ETL优化 Extract.Transform.Load,对异构数据源进行数据处理. 设立基线标准,根据硬盘.网络传输速度,多测测量得到数据量(m)/时间(s)的比值,找线性关系.建立基线作为调试和优化的依据,避免人为主观判断.例如经过优化后,性能比基线提高了2%. 1. 数据库优化 1.1 数据库配置 配置连接池 优化数据库配置参数 2. SQL优化 2.1  数据库索引 索引作用在于查询时提高效率,这是以降低插入.修改和删除操作的性能为代价.考虑插入数据前删除索引,插入完成后再创建索引. 2…

1.引言 数据仓库建设中的ETL(Extract, Transform, Load)是数据抽取.转换和装载到模型的过程,整个过程基本是通过控制用SQL语句编写的存储过程和函数的方式来实现对数据的直接操作,SQL语句的效率将直接影响到数据仓库后台的性能. 目前,国内的大中型企业基本都具有四年以上计算机信息系统应用经验,积累了大量可分析的业务数据,这些信息系统中的数据需要通过搭建数据仓库平台才能得到科学的分析,这也是近几年数据仓库系统建设成为IT领域热门话题的原因. 2.优化的思路分析 数据仓库ET…

ETL效率优化 开启数据库日志记录及性能监控 如果我们想要优化一个ETL(KTR或者KJB)的性能,我们首先需要知道的就是它的瓶颈在哪里.而这些信息一般只能在ETL运行的步骤度量中看到,并且是不会持久化的.如果你希望把一些数据记录下来,帮助以后进行查阅,那么可以开启数据库日志和性能监控. 作业 Edit -> Settings -> Log 具体设置过程就不细讲了,很简单. 转化 Edit -> Settings -> Logging 这时开启了日志记录,还需要设置性能监控 Edi…

重点: ETL 优化多数在于表输入和表输出. 转自: https://blog.csdn.net/qq_37124304 https://blog.csdn.net/qq_37124304/article/details/82664665 由于Kettle提高表输出写入速度太低,每秒速度三四十,实在忍受不了,参考一些资料之后进行了以下改变,我只进行了第一项的速度每秒五六千,加上其他的测试速度有达到3万多,有一分钟二十多万的记录,没测试极限,下为更改的地方: NO.1 mysql表输出的时候出现减…

1        引言数据仓库建设中的ETL(Extract, Transform, Load)是数据抽取.转换和装载到模型的过程,整个过程基本是通过控制用SQL语句编写的存储过程和函数的方式来实现对数据的直接操作,SQL语句的效率将直接影响到数据仓库后台的性能. 目前,国内的大中型企业基本都具有四年以上计算机信息系统应用经验,积累了大量可分析的业务数据,这些信息系统中的数据需要通过搭建数据仓库平台才能得到科学的分析,这也是近几年数据仓库系统建设成为IT领域热门话题的原因. 2        优…

在日常数据处理过程中避免不了要计算跨长周期数据指标统计需求,类似于如下: 1.  统计每个城市(过去30天)用户浏览次数: 统计每个城市(本年)用户浏览次数: 统计每个城市(历史至今)用户浏览次数: 2.统计每个城市(过去30天|本年|历史至今)交易用户数: 3.数据集部分数据行存在状态变化数据指标需求. 通常面对以上数据指标需求,最大的问题是跨长周期数据量往往是巨大的或者数据周期范围不固定.下面依次求解. 场景1:统计(过去30天|本年|历史至今)用户浏览次数? 常规解决方案如下: selec…

这几天突发想到在ETL中Merge性能的问题.思路的出发点是Merge到目标表需要扫描的数据太多,而现实情况下,假设应该是只有一小部分会被更新,而且这部分数据也应该是比较新的数据,比方说对于想FactOrders这样一张表,一些越日期越久远的订单可能不可能被更新.那么整个思路就是减小每次需要从磁盘加载目标表到内存中跟stage表进行merge操作的数据量.只是我存在着两个疑问,这也是我问题要进行下面实验的原因. 前提条件是:目标表通过日期进行分区. 第一个疑问:在索引的作用下,SQL Serve…

