大数据分析的案例、方法与挑战.pdf

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2019-01-28 发布于山东
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大数据分析的案例、方法与挑战.pdf

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大数据分析的案例、方法与挑战 2012.4 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪数据分析者面临的问题  数据日趋庞大，无论是入库和查询，都出现性能瓶颈  用户的应用和分析结果呈整合趋势，对实时性和响应时间要求越来越高  使用的模型越来越复杂，计算量指数级上升  传统技能无法应对大数据：R、SAS、SQL 2012.4 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪场景介绍  信令监测是做什么的？ 2012.4 DTCC2012 DTCC2012 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪体系架构  数据库服务器：HP小型机，128G内存，48颗CPU ，2节点RAC ，其中一个节点用于入库，另外一个节点用于查询  存储：HP虚拟化存储，1000个盘  入库节点  入库方式——常规路径sqlldr  大量使用表分区设计  数据量：每小时写入200G左右数据磁盘物理写大约为450G每小时问题：1 入库瓶颈 2 查询瓶颈 2012.4 DTCC2012 DTCC2012 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪数据库设计  物理上采用ASM  大表全部按时间分区，开始时按小时分区，但由于数据量庞大，后来改成15分钟分区，最后变成每分钟切换1个分区  采用sqlldr方式入库 2012.4 DTCC2012 DTCC2012 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪 5 入库故障描述  由于数据量太大，不得不同时启用多个处理机，产生了多个入库节点  当入库节点分别增加到2节点和4节点以后，sqlldr出现停顿现象 2012.4 DTCC2012 DTCC2012 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪 AWR报告  2012.4 DTCC2012 DTCC2012 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪 AWR报告  2012.4 DTCC2012 DTCC2012 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪 AWR报告  2012.4 DTCC2012 DTCC2012 中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪关于Buffer Cache 2012.4 DTCC2012