Objectives

• Comprendre l'architecture de traitement parallèle ainsi que les environnements de développement et d'exécution
• Connaître les processus de compilation et d'exécution des travaux
• Être capable d’optimiser la phase de tri et de mise en mémoire tampon dans le cas de travaux en parallèle
• Comprendre comment utiliser les types de données liés au cadre parallèle
• Savoir créer des composants de travaux réutilisables
• Acquérir les connaissances nécessaires pour générer des étapes personnalisées intégrant des fonctions de transformation
• Être en mesure de traiter des données XML dans les travaux DataStage
• Savoir concevoir une tâche qui traite une base de données de schéma en étoile à l'aide de dimensions à évolution lente de Types 1 et 2

Public

Développeurs expérimentés sur DataStage

Prerequisites

• Avoir suivi la formation "IBM InfoSphere DataStage Essentials v11.5" (BI202) ou connaissances équivalentes
• Avoir au moins un an d'expérience dans le développement de tâches parallèles avec DataStage

Post-Training

Methods

Alternance rapide de points de cours et d'exercices appliqués.

Program

Introduction à l'architecture du Parallel Framework

• Présentation de l'architecture
• Présentation du pipeline et des partitions
• Rôle du fichier de configuration
• Conception d'une tache de création de tests de données

Compilation et exécution

• Les principales parties du fichier de configuration
• Le process de compilation
• L'OSH généré par le process de compilation
• Rôle et principales parties du Score

Partitionnement et collecte de données

• Le fonctionnement du partitionnement dans le framework
• Affichage des partitions dans le Score
• Sélection des algorithmes de partitionnement
• Générer des séquences de nombres (clés de substitution), dans un environnement parallèle partitionné

Tris de données

• Trier les données
• Trouver des tris dans le Score
• Réduire le nombre de tris
• Optimiser l'emploi des jointures
• Utiliser Trier les étapes pour déterminer la dernière rangée dans un groupe
• Décrire la clé de tri et la clé logique de partitionnement

Gestion des buffers en exécution parallèle

• Fonctionnement des buffers
• Optimisation des buffers

Types de données

• Virtual Data Sets
• Les schémas
• Conversion de types
• Gestion des données externes
• Gestion de la valeur nulle
• Travailler avec des données complexes

Composants réutilisables

• Créer un schéma de fichier
• Lecture séquentielle d'un fichier à l'aide d'un schéma
• Utiliser Runtime Column Propagation (RCP)
• Créer et utiliser des containers

Optimisation équilibrée

• Activer la fonctionnalité d'optimisation
• Description des processus d'optimisation
• Passage en revue des différentes options d'optimisation
• Optimisation des traitement Hadoop HDFS
• Limitations

Environment

Windows

Tags

IBM InfoSphere Advanced DataStage - Parallel Framework