一.背景 接触talend也挺长一段时间了,在P&G项目中每天都是使用它开发job,做ETL,也看了前辈开发的很多ETL Job,学到不少.也接触了TAC(talend administration center),也发现了TAC的一些优点和不足. 优点: 1.TAC可以更好的界面化管理job.部署.HA等,提升了job运行的良好环境. 2.通过plan可以更好的将不同的job进行关联成线,更好的对数据处理做到前后顺序有秩. 3.日志比较全,还可以选择不同的日志级别. 缺点: 1.整个管理前端是…

full join 横向join ,不能map join 走shuffle row_number() over ( partition by 主键 order by $flag desc) rank ... where rank =1 ,走shufle select id, order_datekey, f_procurement_order, from ( select id, order_datekey, f_procurement_order, row_number() over ( pa…

如今,虚拟现实 (VR) 技术正日益受到欢迎,这主要得益于遵循摩尔定律的技术进步让这一全新体验在技术上成为可能.尽管虚拟现实能给用户带来身临其境般的超凡体验,但相比传统应用,其具有双目渲染.低延迟.高分辨率以及高帧率等严苛要求,因此极大地增加了 CPU 和 GPU 的计算工作负载.鉴于此,性能问题对于虚拟现实应用尤为重要,因为虚拟现实体验如果没有经过优化,会出现低帧率或高延迟的问题,让用户使用时出现眩晕的情况.在本文中,我们将介绍一种适用于所有底层引擎或虚拟现实运行时(VRruntime)的通用…

特别说明: 1.  本文只是面对数据库应用开发的程序员,不适合专业DBA,DBA在数据库性能优化方面需要了解更多的知识: 2.  本文许多示例及概念是基于Oracle数据库描述,对于其它关系型数据库也可以参考,但许多观点不适合于KV数据库或内存数据库或者是基于SSD技术的数据库: 3.  本文未深入数据库优化中最核心的执行计划分析技术. 读者对像: 开发人员:如果你是做数据库开发,那本文的内容非常适合,因为本文是从程序员的角度来谈数据库性能优化. 架构师:如果你已经是数据库应用的架构师,那本文的…

前言 数据倾斜调优 调优概述 数据倾斜发生时的现象 数据倾斜发生的原理 如何定位导致数据倾斜的代码 查看导致数据倾斜的key的数据分布情况 数据倾斜的解决方案 解决方案一:使用Hive ETL预处理数据 解决方案二:过滤少数导致倾斜的key 解决方案三:提高shuffle操作的并行度 解决方案四:两阶段聚合(局部聚合+全局聚合) 解决方案五:将reduce join转为map join 解决方案六:采样倾斜key并分拆join操作 解决方案七:使用随机前缀和扩容RDD进行join 解决方案八:多…

想做到数据库优化的高手,不是花几周,几个月就能达到的,这并不是因为数据库优化有多高深,而是因为要做好优化一方面需要有非常好的技术功底,对操作系统.存储硬件网络.数据库原理等方面有比较扎实的基础知识,另一方面是需要花大量时间对特定的数据库不断的进行实践测试与总结. 针对数据库的优化,可以已Oracle为基点,从Oracle外部因素和Oracle本身的性能两部分考虑. 一.Oracle的外部因素: Oracle的外部因素包括CUP,cache L1,L2,L3, 内存,网卡,普通硬盘/SSD硬盘. …

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解,像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确.高效的HQL.长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,cou…

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjQ5MTI5OA==&mid=2651745207&idx=1&sn=3d70d59cede236eb1cb4f7374387a235&scene=0#rd [技术博客]Spark性能优化指南——高级篇 2016-05-13 李雪蕤 美团技术团队 前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后,本文作为<Spark性能优化指南>的高级篇,将深入分析数据倾斜调…

