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时间:2020-03-30
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1、大数据分析的案例、方法与挑战2012.4DTCC2012DTCC2012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、SQL2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪2场景介绍信令监测是做什么的?2012.4DTCC2012DTCC2012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、,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2012.4DTCC2012DTCC2012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2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪5入库故
3、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2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪AWR报告2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪AWR报告2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪AWR报告2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪关于BufferCache2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据
4、与云计算研究中心黄志洪Latch2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪寻找Bufferbusywait的根源Sqlldr和OCI方式同时insert多个节点同时insert解决办法1放弃使用OCI2对sqlldr进行垂直切分,尽量避免同时多进程插入同一张表2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪再看AWR2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪新的故障现象Sqlldr依然有停顿,次数较为频密而持续时间较短HWM冲突问题2012.4DTCC20
5、12DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪关于HWM2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪针对HWM冲突的优化措施对于无法垂直切分的特大表,按照入库节点号作子分区2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪再看AWRHWM冲突已经被消除Sqlldr频密周期性短暂停顿的问题依旧2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪最终问题根源AWR报告的提示——文件头部竞争表空间大小与自动扩展是问题根源修正表空间设置后问题消失2012.4DTC
6、C2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪18备选方案——牺牲实时性换取直接路径插入直接路径插入有什么好处?为什么没有采用直接路径插入?2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪19备选方案——交换分区2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪20备选方案——外部表2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪21使用传统关系型数据库遇到的困难All–in–one,并非专门针对数据分析设计和优化设计复杂,调优复杂,数据分析师兼任DBA
7、当数据规模增加时,需要扩展硬件,边际成本指数级上升,存在无法突破的物理瓶颈2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪22解决方案列式数据库,实时数据库等新的数据库技术分布式集群:Hadoop,NoSQL及其它分布式数据库技术混合使用各种专业分析产品2012.4DTCC2012DTCC2012中山大学海量数据与云计算研究中心黄志洪23场景:行为指纹识别当为90时,AC两个矢量完全不相关,即两个号码的交往圈相似度最低当为0时,AC两个矢量完
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