54、ETL子系统与技术解析

ETL子系统与技术解析

1. 工作流监控器(Workflow Monitor)

成功的数据仓库需按照与业务部门的约定,保持稳定可靠的可用性。为达成此目标,ETL系统必须持续接受监控,确保ETL流程高效运行,且数据仓库能按时加载数据。

工作流监控器借助作业调度器捕获的元数据,提供一个综合考虑ETL系统多方面因素的仪表盘和报告系统。它可监控作业调度器启动的所有作业运行状态,包括待处理、运行中、已完成和已暂停的作业,并记录历史数据以支持性能趋势分析。关键性能指标涵盖处理的记录数、错误摘要和采取的操作等。多数ETL工具会捕获用于衡量ETL性能的指标,当ETL作业完成时间与历史记录有显著差异时,应触发警报。

此外,工作流监控器还需与作业调度器配合,跟踪基础设施组件的性能,如CPU使用率、内存分配与争用、磁盘利用率与争用、缓冲池使用情况、数据库性能以及服务器利用率与争用等。这些信息属于ETL系统的流程元数据,应纳入整体元数据策略。

ETL管道中可能出现性能瓶颈的常见原因如下:
1. 对源系统或中间表的查询索引不佳
2. SQL语法导致优化器选择错误
3. 随机访问内存(RAM)不足导致系统颠簸
4. 在关系型数据库管理系统(RDBMS)中进行排序
5. 转换步骤缓慢
6. 过多的输入/输出(I/O)操作
7. 不必要的先写后读操作
8. 从头删除并重建聚合,而非增量更新
9. 过滤(变更数据捕获)在管道中应用过晚
10. 未充分利用并行和流水线处理的机会
11. 不必要的事务日志记录,尤其是在进行更新操作时
12. 网络流量和文件传输开销

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基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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