一.Data仓库的架构 Data仓库(Data Warehouse DW)是为了便于多维分析和多角度展现而将Data按特定的模式进行存储所建立起来的关系型Datcbase,它的Data基于OLTP源Systam.Data仓库中的Data是细节的.集成的.面向主题的,以OLAPSystam的分析需求为目的. Data仓库的架构模型包括了星型架构与雪花型架构两种模式.星型架构的中间为事实表,四周为维度表,类似星星;而相比较而言,雪花型架构的中间为事实表,两边的维度表可以再有其关联子表,从而表达了清晰…

声明:原创作品,转载时请注明文章来自SAP师太技术博客( 博/客/园www.cnblogs.com):www.cnblogs.com/jiangzhengjun,并以超链接形式标明文章原始出处,否则将追究法律责任!原文链接:http://www.cnblogs.com/jiangzhengjun/p/4296211.html 标准Standard DSO 标准DSO有三张表:   标准DSO覆盖合计规则: 数据从源抽取到标准DSO中时,在同一抽取请求中,相同业务主键的数据会合并(合并的方式有覆盖…

补充:常规服务器动态管理对象包括,下面有些资料可能会应用到 dm_db_*:数据库和数据库对象dm_exec_*:执行用户代码和关联的连接dm_os_*:内存.锁定和时间安排dm_tran_*:事务和隔离dm_io_*:网络和磁盘的输入/输出 优化性能的常用方法是检索速度最慢的查询构成您 SQL Server 实例上的正常. 每日工作负载的一部分,然后调整它们,一个接一个的"Top 10"列表. 跟踪会话. 请求 和 SQL Server 基础架构中的最耗费大量资源,查询和执行时间最长…

1.概述 继续<那些年使用Hive踩过的坑>一文中的剩余部分,本篇博客赘述了在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题.下面开始本篇文章的优化介绍. 2.介绍 首先,我们来看看Hadoop的计算框架特性,在此特性下会衍生哪些问题? 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,mi…

一.前言 公司实用Hadoop构建数据仓库,期间不可避免的实用HiveSql,在Etl过程中,速度成了避无可避的问题.本人有过几个数据表关联跑1个小时的经历,你可能觉得无所谓,可是多次Etl就要多个小时,非常浪费时间,所以HiveSql优化不可避免. 注:本文只是从sql层面介绍一下日常需要注意的点,不涉及Hadoop.MapReduce等层面,关于Hive的编译过程,请参考文章:http://tech.meituan.com/hive-sql-to-mapreduce.html 二.准备数据…

5W1H法来实现源数据的优化 做数据仓库项目的朋友都能感到数据质量和数据抽取展现的性能是整个数据仓库项目的重点.下面谈谈我在DW项目中处理源数据质量问题的5W1H方法. 5W : WHO ,WHAT,WHY,WHEN,WHERE WHO:(谁来对源数据负责) ETL抽取的数据各种各样,有些是按业务,有些是按区域,针对源数据的管理一定要在一开始就对源数据按规则分出对应的责任人,一般刚开始与业务负责人,DM确定好具体的数据项后,就可以按数据类别比如RMDB,FLATFILE等来确定具体的联系人,联系…

数据分析系统的总体架构分为四个部分 —— 源系统.数据仓库.多维数据库.客户端(图一:pic1.bmp) 其中,数据仓库(DW)起到了数据大集中的作用.通过数据抽取,把数据从源系统源源不断地抽取出来,可能每天一次,或者每3个小时一次(当然是自动的).这个过程,我们称之为ETL过程. 那么,今天,我们就来谈一谈:如何搭建数据仓库,在这个过程中都应该遵循哪些方法和原则:然后介绍一些项目实践中的技巧. 一.数据仓库的架构 数据仓库(Data Warehouse DW)是为了便于多维分析和多角度展现而将…

