升级Athena查询引擎3后遭遇HIVE_CURSOR_ERROR(S3 SlowDown)求助

• 合并S3小文件：数百万个小型JSON文件是触发S3限速的核心原因。用S3批量操作或Glue ETL作业将多个小JSON合并为Parquet/ORC格式的大文件，既减少文件总数，又能提升Athena查询效率。操作时按分区批量合并，避免单次请求过载。
• 调低Athena并发读取参数：在查询前执行SET aws.athena.connector.s3.max_concurrent_file_reads=50;（默认值更高），减少Athena同时读取S3文件的数量，降低请求速率。也可尝试设置SET hive.exec.dynamic.partition.maxparts=1000;限制单次处理的分区数。
• 启用S3分区投影：针对已分区表，在表属性中配置分区投影，让Athena直接生成分区元数据，无需扫描S3分区目录的List请求。这能大幅减少S3的请求量，尤其适合分区数量极多的场景。
• 申请S3配额提升：如果长期需要处理超大规模文件，提交AWS支持工单申请提高S3的请求配额。默认S3桶的请求配额可能无法支撑数百万文件的并发扫描。
• 优化分区粒度：若当前分区粒度过细（如按小时），调整为按天/周分区，减少Athena需要扫描的分区总数，进而降低S3请求次数。
• 使用S3访问点：为Athena配置专属的S3访问点，访问点拥有独立的请求配额，可绕过原桶的限速限制，提升并发处理能力。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DavidWebb