chế độ này giúp lưu giữ lịch sử của mọi thay đổi, cho phép bạn theo dõi các thay đổi theo thời gian. #### Tham khảo: - [Incremental Sync - Append](https://docs.airbyte.com/understanding-airbyte/connections/incremental-append) - [Incremental Sync - Append + Deduped](https://docs.airbyte.com/using-airbyte/core-concepts/sync-modes/incremental-append-deduped#rules) Hy vọng giải thích này giúp bạn hiểu rõ hơn về chế độ Append Historical Changes trong Airbyte!
n
@kapa.ai sửa lỗi
Copy code
Using existing AIRBYTE_ENTRYPOINT: /airbyte/base.sh
30/5/2024 10:04:09 Waiting on CHILD_PID 7
30/5/2024 10:04:09 PARENT_PID: 1
30/5/2024 10:04:45 EXIT_STATUS: 1
k
A message from kapa.ai
Để sửa lỗi liên quan đến thông báo sau:
Copy code
Using existing AIRBYTE_ENTRYPOINT: /airbyte/base.sh 30/5/2024 10:04:09 Waiting on CHILD_PID 7 30/5/2024 10:04:09 PARENT_PID: 1 30/5/2024 10:04:45 EXIT_STATUS: 1
Bạn có thể thực hiện các bước sau để khắc phục: 1. Kiểm tra Logs Chi Tiết: Đầu tiên, bạn cần kiểm tra logs chi tiết để hiểu rõ nguyên nhân gây ra lỗi. Logs chi tiết có thể cung cấp thông tin về lỗi cụ thể xảy ra trong quá trình thực thi. 2. Kiểm tra Phiên Bản Docker Image: Đảm bảo rằng bạn đang sử dụng phiên bản Docker image chính xác. Ví dụ, nếu bạn đang gặp lỗi với 
airbyte/source-postgres
, hãy chắc chắn rằng phiên bản image là phiên bản mới nhất và không bị lỗi. 3. Cập Nhật Docker Compose: Nếu bạn đang sử dụng Docker Compose, hãy đảm bảo rằng file 
docker-compose.yaml
của bạn được cập nhật và không có lỗi cấu hình. Bạn có thể tham khảo vấn đề tương tự tại [Github Issue #37433](https://github.com/airbytehq/airbyte/issues/37433). 4. Sử Dụng Script Khởi Động Khác: Nếu bạn gặp lỗi khi sử dụng 
docker-compose up
, hãy thử sử dụng script khởi động khác như 
./run-ab-platform.sh -b
. Điều này đã được đề cập trong [Github Issue #37433](https://github.com/airbytehq/airbyte/issues/37433) và có thể giúp khắc phục lỗi. 5. Kiểm Tra Kết Nối Mạng: Đảm bảo rằng máy chủ của bạn có kết nối mạng ổn định để có thể tải xuống các Docker image cần thiết. 6. Kiểm Tra Biến Môi Trường: Đảm bảo rằng các biến môi trường như 
AIRBYTE_ENTRYPOINT
được thiết lập chính xác và không bị thiếu. Nếu các bước trên không giải quyết được vấn đề, bạn có thể cần cung cấp thêm thông tin chi tiết về logs hoặc cấu hình hiện tại để nhận được sự hỗ trợ cụ thể hơn. Hy vọng các bước trên sẽ giúp bạn khắc phục lỗi!
n
@kapa.ai tôi sử dụng worker trong k8s bị lỗi Terminated main destination-iceberg:dev 0 Error
k
A message from kapa.ai
Để khắc phục lỗi "Terminated main destination-iceberg:dev 0 Error" khi sử dụng worker trong Kubernetes (K8s), bạn có thể thực hiện các bước sau: ### 1. Kiểm tra Logs Chi Tiết Trước tiên, bạn cần kiểm tra logs chi tiết của pod để hiểu rõ nguyên nhân gây ra lỗi. Bạn có thể sử dụng lệnh sau để xem logs của pod:
Copy code
bash kubectl logs <pod_name> -n <namespace>
### 2. Kiểm tra Tài Nguyên và Cấu Hình Đảm bảo rằng các tài nguyên (CPU, RAM) được cấp phát đủ cho các pods. Bạn có thể kiểm tra cấu hình tài nguyên trong file 
deployment.yaml
hoặc 
statefulset.yaml
. ### 3. Kiểm tra Phiên Bản Airbyte và Iceberg Đảm bảo rằng bạn đang sử dụng phiên bản tương thích của Airbyte và Iceberg. Theo thông tin từ [Github Issue #36441](https://github.com/airbytehq/airbyte/issues/36441), có thể có vấn đề với phiên bản của các thư viện. ### 4. Cập Nhật Dependencies Nếu bạn gặp lỗi liên quan đến 
slf4j.Log4jLoggerFactory
, hãy thử cập nhật các dependencies như sau:
Copy code
