Estrategia de ajuste de rendimiento de Talend: software de integración de datos de código abierto en tiempo real de talend litecoin wallet

Como arquitecto de éxito de clientes con Talend, dedico una cantidad significativa de mi tiempo a ayudar a los clientes a optimizar sus tareas de integración de datos, tanto en la plataforma de integración de datos de Talend como en la plataforma de big data. Aunque la mayoría de las veces los desarrolladores de gpu del software de minería de litecoin tienen un robusto conjunto de herramientas de soluciones para abordar diferentes escenarios de ajuste de rendimiento, un patrón común que observo es que no existe una estrategia bien definida para abordar las causas de los problemas de rendimiento. A veces, al no tener una estrategia se solucionan algunos de los problemas inmediatos, pero a largo plazo, los mismos problemas de rendimiento vuelven a aparecer porque los problemas principales en el diseño original crean que la billetera de litecoin no se resolvió. Y es por eso que recomiendo a los clientes que tengan un enfoque estructurado para el ajuste del rendimiento de sus tareas de integración de minería de datos litecoin dogecoin merada. Uno de los beneficios clave de tener una estrategia es que es repetible, independientemente de lo que hagan sus tareas de integración de datos, lo simples o complicadas que son, y el volumen de datos que se están moviendo como parte de la integración. ¿Dónde está el cuello de botella?

El primer paso en una estrategia de ajuste de rendimiento es identificar la fuente del cuello de botella. Podría haber litecoin a bitcoin bittrex en cuellos de botella en varios pasos de su diseño. El objetivo no es abordar todos los cuellos de botella al mismo tiempo, sino abordarlos uno por uno. La estrategia es identificar primero el mayor cuello de botella, encontrar las causas raíz que crean el cuello de botella, encontrar una solución e implementarla. Una vez que la solución se ha implementado en el mercado de bitcoin litecoin, buscamos el siguiente cuello de botella más grande y lo solucionamos. Seguimos recorriendo todos los cuellos de botella hasta que hemos alcanzado una solución óptima.

* en mi caso de uso simple anterior, asumo que las longitudes de las filas no cambian a lo largo de toda la tubería i.E. Si leemos 10 columnas de Oracle, las mismas 10 columnas pasan a través de los trabajos de transformación y escritura. Sin embargo, en escenarios de la vida real, agregamos o eliminamos columnas como parte de la tubería y tenemos que elegir medidas alternativas de rendimiento como bitcoin litecoin ethereum intercambio mbs / seg. Vamos a eliminar esos cuellos de botella.

• Si su fuente es una base de datos relacional, puede trabajar con los administradores de su base de datos para asegurarse de que la consulta esté optimizada y se ejecute en función del mejor plan de consulta. También pueden proporcionar sugerencias de optimizador para mejorar el rendimiento de la consulta. También deben poder agregar nuevos índices litecoin cloud mining 2018 para consultas que tengan una cláusula GROUP BY u ORDER BY litecoin euro.

• para oracle y algunas otras bases de datos, talend le permite configurar el tamaño del cursor en el componente tinput. El tamaño del cursor define el tamaño de recuperación del conjunto de resultados. Una vez que el conjunto de resultados se recupera de la base de datos, se almacena en la memoria para un procesamiento más rápido. El tamaño ideal para esto está definido por su conjunto de datos y requisitos. El gráfico de bitcoin litecoin también puede trabajar con los administradores de la base de datos para aumentar el tamaño del paquete de red, lo que permite el transporte de paquetes más grandes de datos a través de la red al mismo tiempo.

• para lecturas muy grandes, cree particiones de lectura paralelas como subjobs múltiples utilizando múltiples componentes de salida de estaño con cláusulas donde no se superponen. Seleccione las columnas que están indexadas para las cláusulas where: esto hará que el gráfico de la agrupación minera de litecoin permita una distribución equitativa de los datos en las múltiples lecturas. Cada uno de estos subjobs puede ejecutarse en paralelo al habilitar la “ejecución de múltiples subprocesos” en las propiedades del trabajo

• para las fuentes de archivos almacenadas en el almacenamiento compartido de la red, asegúrese de que no haya latencia de red entre el servidor en el que se está ejecutando el servidor de tareas de Talend y el sistema de archivos en el que está alojado. Lo ideal es dedicarse a almacenar y administrar archivos para sus tareas de integración de datos. En una de mis asignaciones, el sistema de archivos donde se almacenaban los archivos de origen se compartía con las copias de seguridad del servidor de correo, por lo que cuando se ejecutaban las copias de seguridad nocturnas de correo electrónico, nuestras lecturas del sistema de archivos se desaceleraban significativamente. Trabaje con su arquitecto de almacenamiento para eliminar todos estos cuellos de botella.

El elemento clave para edificar correctamente sus trabajos para obtener un rendimiento óptimo es identificar y eliminar cuellos de botella. El primer paso en el ajuste de rendimiento es identificar la fuente enviada litecoin a bitcoin de la base de datos de cuellos de botella. Y sí, implica crear trabajos de prueba adicionales. Pero no se desanime si tiene que hacer un esfuerzo adicional y tiempo para desarrollarlos. Vale la pena el esfuerzo basado en minería de altcoins 2017 en mi experiencia al hacer esto por más de 20 años. Un enfoque estratégico y repetible del rendimiento y la optimización es mucho más eficiente que un método de prueba y error táctico. También puede incorporar las lecciones aprendidas en su proceso y mejorarlas con el tiempo. Espero que este artículo le permita comenzar su viaje de afinación de desempeño y le deseo lo mejor.

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