数据流组件的设计愿景是快速处理海量的数据,为了实现该目标,SSIS数据源引擎需要创建执行树和数据管道这两个数据结构,而用户为了快速处理数据流,必须知道各个转换组件的阻塞性,充分利用流式处理流程,利用更少的资源,更快地完成数据处理的任务. 一,执行树 执行树(Execution Tree)是数据流组件(转换和适配器)基于同步关系所建立的逻辑分组,每一个分组都是一个执行树的开始和结束,也可以把执行树理解为一个缓冲区的开始和结束,执行树是一个缓冲区的整个生命周期.每一个执行树能被单独的进程执行,并可以…

数据管道提供了一种不同数据库之间传递数据和(或)表结构的方法. 数据管道对象 要完毕数据管道的功能须要提供例如以下内容: 须要数据源和目标数据库,并可以和这两个数据库正常联接 须要源数据库中的哪些表: 须要拷贝到目标数据库中的什么位置: 要完毕哪些管道操作: 错误发生的频率: 同意错误发生的最大数: 须要包含的扩充特性. 数据管道画板 New -> DataBase -> Data Pipeline 数据管道选项: Table:目标表名 Key:目标表的主键名(非主键字段名) Options:…

一,数据流设计优化 数据流有两个特性:流和在内存缓冲区中处理数据,根据数据流的这两个特性,对数据流进行优化. 1,流,同时对数据进行提取,转换和加载操作 流,就是在source提取数据时,转换组件处理数据,同时destination加载数据,数据在不同组件之间,同时被处理. 所有的RDBMS操作都是同步的,基于集合的操作要求在将数据用于其他目的之前,该操作必须完成,这是由事务的原子特性决定的,然后数据流有流的特性,当数据流通过pipeline时,数据流task可以并行地处理链接,查询以及其他转换…

转自http://www.cnblogs.com/biwork/p/3328838.html 在 SSIS Data Flow 中有一个 Multicast 组件,它的作用和 Merge, Merge Join 或者 Union All 等合并数据流组件对比起来作用正好相反,非常直观,它可以将一个数据流平行分开成为多个数据流供下游其它 Data Flow 组件使用. 首先描述一下使用 Multicast Task 的几种情形  - 第一种,从同一个数据源中取出一部分数据直接放到 A 表中,一部分…

开篇介绍 在 SSIS Data Flow 中有一个 Multicast 组件,它的作用和 Merge, Merge Join 或者 Union All 等合并数据流组件对比起来作用正好相反.非常直观,它可以将一个数据流平行分开成为多个数据流供下游其它 Data Flow 组件使用. 使用 Multicast Task 的几种情形 第一种,从同一个数据源中取出一部分数据直接放到 A 表中,一部分数据直接放到 B 表中.我曾经遇到一个370多列的一个文件,这370列的文件可以分出列数不等的7,8…

1.概述 最近,有同学留言咨询Kafka连接器的相关内容,今天笔者给大家分享一下Kafka连接器建立数据管道的相关内容. 2.内容 Kafka连接器是一种用于Kafka系统和其他系统之间进行功能扩展.数据传输的工具.通过Kafka连接器能够简单.快速的将大量数据集移入到Kafka系统,或者从Kafka系统中移出,例如Kafka连接器可以低延时的将数据库或者应用服务器中的指标数据收集到Kafka系统主题中.另外,Kafka连接器可以通过作业导出的方式,将Kafka系统主题传输到二次存储和查询系统中…

调用ssis包实现Sql Server的数据导入功能网上已经有很多人讨论过,自己参考后也动手实现了一下,上一次笔者的项目中还用了一下这个功能.思前想后,决定还是贴一下增强记忆,高手请54. 1.直接调用ssis包,需要引用Microsoft.SqlServer.DTSRuntimeWrap.dll,客户端需要安装MS SQL Server2005的客户端组件. 2.调用代码 代码         /// <summary>         /// /通过SSIS包 将数据导入数据库      …

Apache Beam实战指南 | 大数据管道(pipeline)设计及实践  mp.weixin.qq.com 策划 & 审校 | Natalie作者 | 张海涛编辑 | LindaAI 前线导读: 本文是 Apache Beam 实战指南系列文章第五篇内容,将对 Beam 框架中的 pipeline 管道进行剖析,并结合应用示例介绍如何设计和应用 Beam 管道.系列文章第一篇回顾 Apache Beam 实战指南 | 基础入门.第二篇回顾 Apache Beam 实战指南 | 玩转 Kaf…

如果需要训练的数据大小不大,例如不到1G,那么可以直接全部读入内存中进行训练,这样一般效率最高. 但如果需要训练的数据很大,例如超过10G,无法一次载入内存,那么通常需要在训练的过程中分批逐渐读入. 使用 tf.data API 可以构建数据输入管道,轻松处理大量的数据,不同的数据格式,以及不同的数据转换. 一,构建数据管道 可以从 Numpy array, Pandas DataFrame, Python generator, csv文件, 文本文件, 文件路径, tfrecords文件等方式…

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6008477.html 关于统计信息对数据行数做预估,之前写过对非相关列(单独或者单独的索引列)进行预估时候的算法,参考这里. 今天来写一下统计信息对于复合索引在预估时候的计算方法和潜在问题. 本文原形来自于是个实际业务问题,某SQL在利用一个符合索引做查询的时候,发现始终会出现预估误差较大的情况, 而改变复合索引的列顺序,这个预估行数的误差会发生变化, 也就是说,Create index idx_index1 ON Ta…