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

Kettle日常使用汇总整理 Kettle源码下载地址: https://github.com/pentaho/pentaho-kettle Kettle软件下载地址: https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration kettle-plugin源码下载地址: https://gitee.com/nivalsoul/kettlePlugins#%E8%87%AA%E5%AE%9A%E4%B9%89%E8%BE%93

目录 Kettle学习笔记(一)- 环境部署及运行 Kettle学习笔记(二)- 基本操作 kettle学习笔记(三)- 定时任务的脚本执行 Kettle学习笔记(四)- 总结 Kettle中设置编码格式 如果处理的数据中有中文,需要对中文设置编码格式,一般是utf8格式,彻底的修改格式的方法就是,修改spoon.bat文件中增加如下信息:"-Dfile.encoding=UTF-8": Kettle中调整运行性能 修改参数 Kettle默认的性能适用于普通的一般硬件,如果自己的电脑硬

Linux就这个范儿 第15章 七种武器  linux 同步IO: sync.fsync与fdatasync   Linux中的内存大页面huge page/large page  David Cutler  Linux读写内存数据的三种方式 台湾作家林清玄在接受记者采访的时候,如此评价自己30多年写作生涯:“第一个十年我才华横溢,‘贼光闪现’,令周边黯然失色:第二个十年,我终于‘宝光现形’,不再去抢风头,反而与身边的美丽相得益彰:进入第三个十年,繁华落尽见真醇,我进入了‘醇光初现’的阶段,真正

1.  Hugepage基本概念     系统进程是通过虚拟地址访问内存,但是CPU必须把它转换成物理内存地址才能真正访问内存.为了提高这个转换效率,CPU会缓存最近的“虚拟内存地址和物理内存地址”的映射关系,并保存在一个由CPU维护的映射表(page table)中.    page table(页表)是操作系统上的虚拟内存系统的数据结构模型,用于存储虚拟地址与物理地址的对应关系.当我们访问内存时,首先访问"page table",然后Linux再通过"page table

  Linux下的大页分为两种类型:标准大页(Huge Pages)和透明大页(Transparent Huge Pages).Huge Pages有时候也翻译成大页/标准大页/传统大页,它们都是Huge Pages的不同中文翻译名而已,顺带提一下这个,免得有人被这些名词给混淆.误导了.Huge Pages是从Linux Kernel 2.6后被引入的.目的是使用更大的内存页面(memory page size) 以适应越来越大的系统内存,让操作系统可以支持现代硬件架构的大页面容量功能.透明大页

在Linux 64位系统里面,默认内存是以4K的页面(Page)来管理的,当系统有非常多的内存的时候,管理这些内存的消耗就比较大;而HugePage使用2M大小的页面来减小管理开销. Hugepage的背景 操作系统对于数据的存取直接从内存要比从硬盘读写数据要快的多,但是内存是有限的,这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念.虚拟内存是利用硬盘空间虚拟出的一块逻辑内存,这部分磁盘空间Windows下称之为虚拟内存,Linux下被称为交换空间(Swap Space). 对于这个大内存的管理(物理内存+

HugePage,就是指的大页内存管理方式.与传统的4kb的普通页管理方式相比,HugePage为管理大内存(8GB以上)更为高效.本文描述了什么是HugePage,以及HugePage的一些特性. 1.Hugepage的引入    操作系统对于数据的存取直接从物理内存要比从磁盘读写数据要快的多,但是物理内存是有限的,这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念.虚拟内存就是为了满足物理内存的不足而提出的策略,它是利用磁盘空间虚拟出的一块逻辑内存,这部分磁盘空间Windows下称之为虚拟内存,Linux

HugePages是通过使用大页内存来取代传统的4kb内存页面,使得管理虚拟地址数变少,加快了从虚拟地址到物理地址的映射以及通过摒弃内存页面的换入换出以提高内存的整体性能.尤其是对于8GB以上的内存以及较大的Oracle SGA size,建议配值并使用HugePage特性.本文基于x86_64 Linux下来描述如何配值 HugePages. 1.Hugepage的引入    操作系统对于数据的存取直接从物理内存要比从磁盘读写数据要快的多,但是物理内存是有限的,这样就引出了物理内存与虚拟内存的

1简单介绍 LINPACK是线性系统软件包(Linear system package) 的缩写. Linpack如今在国际上已经成为最流行的用于測试高性能计算机系统浮点性能的benchmark.通过利用高性能计算机.用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的測试.评价高性能计算机的浮点性能. Linpack測试包含三类,Linpack100.Linpack1000和HPL. Linpack100求解规模为100阶的稠密线性代数方程组.它仅仅同意採用编译优化选项进行优化.不得更改代码,甚至代码

