我们在作业开发中为了处理效率, 经常需要并行执行一些trans, 等它们执行完毕后, 需要执行另外一些trans, 从流程上也就是分支+汇合. 粗看起来很简单, Kettle中对接一下这些组件就搞定了, 效果如下: 这是一个错误的设计, 如果这么简单没有必要写在博客备忘了. 它的执行效果是: 只要有一个分支执行完毕, 就会执行一次汇总分支, 上面的设计有两个分支, 汇总分支就被执行了两次, 显然不是我们预期的. 在上图基础上使用信号文件来改造一下, 设计图如下: 这个设计总体上是没有问题的, 每

一. Hbase的region 我们先简单介绍下Hbase的架构和Hbase的region: 从物理集群的角度看,Hbase集群中,由一个Hmaster管理多个HRegionServer,其中每个HRegionServer都对应一台物理机器,一台HRegionServer服务器上又可以有多个Hregion(以下简称region).要读取一个数据的时候,首先要先找到存放这个数据的region.而Spark在读取Hbase的时候,读取的Rdd会根据Hbase的region数量划分stage.所以当r

1.首先创建一个kettle trans 2.对表输入进行编辑 ${dateNow}为要传入的参数. 3.代码编写 首先需要把包导入 import org.pentaho.di.core.KettleEnvironment; import org.pentaho.di.core.exception.KettleException; import org.pentaho.di.job.Job; import org.pentaho.di.job.JobMeta; import org.pentah

ETL和Kettle简介     ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.它是构建数据仓库的重要环节.数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的且随时间不断变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程.数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有:滥用缩写词.惯用语.数据输入错误.重复记录.丢失值.拼写变化等.即便是一个设计和规划良好的数据库系统,如果其中存在着大量的噪声数据,那么这个系统也是没有任何意义的,因为“垃圾进,垃圾出”(ga

网上搜集了一些关于开源数据交换工具Kattle的文章,特收藏例如以下: 文章一:ETL和Kettle简单介绍 ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.它是构建数据仓库的重要环节.数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的且随时间不断变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程.数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有:滥用缩写词.惯用语.数据输入错误.反复记录.丢失值.拼写变化等.即便是一个设计和规划良好的数据库系统,假设当中存在着

并行执行作为提升查询响应时间,提高用户体验的一种有效手段被大家所熟知,感兴趣的朋友可以看我以前的博客SQL Server优化技巧之SQL Server中的"MapReduce", SQL Server优化器特性-位图过滤(Bitmap),然而正如我一直强调的,任何事物均有利弊,重点在于抉择.近日有朋友问我关于在今年7月份SQL Saturday中分享的并行执行中关于并行死锁的内容,这里我就详细解释下我举的实例中的并行死锁. 并行死锁我们可以理解为SQL Server的”BUG”,即按照

接前一篇,电脑换了新的,系统是64bit的win8系统,先安装了SQLServer2012,再安装VS2010旗舰版,Stop!为什么还是2010?因为2010太经典了,以至于公司的项目还在用它写项目,而我是直接从公司那拉过来的项目文件(含所有相关文件的Solution解决方案).因为解决方案就是用2010创建的,因此直接用2010加载解决方案几乎没有问题,为了保证工作稳定,所以一定要装VS2010啊!但是问题来了,我心目中最爱的VS2013啊,什么时候能用上呢?这就涉及到了项目版本移植,接下来

在创建Storm的Topology时,我们通常使用如下代码:builder.setBolt("cpp", new CppBolt(), 3).setNumTasks(5).noneGrouping(pre_name); Config conf = new Config(); conf.setNumWorkers(3); 参数1:bolt名称 "cpp"参数2:bolt类型 CppBolt参数3:bolt的并行数,parallelismNum,即运行topology时

一.摘要 官方介绍:提供对并行循环和区域的支持. 命名空间:using System.Threading.Tasks 三个静态方法:Parallel.Invoke,Parallel.For,Parallel.ForEach 常用到的参数类型:ParallelLoopResult,ParallelOptions,ParallelLoopState 二.参数 我们先来介绍参数,明白了参数的作用,在选择和调用三个静态方法及其重载,就游刃有余了. 1.ParallelLoopResult:提供执行 Pa

一. 并行编程 1. 区分串行编程和串行编程 ①. 串行编程:所谓的串行编程就是单线程的作用下,按顺序执行.(典型代表for循环 下面例子从1-100按顺序执行) ②. 并行编程:充分利用多核cpu的优势,同时开启多个线程并行执行.(典型代表Parallel.For循环 下面例子从1-100无序执行)  代码实践: { //1. 串行 (从1-100按顺序执行) ; i < ; i++) { Console.WriteLine(i); } //2. 并行 (从1-100无序执行) Paralle