groovy implementation ('org.apache.spark:spark-sql_2.13:3.5.0') {     exclude group: 'org.apache.hadoop', module: 'hadoop-common' } implementation ('org.apache.spark:spark-hive_2.13:3.5.0') {     exclude group: 'org.apache.hadoop', module: 'hadoop-common' } // Nessie Version needs to be in sync with the Nessie version in Iceberg. implementation 'org.projectnessie.nessie-integrations:nessie-spark-extensions-3.5_2.13:0.79.0' implementation 'org.apache.iceberg:iceberg-spark-runtime-3.5_2.13:1.5.0'  // force awssdk version required by Iceberg implementation "software.amazon.awssdk:utils:2.20.131" implementation "software.amazon.awssdk:url-connection-client:2.20.131" implementation "software.amazon.awssdk:s3:2.20.131" implementation "software.amazon.awssdk:glue:2.20.131" implementation "software.amazon.awssdk:dynamodb:2.20.131" implementation "software.amazon.awssdk:kms:2.20.131" implementation "software.amazon.awssdk:sts:2.20.131" implementation "software.amazon.awssdk:sdk-core:2.20.131" implementation "software.amazon.awssdk:aws-core:2.20.131"  implementation 'org.apache.hadoop:hadoop-aws:3.3.2' implementation 'org.apache.hadoop:hadoop-client-api:3.3.2' implementation 'org.apache.hadoop:hadoop-client-runtime:3.3.2' implementation "org.postgresql:postgresql:42.5.0" implementation "commons-collections:commons-collections:3.2.2"  implementation ('org.antlr:antlr4-runtime') {     version {         strictly('4.9.3')     } }  testImplementation libs.testcontainers.postgresql integrationTestJavaImplementation libs.testcontainers.postgresql
### 5. Kiểm tra và Cập Nhật Airbyte Nếu vấn đề vẫn tiếp diễn, hãy kiểm tra xem có bản cập nhật nào cho Airbyte có thể giải quyết vấn đề này không. Theo [Github Issue #36441](https
n
@kapa.ai sửa lỗi này ontainers with unready status: [main call-heartbeat-server remote-stdin relay-stdout relay-stderr]
k
A message from kapa.ai
Để sửa lỗi "containers with unready status: [main call-heartbeat-server remote-stdin relay-stdout relay-stderr]" trong Kubernetes, bạn có thể thực hiện các bước sau: ### 1. Kiểm tra Logs Chi Tiết Trước tiên, bạn cần kiểm tra logs chi tiết của các containers để hiểu rõ nguyên nhân gây ra lỗi. Bạn có thể sử dụng lệnh sau để xem logs của từng container trong pod:
Copy code
bash kubectl logs <pod_name> -c <container_name> -n <namespace>
### 2. Kiểm tra Tài Nguyên và Cấu Hình Đảm bảo rằng các tài nguyên (CPU, RAM) được cấp phát đủ cho các pods. Bạn có thể kiểm tra cấu hình tài nguyên trong file 
values.yaml
hoặc 
deployment.yaml
. ### 3. Cấu Hình Resource Limits Theo các thông tin từ các nguồn kiến thức, có thể bạn cần cấu hình lại resource limits cho các containers. Dưới đây là ví dụ về cách cấu hình resource limits trong `values.yaml`:
Copy code
yaml resources:   main:     requests:       cpu: "500m"       memory: "512Mi"     limits:       cpu: "1000m"       memory: "1024Mi"   call-heartbeat-server:     requests:       cpu: "100m"       memory: "128Mi"     limits:       cpu: "200m"       memory: "256Mi"   remote-stdin:     requests:       cpu: "100m"       memory: "128Mi"     limits:       cpu: "200m"       memory: "256Mi"   relay-stdout:     requests:       cpu: "100m"       memory: "128Mi"     limits:       cpu: "200m"       memory: "256Mi"   relay-stderr:     requests:       cpu: "100m"       memory: "128Mi"     limits:       cpu: "200m"       memory: "256Mi"
### 4. Kiểm tra và Cập Nhật Airbyte Đảm bảo rằng bạn đang sử dụng phiên bản mới nhất của Airbyte. Các phiên bản cũ có thể có lỗi đã được sửa trong các bản cập nhật sau này. ### 5. Kiểm tra Kết Nối Mạng Đảm bảo rằng các pods có kết nối mạng ổn định và có thể truy cập các tài nguyên cần thiết. ### 6. Kiểm tra Sự Phụ Thuộc (Dependencies) Đảm bảo rằng tất cả các dependencies cần thiết đã được cài đặt và cấu hình đúng cách. Bạn có thể tham khảo ví dụ về dependencies trong phần trước. ### 7. Kiểm tra Sự Cố Liên Quan Đến Phiên Bản Nếu bạn gặp lỗi liên quan đến phiên bản của các thư viện hoặc dependencies, hãy thử cập nhật chúng như đã đề cập trong [Github Issue #36441](https://github.com/airbytehq/airbyte/issues/36441). ### 8. Kiểm tra Sự Cố Liên Quan Đến Helm Chart Nếu bạn đang sử dụng Helm để triển khai Airbyte, hãy đảm bảo rằng các giá trị trong 
values.yaml
được cấu hình đúng cách. Theo [Github Issue #35749](https://github.com/airbytehq/airbyte/issues/35749), bạn có thể cần điều chỉnh các giá trị tài nguyên cho các containers. Hy vọng các bước trên sẽ giúp bạn khắc phục lỗi "containers with unready status". Nếu vấn đề vẫn tiếp diễn, bạn có thể cần cung cấp thêm thông tin chi tiết về logs hoặc cấu hình hiện tại để
Open in Slack
PreviousNext
Powered by