现在,有许多的处理器架构都支持多种的内存页大小,其中就包括比一般的page size大很多的huge page.就目前来说,尽管在个人电脑中基本都实现了对huge page的支持,然而,huge page的使用主要还是在一些大型服务器和计算机集群中使用. 1,一般的内存页查询: # getconf PAGE_SIZE 说明:一般是4096Byte 2,hugepagesize查询 # cat /pro/meminfo | grep Huge Hugepagesize=2048 说明:不同的处理器

Linux HugePage特性 HugePage,就是指的大页内存管理方式.与传统的4kb的普通页管理方式相比,HugePage为管理大内存(8GB以上)更为高效.本文描述了什么是HugePage,以及HugePage的一些特性. 1.Hugepage的引入   操作系统对于数据的存取直接从物理内存要比从磁盘读写数据要快的多,但是物理内存是有限的,这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念.虚拟内存就是为了满足 物理内存的不足而提出的策略,它是利用磁盘空间虚拟出的一块逻辑内存,这部分磁盘空间Wind

超过32G 的数据库,可以是使用如下方法配置. ######### Slow Performance with High CPU Usage on 64-bit Linux with Large SGA (文档 ID 361670.1)* Linux on IA64 provides 16K pages by default, so it is less likely that this problem has high impact on Itanium.** SGAs > 10GB has

一.大数据下的ETL工具是否还使用Kettle kettle 作为通用的ETL工具,非常成熟,应用也很广泛,这里主要讲一下 目前我们如何使用kettle的? 在进行大数据处理时,ETL也是大数据处理的主要场景之一. 针对大数据下的ETL, 在大数据研究之初,曾经花费很大精力去寻找大数据下比较成熟的ETL工具,但是不多.主要分类如下: 开源的图形界面 类似 kettle 的nifi 命令形式的 如 sqoop.DataX 还有使用Spark 自定义开发ETL框架的 大数据下的ETL处理过程和传统关

RAC数据库的 ORA-27123: Unable To Attach To Shared Memory Segment Linux-x86_64 Error: 22: Invalid argument RAC数据库的场景 由于生产环境的某业务大量写操作,导致出现了如下的错误: Making DataFactory:com.raqsoft.report.dataset.SQLDataSetFactory failure (dataset named):ds1 Caused:ORA-01034:

CPU: Intel i3 3.40GHz Memory : 8G Kettle默认配置 将MySQL上的一张29W条数据的表,通过Kettle增量抽取到Vertica数据库中,结果在排序这一步报内存溢出异常. 本来以为是kettle运行出错了,然后又重新试了一次,结果错误重现了. 具体异常如下: org.eclipse.swt.SWTException: Failed to execute runnable (java.lang.OutOfMemoryError: Java heap spac

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

今天是12月1号,前期用kettle做了月报自动报表的转换和作业,今天运行时候发现一个报表的程序跑起来失败,心里很纳闷,上过月刚跑的没问题,怎么会无缘无故的失败. 通过看kettle运行日志,发现一个错误,c盘left no space 也就是在系统盘上没有足够的空间存储临时表,这时候才考虑到可能是在转换的步骤里设置的步骤过多,有很多个表输入, 由于kettle输出执行顺序是自上而下,但是输入是无序的,在很多步骤同时输入的时候就会占用很大的内存,性能就会很慢. 打开那个出问题的kettle转换文

1 mysql在数据连接是可以通过设置一下三个三处的方式 useServerPrepStmts=false       useCursorFetch=true      useCompression=true 2  可以适当提高改变复制数量 3   转换设置——>杂项——>记录集合里的记录数 (最大可以设置为50000)      表输出——>提交记录数量(可以适当提高提交记录数量的值:最大可以设置为50000)

本文主要阅读目录如下: 1.Kettle概念 2.下载和部署 3.Kettle环境配置 4.Kettle使用及组件介绍 ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即数据抽取.转换.装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种etl工具的使用,必不可少,这里我介绍一个我在工作中使用了3年左右的ETL工具Kettle,本着好东西不独享的想法,跟大家分享碰撞交流一下!在使用中我感觉这个工具真的很强大,支持图形化的GUI设计界面,然

ETL利器Kettle实战应用解析系列一[Kettle使用介绍] 本系列文章主要索引如下: 一.ETL利器Kettle实战应用解析系列一[Kettle使用介绍] 二.ETL利器Kettle实战应用解析系列二 [应用场景和实战DEMO下载] 三.ETL利器Kettle实战应用解析系列三 [ETL后台进程执行配置方式] 本文主要阅读目录如下: 1.Kettle概念 2.下载和部署 3.Kettle环境配置 4.Kettle使用及组件介绍 ETL(Extract-Transform-Load的缩写,即