如果你用过Uber,你一定会注意到它的操作是如此的简单.你一键叫车,随后车就来找你了,最后自动完成支付,整个过程行云流水.但是,在这简单的流程背后其实是用Hadoop和Spark这样复杂的基础大数据架构来支撑的. Uber 在现实世界和虚拟世界的十字路口有令人羡慕的一席之地.这令每天在各个城市穿行的数十万司机大军趋之若鹜.当然这也会一个相对浅显的数据问题.但是,就像Uber数据部门的主管 Aaron Schildkrout所说:商业计划的简单明了带给Uber利用数据优化服务的巨大机会. “这本质…

1.触发器方式 触发器方式是普遍采取的一种增量抽取机制.该方式是根据抽取要求,在要被抽取的源表上建立插入.修改.删除3个触发器,每当源表中的数据发生变化,就被相应的触发器将变化的数据写入一个增量日志表,ETL的增量抽取则是从增量日志表中而不是直接在源表中抽取数据,同时增量日志表中抽取过的数据要及时被标记或删除.为了简单起见,增量日志表一般不存储增量数据的所有字段信息,而只是存储源表名称.更新的关键字值和更新操作类型(KNSEN.UPDATE或DELETE),ETL增量抽取进程首先根据源表名称和更…

使用Hive转换.装载数据 1. Hive简介 (1)Hive是什么         Hive是一个数据仓库软件,使用SQL读.写.管理分布式存储上的大数据集.它建立在Hadoop之上,具有以下功能和特点: 通过SQL方便地访问数据,适合执行ETL.报表.数据分析等数据仓库任务. 提供一种机制,给各种各样的数据格式加上结构. 直接访问HDFS的文件,或者访问如HBase的其它数据存储. 可以通过MapReduce.Spark或Tez等多种计算框架执行查询.         Hive提供标准的SQ…

原文:http://huangy82.blog.163.com/blog/static/49069827200923034638409/ ETL构建企业级数据仓库五步法 在数据仓库构建中,ETL贯穿于项目始终,它是整个数据仓库的生命线,包括了从数据清洗,整合,到转换,加载等的各个过程,如果说数据仓库是一座大厦,那 么ETL就是大厦的根基,ETL抽取整合数据的好坏直接影响到最终的结果展现.所以ETL在整个数据仓库项目中起着十分关键的作用,必须摆到十分重要的位 置.一.什么是ETLETL是数据抽取(…

文章来自于:http://www.infoq.com/cn/news/2014/04/spark-streaming-bidding 来自于Sharethrough的数据基础设施工程师Russell Cardullo和Michael Ruggiero最近在Cloudera博客上投递了一篇博文,分享了他们是如何使用Spark Streaming解决复杂的实时问题的.下面是博文的具体内容,如果您想查看英文原文,可以点击这里. Sharethrough是一家从事视频广告业务的初创公司,在过去的三年中(…

要点:优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,会有意想不到的惊喜. 理解hadoop的核心能力,是hive优化的根本. 长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,count来说,不存在数据倾斜问题. 4.对count(distinct )…

业务:一个表中有很多数据(id为自增主键),在这些数据中有个别数据出现了重复的数据. 目标:需要把这些重复数据删除同时保留第一次插入的那一条数据,还要保持其它的数据不受影响. 解题过程: 第一步:查出所有要保留的下来的数据的id(save_id) SELECT id as save_id FROM yujing.alarm_event_info_snapshot aeis where aeis.event_id in (SELECT ae.id FROM yujing.alarm_event a…

ETL中的数据增量抽取机制 (     增量抽取是数据仓库ETL(extraction,transformation,loading,数据的抽取.转换和装载)实施过程中需要重点考虑的问 题.在ETL过程中,增量更新的效率和可行性是决定ETL实施成败的关键问题之一,ETL中的增量更新机制比较复杂,采用何种机制往往取决于源数据系统的 类型以及对增量更新性能的要求. 1 ETL概述 ETL包括数据的抽取.转换.加载.①数据抽取:从源数据源系统抽取目的数据源系统需要的数据:②数据转换:将从源数据源获取的…