JobConf.setNumMapTasks(n)是有意义的,结合block size会具体影响到map任务的个数,详见FileInputFormat.getSplits源码.假设没有设置mapred.min.split.size,缺省为1的情况下,针对每个文件会按照min (totalsize[所有文件总大小]/mapnum[jobconf设置的mapnum], blocksize)为大小来拆分,并不是说文件小于block size就不去拆分. 2.http://hadoop.hadoopor

1  kettle.properties參数配置数据源连接和FTP连接 因为測试环境和生产环境中数据库连接FTP等配置会在部署过程中变更,所以预先定义成配置项,在配置文件里改动.这样測试和公布将会变得简单,以下以数据库为例说明这类配置的使用. (1)      首先要找到配置文件,不同的操作系统路径也不一样.本人用win7进行开发,配置文件的路径为"C:\Users\chenpeng\.kettle\kettle.properties".例如以下: (2)      配置文件里的详细配

为了并行执行多个任务,可以启动多个进程(并行数). 下面提供两种方法,总任务数10,最大并行数4. 一.方法1 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Diagnostics; using System.Threading; namespace 进程并行 { public clas

并发数,线程数,吞吐量,每秒事务数(TPS)都是性能测试领域非常关键的数据和指标. 那么他们之间究竟是怎样的一个对应关系和内在联系? 测试时,我们经常容易将线程数等同于表述为并发数,这一表述正确吗? 本文就将对性能领域的这些关键概念做一次探讨. 文章可能会比较长,希望您保持耐心看完. 1. 走进开封菜,了解性能 ①老王开了家餐厅 我们的主角老王,在M市投资新开业了一家,前来用餐的顾客络绎不绝: 餐厅里有4种不同身份的人员: 用户一次完整的用餐流程如下: 顾客到店小二处付款点餐 => 小二将订单转

因为有个日常提数,工作日每天都要从数据库中提取数据,转换为excel,再以邮件的形式发给用户. 刚好近期同事在研究使用kettle自动提数且完成邮件的发送,觉得很实用又挺有意思的就学了一下这个技能~ 首先我们需要新建 转换  转换: 可以将数据从数据库中提取到excel中  然后我们如果想要定时提取数据的话,可以新建 作业 作业: 可以定时执行转换任务,然后还可以将发送邮件耶~ (不过这个技能我还不是很熟悉,等我熟悉了再更新嘻嘻) 一 . 新建转换 1.点击 + 号 ,也就是新建 ,然后选择 转

Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Windows.Linux.Unix上运行,数据抽取高效稳定. 因为有个日常提数,工作日每天都要从数据库中提取数据,转换为excel,再以邮件的形式发给用户. 刚好近期同事在研究使用kettle自动提数且完成邮件的发送,觉得很实用又挺有意思的就学了一下这个技能~   首先我们需要安装kettle kettle的安装很简单啦,需要有JDK环境,好像是要1.8以上的版本吧 kettle下载地址: https://community.hit

转载地址: https://blog.csdn.net/zuolovefu/article/details/78083445 1. 准备工作 一个简单的job,一个简单的trans. trans:读取download目录下的所有文件名,输出为文件.[界面情况下测试成功] 成功生成目标文件: job:创建文件.[界面模式测试执行成功] 执行结果: 把界面执行测试结果文件删除,以免影响观察. 2. linux环境以命令行方式执行job和trans Pan是用于执行trans的PDI命令行工具. Ki

由于OpenCL是为各类处理器设备而打造的开发标准的计算语言.因此跟CUDA不太一样的是,其对设备特征查询的项更上层,而没有提供一些更为底层的特征查询.比如,你用OpenCL的设备查询API只能获取最大work group size,但无法获取到最小线程并行粒度. 但是,由于最小线程并行粒度对于OpenCL应用领域最广的GPU而言确实是一个比较重要的参数.如果你的work group的work item的个数是最小线程并行粒度的倍数,那么你的OpenCL kernel程序往往会达到很高的计算效率

var wg2 sync.WaitGroup wg2.Add(nums) xc :=0 parallelNum := plt.MaxParallel var waitCount int32 = 0 for i:=0;i<nums*lll;i=i+lll { begin: if i % 30 == 1 { tools.L2 <- msg } if i % 10 == 1 { mm := fmt.Sprintf("子任务%v开始执行",i+1) tools.L2 <- m

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark

网站性能压力测试是性能调优过程中必不可少的一环.只有让服务器处在高压情况下才能真正体现出各种设置所暴露的问题 ab测试 ab命令会创建很多的并发访问线程,模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问.它的测试目标是基于URL的,因此,既可以用来测试Apache的负载压力,也可以测试nginx.lighthttp.tomcat.IIS等其它Web服务器的压力 ab命令对发出负载的计算机要求很低,既不会占用很多CPU,也不会占用太多的内存,但却会给目标服务器造成巨大的负载,因此是某些DDOS可能使用这